Python으로 하는 통계 시뮬레이션

확률변수를 제대로 이해하기

시뮬레이션은 무작위 샘플링을 사용해 점점 더 복잡한 문제를 해결하는 계산 알고리즘의 한 종류입니다. 시뮬레이션은 오랫동안 존재해 왔지만, 최근에는 컴퓨팅 성능의 향상과 인공 지능, 물리학, 계산 생물학, 금융 등 다양한 분야에서의 활용으로 인해 이 분야에 대한 관심이 크게 높아졌습니다.

이 강의는 실제 세계의 응용 사례를 활용한 시뮬레이션 실습 경험을 제공하며, 확률변수 소개와 시뮬레이션을 실행하는 데 필요한 도구부터 시작합니다.

확률 개념 소개하기

이 강의의 두 번째 장에서는 카드 게임과 잘 알려진 확률 퍼즐을 바탕으로 한 실습 문제를 활용해 확률 개념을 개괄적으로 살펴보며, 새롭게 배운 지식을 체계적으로 이해할 수 있는 틀을 제공합니다. 이 장을 마치면 이커머스 광고 시뮬레이션을 모델링하게 됩니다.

리샘플링 방법과 활용 알아보기

세 번째 장에서는 부트스트랩 리샘플링, 잭나이프 리샘플링, 순열 검정을 포함한 다양한 리샘플링 방법을 살펴봅니다. 이 강의를 완료하면, 이러한 방법을 데이터 분석 과정에 추가할 수 있게 됩니다.

비즈니스에 시뮬레이션을 활용하는 방법을 배우고 포트폴리오를 구축하세요

시뮬레이션은 특히 비즈니스 세계에서 많은 실제 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 강의의 마지막 장에서는 이러한 내용을 살펴보고, 비즈니스 환경에서 새로 익힌 기술을 활용하는 데 익숙해지도록 비즈니스 계획 문제를 함께 풀어봅니다. 수익 모델링, 비용 최적화, 그리고 파워 분석 시작 방법을 살펴보게 됩니다.