Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/generalized-linear-models-and-nonparametric-regression
강좌 개요
Coursera에서 제공하는 ‘일반화 선형 모델과 비모수 회귀(Generalized Linear Models and Nonparametric Regression)’ 강좌는 데이터 과학을 위한 통계 모델링 프로그램의 마지막 강좌입니다. 이 강좌는 보다 고급 통계 모델링 도구를 다루며, 일반화 선형 모델(GLM), 로지스틱 회귀를 통한 분류 소개, 커널 추정기, 스무딩 스플라인, 반모수 일반화 가법 모델(GAM) 등을 포함합니다. 이 강좌에서 강조되는 것은 이러한 도구에 대한 강력한 개념적 이해입니다.
강좌 과정
강좌는 여러 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 심도 있는 내용을 다룹니다.
- 이항 회귀를 통한 일반화 선형 모델 소개 – 이 모듈에서는 이항 데이터를 통해 GLM을 소개하고, 이항 회귀 모델을 설명하며, 다양한 적합도 평가 방법을 포함합니다.
- 카운트 데이터 모델링 – 응답 변수가 카운트일 때 사용하는 포아송 회귀를 배우고, 이 회귀 모델이 적합하지 않은 경우 대안을 간단히 소개합니다.
- 비모수 회귀 소개 – 비모수 회귀 모델의 개념과 커널 추정기 및 스플라인과 같은 특정 모델을 대조하여 학습합니다.
- 일반화 가법 모델 소개 – GAM의 유연성과 해석 가능성에 대해 배우고, 시뮬레이션 및 실제 데이터에 GAM을 적용합니다.
이 강좌는 안목을 넓히고 실전에서 유용한 통계 도구를 제공하므로, 데이터 과학에 관심이 있는 모든 사람에게 추천합니다.
강좌 추천
이 강좌는 통계 모델링 기초를 이미 학습한 후, 더 나아가고자 하는 데이터 과학 전공자 혹은 관련 직종에서 일하는 분들에게 적합합니다. GLM과 GAM은 특정 문제를 해결하는 데 매우 유용하며, 이론과 실제 데이터를 통합하는 방법을 배우게 될 것입니다.
결론적으로, ‘일반화 선형 모델과 비모수 회귀’ 강좌는 데이터 분석에 필수적인 기술을 갖출 수 있도록 돕는 훌륭한 옵션입니다. 처음 공부하는 분에게는 다소 어려울 수 있으나, 이론과 실습을 통한 확실한 이해를 제공합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/generalized-linear-models-and-nonparametric-regression