After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
이 강의에서는 데이터를 활용해 모델링하는 방법을 배웁니다. 모델은 관심 있는 결과 변수와 일련의 설명/예측 변수 간의 관계를 포착하려고 시도합니다. 이러한 모델은 예를 들어 “교수의 나이를 알면 강의 평가 점수를 설명하는 데 도움이 될까요?” 같은 설명 목적이나, “집의 크기와 상태로 집값을 얼마나 잘 예측할 수 있을까요?” 같은 예측 목적으로 사용할 수 있습니다. 여러분은 tidyverse 역량을 활용해 이런 모델을 구성하고 해석해 볼 거예요. 이 강의는 모델링 접근법 가운데 가장 널리 쓰이고 이해하기 쉬운 방법인 선형 회귀를 중심으로 진행됩니다. 이러한 모델링과 사고방식은 통계, 인과 추론, Machine Learning, 인공지능 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
모델링 소개
이 장에서는 모델링의 배경 이론과 용어, 특히 일반적인 모델링 프레임워크, 설명을 위한 모델링과 예측을 위한 모델링의 차이, 그리고 모델링 문제에 대해 소개합니다. 더불어 어떤 공식적인 모델링을 시작하기 전에 반드시 거쳐야 할 첫 단계인 탐색적 데이터 분석도 처음으로 수행해 봅니다.
2
기본 회귀로 모델링하기
일반적인 모델링 프레임워크를 이해한 상태에서, 이번 장에서는 기본 선형 회귀를 다룹니다. 결과 변수 y를 단일 설명/예측 변수 x의 함수로 단순하게 모델링해 볼 거예요. 수치형 x와 범주형 x를 모두 사용합니다. 이번 장에서 다룰 관심 결과 변수는 University of Texas, Austin의 강의자 강의 평가 점수입니다.
3
다중 회귀로 모델링하기
이전 장에서는 단일 수치형 또는 범주형 예측 변수를 사용하는 기본 회귀를 배웠습니다. 하지만 설명/예측에 단 하나의 변수만 사용할 필요는 없겠죠? 이제 기본 회귀를 다중 회귀로 확장하여, 하나 이상의 설명 또는 예측 변수를 모델에 포함할 수 있게 합니다. Seattle, WA 대도시권의 주택 데이터셋을 사용해 집값을 모델링해 보겠습니다.
4
모델 평가와 선택
앞선 장들에서 여러분은 관심 있는 결과 변수를 설명하거나 예측하기 위해 다양한 모델을 적합했습니다. 그렇다면 어떤 모델을 선택해야 할까요? 모델 평가 지표를 통해 설명 모델이 데이터에 얼마나 잘 “적합”하는지, 또는 예측 모델이 얼마나 정확한지 판단할 수 있습니다. 이러한 지표를 바탕으로 어떤 모델이 “가장 좋다”라고 할 수 있는지 결정하는 기준을 배우게 됩니다.
R
Tidyverse로 하는 데이터 모델링
코스
완료
