Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-analysis
과정 개요
데이터를 통해 미래 결과를 예측하고 싶으신가요? Coursera의 Machine Learning for Data Analysis 과정은 여러분이 그 목표를 이룰 수 있도록 도와줍니다! 머신러닝은 예측 알고리즘을 개발하고 테스트하며 적용하는 과정으로, 배우신 내용을 바탕으로 더욱 심화된 머신러닝 개념을 이해하게 됩니다. 특히 이전 과정인 Course 3를 수강한 후에 이 과정에 참여하는 것이 권장됩니다.
강의 내용
이 과정에서는 다음과 같은 여러 가지 중요한 개념을 다룹니다:
- 의사 결정 나무 (Decision Trees): 많은 변수 중에서 목표 변수를 예측하는 데 가장 중요한 변수와 그 상호작용을 선택하는 데이터 마이닝 알고리즘에 대해 배웁니다. 의사 결정 나무는 반복적으로 간단한 규칙을 적용하여 데이터를 세분화하는 방법을 제공합니다.
- 랜덤 포레스트 (Random Forests): 의사 결정 나무와 마찬가지로, 랜덤 포레스트는 예측 변수 중에서 중요한 변수들을 선택하지만, 새로운 데이터에 일반화되는 결과를 제공하는 알고리즘입니다.
- 라쏘 회귀 (Lasso Regression): 회귀 모델에서의 변수 선택 및 축소 기법으로, 예측 오류를 최소화하는 데 초점을 맞춥니다. 이 세션에서는 라쏘 회귀 분석을 적용하고 해석하는 방법을 배웁니다.
- K-평균 군집 분석 (K-Means Cluster Analysis): 관찰을 기반으로 데이터 세트를 군집으로 나누는 비지도 학습 방법입니다. 이 세션에서는 K-평균 군집 분석을 사용해 데이터를 클러스터링하고, 그 결과를 해석하는 경험을 제공합니다.
추천 이유
이 과정은 데이터 분석에 대한 강력한 기초를 제공하며 실무에서 유용하게 활용할 수 있는 머신러닝 기법들을 배울 수 있습니다. 특히, 다양한 예제와 함께 진행되는 실습 세션은 데이터 분석 역량을 한층 더 늘려줄 것입니다.
결론
미래의 데이터를 기반으로 한 예측을 배우고 싶은 모든 분들에게 이 과정을 강력히 추천합니다. 머신러닝의 핵심 개념을 잘 이해하게 되어, 다양한 데이터 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다. 지금 바로 Coursera에서 Machine Learning for Data Analysis을 시작해 보세요!
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