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데이터 분석

섹션

5개

강의

32개

커리큘럼

5개 섹션, 32개 강의

  1. 1

    Python

    1. 1.1Miniforge 설치
    2. 1.2Python 데이터 포맷
  2. 2

    탐색적 데이터 분석

    1. 2.1탐색적 데이터 분석 (EDA)
    2. 2.2한 변수의 분포 시각화
    3. 2.31일차 복습
    4. 2.4두 변수의 관계 시각화
    5. 2.5플롯 커스터마이제이션
  3. 3

    머신 러닝

    1. 3.1지도학습 - 회귀
    2. 3.2지도학습 - 분류
    3. 3.3혼동 행렬
    4. 3.4문턱값
    5. 3.52일차 복습
    6. 3.6전이 학습과 정형 데이터
  4. 4

    추론 통계

    1. 4.1확률
    2. 4.2확률 분포
    3. 4.3추정
    4. 4.4표집 오차
    5. 4.5신뢰구간
    6. 4.6부트스트랩
    7. 4.7신뢰수준
    8. 4.8오차 범위
    9. 4.9통계적 가설 검정
  5. 5

    집단 비교

    1. 5.11종 오류와 2종 오류
    2. 5.2p-value
    3. 5.3집단 비교 (t-test)
    4. 5.4효과 크기
    5. 5.5여러 집단의 평균 비교 (ANOVA)
    6. 5.6사후 검정
    7. 5.7계획 비교
    8. 5.8대응 표본
    9. 5.9비율의 비교
    10. 5.10대응표본의 비율 비교