Data Scientist

[HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.3 탐색 및 통계기반 데이터분석 1 (기술 통계학)

김동식

강의구성	23강

제작년도	2022년

강좌소개
커리큘럼

강좌개요

· 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

학습대상

데이터분석 분야 및 관련 분야 취업 및 ADP 자격 취득

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

참고사항

수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
수강 여부 체크는 현재 동영상 강좌에만 가능합니다. (증빙 서류 발급은 준비중입니다.)
수강 신청 완료 후 수강 가능합니다.

커리큘럼

차시	강의제목	수강여부
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]