Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-modeling-model-fitting-regression-analysis
강좌 소개
최근 데이터 분석과 기계 학습 분야가 급격히 발전하면서, 예측 모델링, 모델 적합 및 회귀 분석의 중요성이 더욱 커졌습니다. Coursera에서 제공하는 ‘Predictive Modeling, Model Fitting, and Regression Analysis‘ 강좌는 이러한 주제를 깊이 있게 다루며, 많은 데이터 과학자와 애널리스트에게 유용할 것입니다.
강좌 개요
이 강좌에서는 다양한 예측 모델링 접근법을 탐구하고, 지도 학습과 비지도 학습을 통한 모델 개발 방법을 다룹니다. 또한 모델을 역사적 데이터와 미래 데이터에 적용하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움을 주는 방법도 배웁니다. 특히, 선형 회귀 모델을 개발하는 실습 활동이 포함되어 있어 학습한 내용을 실제로 적용해볼 수 있는 기회를 제공합니다.
강좌 구조
- 모듈 1: 예측 모델링
- 예측 분석과 기술적 분석의 비교
- 지도 학습과 비지도 학습의 기초
- 모듈 2: 데이터 차원과 분류 분석
- 결정 트리를 활용한 데이터 분류
- 시각화 및 해석의 용이함
- 모듈 3: 모델 적합
- 모델 생성 및 과거와 미래 데이터 적용
- 새롭고 레이블이 없는 데이터에 대한 모델 학습
- 모듈 4: 회귀 분석
- 회귀 분석 기술 및 그 한계
- 비즈니스 문제 해결을 위한 모델의 적합성
결론 및 추천
본 강좌는 데이터 과학을 배우고자 하는 모든 이에게 추천합니다. 기초부터 시작해 실제로 데이터를 다루며 배울 수 있는 기회가 제공됩니다. 특히 선형 회귀 모델의 실습은 이해도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 따라서 데이터 분석 및 기계 학습의 기초를 다지고 싶다면 이 강좌를 강력히 추천합니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-modeling-model-fitting-regression-analysis