Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python
강의 개요
이번 Coursera의 ‘파이썬으로 통계 모델을 데이터에 맞추기(Fitting Statistical Models to Data with Python)’는 통계적 추론 기법을 깊이 있게 탐구하는 강의입니다. 이 과정에서는 데이터 분석 방법과 연구 질문을 연결하는 것이 중요함을 강조합니다. 다양한 모델링 목표를 통해 변수 간의 관계를 추론하고 미래의 관측을 예측하는 데 중점을 두고 진행됩니다.
커리큘럼
주 1 – 통계 모델링 개요 및 고려사항
첫 번째 주에서는 통계 모델을 데이터에 맞추는 것의 의미를 소개합니다. 여기서는 종속 변수와 독립 변수의 구분, 모델 적합 시 연구 디자인을 고려하는 방법, 모델 적합 품질을 평가하는 방법 등을 배웁니다.
주 2 – 독립 데이터에 모델 맞추기
두 번째 주에는 선형 회귀와 로지스틱 회귀 등 두 가지 회귀의 기초를 배우게 됩니다. 모델 적합 방법을 고민하고, 그 모델이 데이터와 맥락에서 어떻게 해석될 수 있는지에 대해 배우게 됩니다.
주 3 – 종속 데이터에 모델 맞추기
세 번째 주에는 다층 모델 및 마진 모델을 포함하여 종속 변수를 처리하는 방법에 대해 심층적으로 다룹니다. 이러한 모델을 왜 그리고 언제 적합시키는지를 배우게 됩니다.
주 4 – 특수 주제
마지막 주에는 지난 3주에서 학습한 내용을 바탕으로 다양한 주제를 탐구합니다. 베이지안 기법을 활용하여 데이터를 해석하는 방법과 같은 심화 사례 연구를 통해 실제 적용 사례를 연구합니다.
나의 추천
이 과정은 데이터 과학에 있어 통계 모델링에 대한 깊이 있는 이해를 원하는 모든 이에게 추천합니다. 특히, 이미 기본적인 통계 지식을 갖추고 있는 분들이 이 강의를 통해 더 전문적인 분석 기법을 배우고자 할 때 매우 유용할 것입니다. 또한 Python을 사용하여 실제로 모델을 구현해볼 수 있는 기회를 제공하여 실무 능력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python