Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series
과정 개요
이번 포스트에서는 Coursera의 ‘수요 예측을 위한 시계열(Demand Forecasting Using Time Series)’ 과정을 소개하고, 리뷰하고, 추천해보겠습니다. 이 과정은 공급망 기초를 위한 머신러닝 전문 과정의 두 번째 단계로, 시계열을 활용한 수요 예측에 대해 심층적으로 탐구합니다.
커리큘럼 요약
이 과정은 총 네 개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈마다 시계열 분석의 중요 개념들이 다뤄집니다.
- 첫 번째 모듈: 시계열의 첫 걸음
시계열이 머신러닝의 어떤 위치에 있는지 이해하고, 기본적인 시계열 유형 및 특징 (주기, 빈도, 정상성 등)을 설명합니다. 또한, Python을 이용해 시계열을 시각화하는 방법도 배웁니다.
- 두 번째 모듈: 독립성과 자기상관
자기상관과 독립성 개념을 다룹니다. 이론적인 배경에 대한 설명과 함께 Python 코딩을 통해 자기상관을 도출하는 방법을 배웁니다.
- 세 번째 모듈: 회귀 및 ARIMA 모델
선형 회귀의 기초를 리뷰하며, 시계열에 회귀 기법을 적용하는 방법인 지연 회귀를 탐색합니다. 마지막으로 ARIMA 모델에 대해 공부하여 더 발전된 머신러닝 모델의 기초를 다집니다.
- 최종 프로젝트
과정의 마지막 프로젝트에서는 ARIMA 모델을 사용한 수요 예측을 수행합니다.
추천 이유
이 과정은 시계열 분석의 기초부터 시작하여, 실제 데이터에 대한 예측 모델을 구현하는 과정까지 체계적으로 진행됩니다. Python을 활용하는 부분이 많아 데이터 분석에 실용적인 접근 방식을 배울 수 있습니다. 또한, 수요 예측에 관심이 있는 분들께 강력히 추천하고 싶습니다.
시계열 분석이나 머신러닝에 대한 기초 지식이 있는 분들은 이 과정을 수강하면서 자신의 실력을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것입니다. 특히, 최종 프로젝트를 통해 실제 수요를 예측해볼 수 있다는 점이 매력적입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/demand-prediction-using-time-series