아는 만큼 보인다! 데이터 분석을 위한 기초 통계학
강의소개
강의정보
| 학습개요 |
통계의 기본을 아는 만큼, 효율적인 데이터 분석 방법이 보인다! 데이터가 지배하는 시대에서 데이터를 분석하고 활용하는 능력은 선택이 아니라 필수! 이를 위해서, 통계의 기본부터 탄탄하게 세워야 한다. 데이터 활용에 관심이 있는 사람이라면, 데이터를 다루는 실무자라면, 반드시 들어야 하는 해커스의 ‘기초 통계학’ |
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| 학습목표 |
통계학의 기초 지식을 통해 데이터 분석의 기본 개념을 이해할 수 있다. 통계적 분석 기법의 원리를 쉽게 이해할 수 있다. 데이터 해석 능력을 향상히여 분석 결과물을 효과적으로 이해할 수 있다. |
| 학습대상 |
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강사이력
연세대학교 의공학 학사 / neural engineering 석사
현) MathWorks 기술지원 엔지니어
전) i-SENS 머신러닝 연구원
고려대학교 문과대학 Language Brain&Computer 융합전공 수학 특강 강사
미디어젠 수학 특강 강사 (딥러닝 기초 수학 강연)
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강의목차
| 번호 | 강의명 | 번호 | 강의명 |
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| 1강 | [데이터 분석의 시작] 우리가 통계학을 배우는 이유 | 9강 | [분산분석] 세 개 이상 표본 집단 간의 차이 분석 |
| 2강 | [데이터 대푯값] 당신을 한마디로 표현한다면 | 10강 | [카이제곱 검정] 범주형 데이터의 빈도 분석 |
| 3강 | [데이터 시각화] 한눈에 바로 보이는 데이터 | 11강 | [유의수준] p-value 사용의 이점과 한계 |
| 4강 | [데이터 샘플링] 무엇을 어떻게 측정할지 결정하는 방법 | 12강 | [신뢰 구간] 10분에서 15분 정도 걸려요 |
| 5강 | [이산확률분포] 확률 분포의 첫 걸음 | 13강 | [비모수 통계분석] 정규분포가정, 더 이상은 필요 없어 |
| 6강 | [중심극한정리] 종 모양 커브가 중요한 이유 | 14강 | [회귀] 인과 관계를 상정한 모델링 |
| 7강 | [가설 검정] 일단 그 말이 맞다고 해보자 | 15강 | [베이즈 정리] 진리로 향해가는 새로운 확률론 패러다임 |
| 8강 | [t-검정] 두 개 표본 집단 간의 차이 분석 | 16강 | [분류] 데이터 종류를 판별하는 모델 |
