Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/design-thinking-predictive-analytics-data-products
코스 개요
‘디자인 사고와 예측 분석을 위한 데이터 제품’은 Coursera에서 제공하는 코스로, ‘파이썬 데이터 제품을 위한 예측 분석’ 전문화 과정의 두 번째 강좌입니다. 이 코스는 첫 번째 강좌에서 다룬 데이터 처리 기초를 토대로, 파이썬을 사용하여 예측 모델을 설계하는 기초를 소개합니다. 통계적 학습의 기본 개념을 이해하고 다양한 예측 모델 구축 방법을 배울 수 있습니다.
주차별 강의 내용
- 1주차: 감독학습 및 회귀
코스 개요를 살펴보고, 시스템 설정을 완료한 후 감독학습 및 회귀의 기초를 배웁니다. - 2주차: 특성
데이터셋에서 특성이 무엇인지 배우고, 이를 정리하고 조작하며 분석하는 방법을 Jupyter 노트북을 통해 익힙니다. - 3주차: 분류
분류 방법과 K-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 및 서포트 벡터 머신 등의 여러 구현 방법을 배웁니다. - 4주차: 경량 하강법
모델의 적절한 훈련과 테스트의 중요성을 배우고, 파이썬과 TensorFlow에서 경량 하강법을 구현해봅니다. - 최종 프로젝트
코스의 마지막 주에는 첫 번째 강좌의 프로젝트를 이어서 간단한 예측 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터셋을 찾고, 이를 정리 및 분석하는 작업을 수행합니다.
추천하는 이유
이 코스는 데이터 관련 분야에 관심이 있는 모든 이들에게 적합합니다. 특히 데이터를 직접 다루고 분석하는 기회를 제공하므로 실무에서의 응용 가능성이 높습니다. 다양한 전처리 및 분석 기법을 실습해보고 데이터 의사결정에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
총평
‘디자인 사고와 예측 분석을 위한 데이터 제품’ 코스는 데이터 과학의 기초를 탄탄히 다지며, 실제 데이터에 기반한 프로젝트를 통해 배운 내용을 적용할 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다. 데이터 분석에 대한 실질적인 경험을 쌓고자 하는 분에게 적극 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/design-thinking-predictive-analytics-data-products