Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-models
안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘회귀 모델’ 과정에 대해 자세히 리뷰하고 추천하고자 합니다. 이 과정은 데이터 과학자들에게 필수적인 통계 분석 도구 중 하나인 회귀 분석을 깊이 있게 배울 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.
**과정 개요**: 회귀 모델은 결과를 관심 있는 예측 변수 집합과 연결하는 선형 모델의 한 종류입니다. 이 과정에서는 회귀 분석, 최소 제곱법 및 회귀 모델을 통한 추론을 다룹니다. 또한 회귀 모델의 특별한 경우인 ANOVA 및 ANCOVA에 대해서도 배웁니다. 잔차 및 변동성 분석도 포함되어 있습니다.
**주차별 강의 내용**:
1. **주 1: 최소 제곱법과 선형 회귀** – 최소 제곱법과 선형 회귀에 대해 집중적으로 다룹니다.
2. **주 2: 선형 회귀 및 다변량 회귀** – 선형 회귀의 나머지 부분과 다변량 회귀의 첫 부분에 대해 학습합니다.
3. **주 3: 다변량 회귀, 잔차 및 진단** – 다변량 회귀의 기초를 다지고, 잔차, 진단, 분산 팽창 및 모델 비교를 다룹니다.
4. **주 4: 로지스틱 회귀 및 포아송 회귀** – 일반화 선형 모델에 대해 배우며, 이진 결과 및 포아송 회귀에 대해 학습합니다.
이 과정은 통계학에 대한 기초 지식을 갖춘 분들에게 특히 추천합니다. 각 주차별로 잘 구성된 강의와 실습을 통해 회귀 모델에 대한 심도 깊은 이해를 돕습니다. 또한 실무에서 실제로 활용할 수 있는 데이터 분석 기술을 배울 수 있어, 데이터 과학자로서의 경력을 쌓는 데 큰 도움이 될 것입니다.
결론적으로, ‘회귀 모델’ 과정은 통계 분석을 배우고 싶은 모든 분들에게 강력히 추천합니다. 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고자 하는 분들에게는 특히 유용합니다. 지금 바로 등록해 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/regression-models