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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 23차시
수강기간 30일 제작연도 2022년
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교안/예제
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강의 목차 강의 제목 수강 여부
1 통계학의 분류 [30:01]
2 변수 종류, 추정 [47:10]
3 좋은 추정량 [27:05]
4 표본추출방법 [28:24]
5 R 자료구조 [32:55]
6 기술통계 [37:31]
7 질적자료와 연속자료 [45:35]
8 R 데이터 가져오기 [31:10]
9 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]
번호 이미지 강좌명 방식 제작연도 샘플
713 [HD]Cloud(클라우드) 인프라 관리 및 실무 기초 (2022) Part.2 아키텍처 설계 원칙, 가상 서버 서비스 이론 및 실제
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712 [HD]Cloud(클라우드) 인프라 관리 및 실무 기초 (2022) Part.1 베이그런트, 도커, 트랜드 및 성능진단
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711 [HD]코딩 없이 앱을 만드는 MIT App Inventor(앱인벤터) 제대로 배우기 Part.2
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709 [HD]자바취업대비 JPA 프로그래밍 (SpringBoot with JPA) Part.7 Query 애너테이션 및 JPQL
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703 [HD]자바취업대비 JPA 프로그래밍 (SpringBoot with JPA) Part.1 기본개념 및 기본사용법
김동준 / 18차시
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702 [HD]인공지능(AI) 프로그래밍 - Machine Learning(머신러닝)을 위한 데이터전처리 (2022)
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