[Udemy] Python 베이지안 A/B Test 강의 후기

 

 

Udemy 강의 중에서 오늘 내돈내산 리뷰는 바로 "Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing" 강의이다. Python으로 A/B Test를 직접 알고리즘으로 구현하고 실무에 적용하는 방법까지 알 수 있는 아주 좋은 강의 중에 하나이다. 만약 자신이 Python 중급자, 통계이론에 대해 사전 지식이 있다면 아주 적절한 강의로 추천할만하다.

 

 

1. 강의 수강 인증 및 기본 정보

 

(1) 강의 구매 인증 및 가격 정보

Bayesian A/B Test 강의 구매 인증

 

Udemy의 모든 강의가 그렇듯이 보통 50,000원 이하의 저렴한 가격으로 양질의 강의를 수강할 수 있다. 나 같은 경우도 약 4만원 정도로 구매하여 만족했다. 

 

이 강의를 검색하려면, "Bayesian Machine Learning in Python: A/B Testing"를 검색창에 검색하면 된다. 

 

위의 링크도 삽입이 되어있으니, 관심이 있는 사람들은 찾아가서 보도록 하자. 

 

(2) 강의 기본 정보 - 누적 수강 수, 평점, 그리고 강사

• 강의 수강생: 30,381명 수강 - 6월 16일 기준
• 강의 리뷰 개수: 5,357개 - 리뷰 작성률 17.6%
• 강의 리뷰 평점: 4.6점
• 강사 개인적 만족도
  • 강사 언어: 영어
  • 강사 영어 발음: 미국식 원어민 발음 - 개인적으로 만족했던 이유 중 하나
    강사 발음이 완전 알아듣기 쉬운 미국 영어를 구사한다. 이 이유 때문에 강의 수강하는 내내 귀가 편안해서 아주 좋았다. 
    
    진짜 왠만하면 이런 알아듣기 쉬운 발음을 구사하는 사람들이 강의하는 것을 구매하자. 안 그러면 후회한다. (개인적 경험)

 

반응형

 

---

2. 강의 목차 및 상세 내용

 

강의 목차	상세 설명
1. The High-Level Picture	우리가 진짜 구현하고자 하는 끝판왕 A/B Test는 무엇인지 간단 소개
2. Bayes Rule and Probability Review	베이즈 확률과 기초 확률이론에 대한 소개 - 절대로 자세히 가르쳐주지 않고, 앞으로 이렇게 활용할 것이다로 설명 - 모른다면 사전에 추가 공부를 하는 것 추천
3. Traditional A/B Testing	전통적인 A/B Test - T-Test나 ANOVA 관점에서 실험 방법론을 설명
4. Bayesian A/B Testing	베이지안 관점에서 A/B Test를 어떻게 구현할 수 있을지 설명 - 슬롯머신 기반으로 Python 코드와 이론 중심으로 설명
5. Bayesian A/B Testing Extension	CTR 기반으로 A/B Test를 실제로 구현해보는 세션 자신의 실력에 따라 업무에 바로 이용할 수도 있는 유익함
6. Practice Makes Perfrect	반복 연습을 하는 가이드
7. Setting Up Your Environment	초보자를 위한 가이드1. 환경설정
8. Extra Help with Python Coding for Beginners	초보자를 위한 가이드2. 파이썬 코딩 상세 설명
9. Effective Learning Strategires for Machine Learning	초보자를 위한 가이드3. 향후 머신러닝을 위한 학습 내용

 

 

위 강의 내용 중에서 가장 도움을 받았던 내용은 바로 4 ~ 6번이다. T-Test기반의 AB Test는 이미 아는 내용들이라 별도로 수강하지 않았다. 오히려 베이지안 코드를 직접 구현해볼 수 있는 교육을 원했기 때문에 취사선택했다. 

 

강의 내용은 매우 만족이다. 왜냐하면 패키지 없이 직접 베이지안 A/B Test 알고리즘을 구축해볼 수 있는 기회가 제공되었기 때문이다. 이 내용을 응용할 줄 아니, 실무에서도 이 A/B Test를 활용하여 다수 실험을 했고, Product Release를 이끌었다. 

 

 

---

 

3. 강의 총평 및 강의 추천 그룹

• 강의 만족도: 5점 만점 중 5점
  • 이유1. 강사의 발음이 정확해서 듣기 편했다 .
  • 이유2. 가격이 다른 서비스 대비 정말 저렴했다.
  • 이유3. Python을 활용해서 실제로 업무에 쓰일 수 있을 정도로 내용이 자세했다. 
• 이런 사람들에게는 강의 추천
  • Python 실력이 중하 ~ 중 정도되는 사람
  • 기초적인 통계 지식이 어느 정도 쌓인 사람. (조건부 확률, T-Test, 기초 베이지안 추론 원리 등을 아는 사람)
  • 자신의 환경에 맞는 베이지안 알고리즘을 구축하고 싶은데, 약간 실력이 못 미치는 사람
• 이런 사람들은 듣지 마세요.
  • 아직 통계 Base가 부족한 사람
  • Python에 익숙하지 않은 사람
  • 기초부터 자세한 내용을 알려주는 강의를 찾는 사람
  • 영어가 익숙하지 않은 사람

 

이 강의는 초중급자가 확실한 중상급 실력자가 되기 위해서 건너가는 중간 다리 느낌의 강의이다. 따라서 자신의 위치를 잘 파악해서 강의를 들어보도록 하자. 만약 자신이 내가 정의한 추천 그룹에 속한다면, 정말 유익한 강의가 될 것이라고 확신한다.