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5개 섹션, 32개 강의
1
Python
1.1
Python
1.2
Miniforge 설치
1.3
Python 기본 문법
1.4
Python 데이터 포맷
2
탐색적 데이터 분석
2.1
Pandas 라이브러리
2.2
탐색적 데이터 분석 (EDA)
2.3
한 변수의 분포 시각화
2.4
1일차 복습
2.5
두 변수의 관계 시각화
2.6
플롯 커스터마이제이션
3
머신 러닝
3.1
지도학습 - 회귀
3.2
지도학습 - 분류
3.3
혼동 행렬
3.4
문턱값
3.5
2일차 복습
3.6
전이 학습과 정형 데이터
4
추론 통계
4.1
추정
4.2
신뢰구간
4.3
부트스트랩
4.4
신뢰수준
4.5
오차 범위
4.6
통계적 가설 검정
5
집단 비교
5.1
1종 오류와 2종 오류
5.2
p-value
5.3
집단 비교 (t-test)
5.4
효과 크기
5.5
여러 집단의 평균 비교 (ANOVA)
5.6
사후 검정
5.7
계획 비교
5.8
대응 표본
5.9
비율의 비교
5.10
대응표본의 비율 비교