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데이터 분석

섹션

5개

강의

41개

커리큘럼

5개 섹션, 41개 강의

  1. 1

    Python

    1. 1.1Python
    2. 1.2Miniforge 설치
    3. 1.3Python 기본 문법
    4. 1.4Python 데이터 포맷
  2. 2

    탐색적 데이터 분석

    1. 2.1데이터 보기
    2. 2.2열과 행의 선택
    3. 2.3데이터 다루기
    4. 2.4정렬
    5. 2.5기술 통계: 중심경향치
    6. 2.6기술 통계: 변산성 측정치
    7. 2.7기술통계: 분포와 히스토그램
  3. 3

    추론 통계

    1. 3.1추정
    2. 3.2표집 오차
    3. 3.3신뢰구간
    4. 3.4부트스트랩
    5. 3.5신뢰수준
    6. 3.6오차 범위
    7. 3.7통계적 가설 검정
  4. 4

    집단 비교

    1. 4.11종 오류와 2종 오류
    2. 4.2p-value
    3. 4.3집단 비교 (t-test)
    4. 4.4효과 크기
    5. 4.5여러 집단의 평균 비교 (ANOVA)
    6. 4.6사후 검정
    7. 4.7계획 비교
    8. 4.8대응 표본
    9. 4.9비율의 비교
    10. 4.10대응표본의 비율 비교
  5. 5

    상관과 회귀

    1. 5.1상관 분석
    2. 5.2상관과 인과
    3. 5.3포트폴리오
    4. 5.4회귀분석
    5. 5.5다중회귀분석
    6. 5.6범주형 독립변수
    7. 5.7모형 선택
    8. 5.8잔차 분석
    9. 5.9이상점
    10. 5.10변수의 변형
    11. 5.11I-함수
    12. 5.12상호작용
    13. 5.13이중차분법