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데이터 분석,
관심은 있는데, 통계도 프로그래밍도 겁나기만 한다면?
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– 데이터를 읽는 자가 미래를 만든다.
– 데이터 사이언스 개론
– 데이터 분석, 어떻게 하는거지?
– 데이터 분석 과정 A-Z 이해
– 데이터 분석 관련 직무
– 현업에서의 데이터 분석 활용 사례
– 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어
– 데이터를 바로보는 뼈대 세우기, 기초통계
– 컴퓨터가 스스로 학습한다. 머신러닝에 대하여
– 사람처럼 생각하는 컴퓨터? 딥러닝에 대하여
– 데이터를 수집하고, 처리하고, 분석하기까지
– 데이터 엔지니어링에 대하여
1) 데이터 분석의 세계
2) 데이터 분석의 레시피, 통계
– 데이터 쪼개고, 요약하기
– 세기만 하면 끝, 범주형 변수
-실습
1) 줄을 세우자. 연속형 변수
2) 평균, 분산, 표준편차
-실습
1) 데이터와 공간의 관계
– 두 변수간의 관계 설명, 산점도와 상관계수
-실습
1) 미래를 예측하는 회귀분석
– 일차함수로 모형 이해하기
– 회귀분석이란?
– 실습
숫자로 가능성을 점치는 확률
– 확률의 세계
– 실습
상대적인 위치를 계산하는 분포
– 확률을 계산하는 룰, 분포
– 차이의 양을 계산하는 검정 통계량
– 통계적 가설 검정
– 실습
데이터 분석계의 백종원 레시피, 모형
– 조건부 확률과 조건부 평균
– 회귀 모형
– 알고리즘의 힘, 의사결정나무 모형
– 실습
R로 해보는 데이터 분석 퀴즈
– 코드 구현 실습으로 진행
*본 과정은 현재 대주제와 소주제를 소개한 것이며, 각 소주제마다 3~10개의 클립이 업데이트 될 예정입니다.
*본 과정은 현재 촬영 중에 있으며, 커리큘럼 일부가 변경될 수 있습니다.
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