After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
SciPy와 NumPy로 결과 시뮬레이션하기
이 실용적인 강의에서는 몬테카를로 시뮬레이션과 그 활용 사례를 소개합니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 불확실한 사건에 대한 다양한 결과를 추정하는 데 사용되며, SciPy와 NumPy와 같은 Python 라이브러리를 사용하면 직접 시뮬레이션을 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다!원칙에 기반한 시뮬레이션에서 새로운 기술 적용하기
시뮬레이션을 만드는 각 단계를 배울 때마다, 당뇨병 환자 결과 데이터셋에 대해 원칙에 기반한 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하며 이러한 기술을 적용하게 됩니다. 시뮬레이션 결과를 활용하여 다양한 변수들이 당뇨병 진행에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.시뮬레이션을 평가하고 개선하는 방법 배우기
확률 분포를 검토하고 시뮬레이션에 적합한 분포를 선택하는 방법을 이해하며, 입력 상관관계와 모델 민감도 분석의 중요성도 알게 됩니다. 마지막으로, 인기 있는 Seaborn 시각화 라이브러리를 사용하여 시뮬레이션 결과를 전달하는 방법을 배우게 됩니다.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Monte Carlo 시뮬레이션 소개
Monte Carlo 시뮬레이션이란 무엇이며, 언제 유용할까요? 이 기본 질문들을 다룬 뒤, 원주율(pi) 값을 추정하는 것처럼 간단한 시뮬레이션을 직접 수행해 봅니다. 또한 Monte Carlo 시뮬레이션의 특별한 형태인 리샘플링에 대해서도 배웁니다.
2
Monte Carlo의 기초
이제 간단한 시뮬레이션을 직접 실행할 수 있으니, 다양한 산업 분야에서 Monte Carlo 시뮬레이션이 실제로 어떻게 활용되는지 살펴볼 차례입니다. 이어서 좋은 시뮬레이션의 핵심, 즉 올바른 확률분포에서 표본을 추출하는 방법을 파고듭니다. 이산형, 연속형, 다변량 확률변수에 대한 확률분포를 배우게 됩니다.
3
원칙에 기반한 Monte Carlo 시뮬레이션
적절한 확률분포를 선택하는 데 익숙해졌다면, 이제 당뇨병 환자 특성과 결과 데이터셋을 사용해 원칙에 기반한 Monte Carlo 시뮬레이션 워크플로를 따라가 보겠습니다. 데이터를 탐색하고, 시뮬레이션을 수행하며, 결과를 전달하기 위한 요약 통계를 생성합니다.
4
모델 점검과 결과 해석
Seaborn으로 읽기 쉬운 시각화를 만들어 Monte Carlo 모델을 평가하고 결과를 전달하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 민감도 분석을 사용하여 모델 입력의 변화가 결과에 어떤 영향을 주는지 이해하고, 매출과 인플레이션 변화가 비즈니스 이익에 미치는 영향을 시뮬레이션하며 이를 실습합니다!
Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션
코스
완료
