Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/moneyball-and-beyond
‘Moneyball’이라는 책은 프로 스포츠에서 성과 통계를 분석하는 방식에 혁신을 가져왔습니다. 이 책은 데이터 분석이 팀의 승률을 증가시키는 데 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주었습니다. Coursera의 ‘Moneyball and Beyond’ 코스는 이러한 Moneyball 스토리를 분석하고, 관련 데이터 통계를 프로그래밍하여 검증하는 과정입니다.
코스는 5주로 구성되어 있으며, 매주 데이터 분석의 기초를 배우고 실제 데이터셋을 통해 통계 계산을 진행하게 됩니다. 예를 들어, 첫 주에는 팀의 승률과 두 가지 성과 통계인 출루율(OBP)과 장타율(SLG) 간의 관계를 탐구하고 이를 바탕으로 실제 데이터를 분석하게 됩니다.
특히, 두 번째 주에서는 MLB 선수의 급여와 성과 통계 간의 관계를 추정하면서 Moneyball의 주장과 일치하는 결과가 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 세 번째 주에서는 1994년부터 2015년까지 OBP와 SLG의 보상 변화를 분석하고, 각 요소가 경기 결과에 미치는 영향을 평가합니다.
이와 함께, 네 번째 주와 다섯 번째 주에서는 MLB의 다양한 이벤트 데이터를 활용해 달리기 기대치(run expectancy)와 승리 대체(WAR) 개념을 소개하며, 이러한 통계가 팀의 승률과 어떻게 연결되는지를 논의합니다.
코스를 수강하는 동안 파이썬 프로그래밍 능력을 기를 수 있는 것은 물론, 데이터 분석을 통한 야구의 패러다임 변화에 대한 심도 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 이러한 기술들은 스포츠 산업 외에도 다양한 분야에서 활용될 수 있는 유용한 자산이 될 것입니다.
전체적으로 ‘Moneyball and Beyond’ 코스는 야구 데이터 분석에 대한 관심이 있는 분들에게 매우 유익한 경험이 될 것이며, 데이터 기반 의사결정이 중요한 현대 사회에서 인사이트를 제공하는 강력한 도구가 될 것입니다.
이 코스를 강력히 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/moneyball-and-beyond