Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics
코스 개요
코세라에서 제공하는 “Bayesian Statistics: Techniques and Models” 과정은 베이지안 통계의 기본을 소개하는 두 개의 과정 시퀀스의 두 번째 과정입니다. 이 과정은 간단한 공변량 모델을 사용하여 베이지안 방법을 소개하는 “Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis” 과정을 바탕으로 합니다. 현실 세계의 데이터는 종종 더 복잡한 모델을 요구합니다. 이 과정의 목표는 더 일반적인 모델과 그것들을 맞추기 위한 계산 기법들로 “베이지안 도구 상자”를 확장하는 것입니다. 특히, Markov chain Monte Carlo (MCMC) 기법이 소개됩니다.
코스 내용
이 과정에서는 다음과 같은 주제들이 다뤄집니다:
- 통계적 모델링 및 몬테 카를로 추정: 통계적 모델링, 베이지안 모델링 및 몬테 카를로 추정법을 학습합니다.
- 마코프 체인 몬테 카를로 (MCMC): 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘, 깁스 샘플링 및 수렴 평가에 대해 배웁니다.
- 일반적인 통계 모델: 선형 회귀, ANOVA, 로지스틱 회귀, 다중 요인 ANOVA를 다룹니다.
- 카운트 데이터 및 계층 모델링: 포아송 회귀 및 계층 모델링을 학습합니다.
- 최종 프로젝트: 동료 평가를 통한 데이터 분석 프로젝트를 수행합니다.
추천 이유
이 과정은 베이지안 통계에 대한 심층적인 이해를 원하는 분들에게 강력히 추천합니다. 특히 MCMC와 같은 고급 주제를 다룸으로써, 학습자들은 현대 데이터 분석에 필요한 도구를 갖추게 됩니다. 또한, 다양한 통계 모델링 기법을 실습할 수 있는 기회도 없어서는 안 될 요소입니다. 동료 평가를 통한 최종 프로젝트는 실제 데이터 분석 경험을 쌓을 수 있는 훌륭한 기회로, 배운 이론을 실전에 적용하는 데 도움을 줍니다.
결론
베이지안 통계는 오늘날 데이터 분석의 중요한 부분이며, 이 과정을 통해 여러분은 높은 수준의 통계적 사고를 개발할 수 있을 것입니다. 따라서 이 과정을 수강하시길 권장드립니다!
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