Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/linear-models-2
강의 개요
데이터 과학에 관심이 많으신 분이라면, Coursera에서 제공하는 “고급 선형 모델을 위한 선형 모델 2: 통계적 선형 모델” 강의를 추천합니다. 이 과정은 선형 대수학과 수학적 관점에서 최소 제곱법에 대한 소개로 시작하여, 학문적인 기초 위에서 데이터 과학의 필수적인 기법들을 다룹니다.
강의를 수강하기 전에 다음과 같은 배경지식을 확인하는 것이 좋습니다:
- 선형 대수학 및 다변수 미적분학에 대한 기본 이해
- 통계 및 회귀 모델에 대한 기본 이해
- 증명 기반 수학에 대한 기본적인 친숙도
- R 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식
강의 내용
강의는 여러 개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 중요한 통계적 개념을 다룹니다.
- 소개 및 기대값: 이 모듈에서는 과정의 기본적인 요소와 필수 조건들, 다변량 벡터의 기대값에 대해 학습합니다. 가장 마지막에는 보통 최소 제곱 추정치의 모멘트 특성을 다룹니다.
- 다변량 정규 분포: 첫 번째 모듈에서 다룬 iid 정규분포를 바탕으로 다변량 및 특이 정규분포를 구축하는 과정입니다.
- 분포 결과: 다변량 회귀에서 볼 수 있는 기본적인 분포적 결과를 배우는 모듈입니다.
- 잔차: 잔차를 재조명하고 그 분포적 결과를 고려하는 모듈입니다. PRESS 잔차에 대해서도 이 때문에 모델을 다시 맞추지 않고 계산하는 방법을 배웁니다.
추천 이유
이 강의를 통해 여러분은 통계적 선형 모델의 기초뿐만 아니라 고급 데이터 분석 기술을 학습할 수 있습니다. 특히 수학적 증명과 R 프로그래밍을 통한 실제 적용 방법도 배울 수 있어 데이터 분석가나 연구자에게 큰 도움이 될 것입니다. 데이터 과학의 기초를 다짐으로써 보다 복잡한 주제로 확장하고 싶은 분들에게 완벽한 선택이라고 생각합니다.
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