[HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.3 탐색 및 통계기반 데이터분석 1 (기술 통계학) 여기를 클릭하면, 샘플강의가 재생됩니다. 김동식 강사
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강좌코드 : la_K030104
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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
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김동식 강사
  • - 고려대학교 대학원 컴퓨터교육전공
  • - 더조은아카데미 빅데이터 강의
  • - 에스디아카데미 Oracle 강의
  • - (주)아이티고 이러닝 강사
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
참고사항
- 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
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- 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
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아이티고 강좌질문 모음
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강좌 리스트
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]
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