Courseraの「一般化線形モデルとノンパラメトリック回帰」コースレビュー
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/generalized-linear-models-and-nonparametric-regression 統計モデリングを活用してデータサイエンスのスキルを深めたいと思っている皆さんに、Courseraで提供されている「一般化線形モデルとノンパラメトリック回帰」コースをご紹介します。このコースは統計モデリングのプログラムの最終コースであり、さまざまな高度な統計モデリングツールを習得することができます。 コースの最初のモジュールでは、バイノミアルデータを通じて一般化線形モデル（GLM）の基本概念を学びます。特に、なぜGLMが必要なのかを深く理解できる内容が組まれており、バイノミアル回帰モデルやその解釈の方法、適合度や予測力の評価方法についても詳しく学ぶことができます。 次に、カウントデータ向けのモデルに焦点を当てたモジュールでは、ポアソン回帰とその適用方法について説明されます。カウントデータを適切にモデル化するための理論と実データの活用が行われ、ポアソン回帰が適用できない状況についても解説があります。 さらに、ノンパラメトリック回帰モデルの概念を紹介し、カーネル推定やスプラインの使い方を学び回数を予測するための新しい視点を得ることができます。そして、パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデルのハイブリッドである一般化加法モデル（GAM）についても深く掘り下げます。 このコースの最大の魅力は、高い柔軟性を持ちつつも解釈が容易なGAMを学ぶことで、実データに対してどのように適用するかを実践的に学べる点です。統計モデリングに対する理解を深め、実行可能なスキルを手に入れることができる素晴らしい機会です。データサイエンスに興味のある皆さんに強くお勧めします！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/generalized-linear-models-and-nonparametric-regression