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[HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.3 탐색 및 통계기반 데이터분석 1 (기술 통계학)
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김동식 강사
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[HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.3 탐색 및 통계기반 데이터분석 1 (기술 통계학)
담당강사 : 김동식
| 강의구성 | 총 23강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
46,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
- |
| 담당강사 |
김동식 강사
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| 강의구성 | 총 23강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
46,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
- |
| 담당강사 |
김동식 강사
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- 과정소개
-
· 현직 데이터사이언티스트 전문가가 전하는 빅데이터 개발 및 분석 실무 노하우 및 체계적인 교육
· 회사내에서 빅데이터 개발 및 분석 업무로 보직 변경을 하고자 하는 분을 위한 교육
· 빅 데이터 시스템 구축 및 분석의 A부터 Z까지 전체적인 흐름을 파악하고, 빅데이터 수집부터 적재, 처리 , 분석까지 프로젝트로 배우며 관련 노하우 습득
- 학습목표
-
· 데이터 분석에 있어서 통계의 기본 개념을 익힌다면 조금 더 심도있는 분석을 수행할 수 있다.
· 모집단과 표본의 개념과 표본 추출 방법 이해, 척도의 종류 이해
· 확률변수의 이해, 가설검정 과정의 이해
· 상관분석, 회귀분석의 이해
- 교육대상
- 데이터분석 분야 및 관련 분야 취업 및 ADP 자격 취득
차시별 학습목표
- 01. 통계학의 분류
- 02. 변수 종류, 추정
- 03. 좋은 추정량
- 04. 표본추출방법
- 05. R 자료구조
- 06. 기술통계
- 07. 질적자료와 연속자료
- 08. R 데이터 가져오기
- 09. 중심위치 산포 경향
- 10. 산점도, 막대그래프, 히스토그램
- 11. 중심 경향도, 산포도
- 12. 평균, 중간값, 최빈값
- 13. 모분산, 표본분산
- 14. 분위수, 박스플롯
- 15. 이상치 판별
- 16. 변동계수
- 17. 확률변수
- 18. 베르누이 시행
- 19. 정규분포
- 20. 정규화 표준화
- 21. 표본분포
- 22. 프아송 분포
- 23. 표준오차
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
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- 01. 통계학의 분류 [30:01]
- 02. 변수 종류, 추정 [47:10]
- 03. 좋은 추정량 [27:05]
- 04. 표본추출방법 [28:24]
- 05. R 자료구조 [32:55]
- 06. 기술통계 [37:31]
- 07. 질적자료와 연속자료 [45:35]
- 08. R 데이터 가져오기 [31:10]
- 09. 중심위치 산포 경향 [35:16]
- 10. 산점도, 막대그래프, 히스토그램 [30:55]
- 11. 중심 경향도, 산포도 [15:25]
- 12. 평균, 중간값, 최빈값 [11:06]
- 13. 모분산, 표본분산 [32:56]
- 14. 분위수, 박스플롯 [42:05]
- 15. 이상치 판별 [16:55]
- 16. 변동계수 [45:06]
- 17. 확률변수 [29:00]
- 18. 베르누이 시행 [29:01]
- 19. 정규분포 [32:13]
- 20. 정규화 표준화 [28:17]
- 21. 표본분포 [34:29]
- 22. 프아송 분포 [38:22]
- 23. 표준오차 [22:50]