IT 강좌
[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 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 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] |
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