Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-analytics-accountancy-2
데이터 분석에 대한 깊은 이해를 원하신다면 Coursera의 “Data Analytics Foundations for Accountancy II” 과정이 훌륭한 선택입니다. 본 과정은 데이터 분석의 기초부터 고급 기술까지 포괄적으로 다루고 있어, 회계 분야에서 데이터 분석 능력을 한층 더 발전시킬 수 있습니다.
먼저, 과정의 개요를 살펴보면, 머신러닝 기초부터 시작하여 다양한 알고리즘과 실제 적용 가능한 개념들이 연이어 소개됩니다. 이 과정은 총 8개 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈마다 주제가 세분화되어 있습니다.
**주요 모듈 및 내용**
1. **머신러닝 소개**: Python과 scikit-learn을 이용한 머신러닝의 기본 개념을 학습합니다.
2. **핵심 알고리즘**: 로지스틱 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신 등 다양한 알고리즘을 배우고, 분류와 회귀 작업에 어떻게 적용하는지를 살펴봅니다.
3. **실용적인 머신러닝 개념**: 진짜 데이터 세트에서 데이터 분석을 적용할 때의 도전과제를 다루며, 앙상블 학습 기법도 배웁니다.
4. **과적합 및 정규화**: 과적합의 개념과 그 해결 방법에 대해 학습합니다.
5. **확률적 알고리즘**: 나이브 베이즈와 가우시안 프로세스 등 확률 기반 알고리즘을 알아봅니다.
6. **특징 엔지니어링**: 머신러닝에서 사용될 특징 선택과 데이터 정리 과정의 중요성을 강조합니다.
7. **군집화 소개**: K-평균 및 DB-SCAN 같은 군집화 기법을 다룹니다.
8. **이상 탐지 소개**: 비정상 데이터 포인트를 식별하는 다양한 기법을 배웁니다.
이 과정은 회계 분야의 전문가가 데이터 분석을 통해 인사이트를 추출하는 방법을 이해하고 실제 비즈니스에 적용할 수 있도록 돕습니다. 또한, 실습 과제가 포함되어 있어 학습을 실질적으로 체득할 수 있는 기회를 제공합니다.
마지막으로, 강의는 매우 잘 구성되어 있어서 독학하는 학생들에게도 큰 도움이 될 것입니다. 데이터 분석에 관심이 있는 모든 분들께 이 과정을 강력히 추천합니다!
여러분의 학습 여정에 도움이 되기를 바래요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-analytics-accountancy-2