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국가공인 데이터분석 준전문가(ADsP)_3과목 데이터 분석 2 (통계분석)
| 강사명 | 차시 | 학습시간 | 샘플 |
|---|---|---|---|
| 윤소영 | 39 | 11 시간 |
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과정소개
학습대상
학습목표
학습내용
| 본 과정은 데이터분석 준전문가 자격증 시험 [3과목 데이터 분석] 온라인 학습 과정입니다. ** 데이터분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다. |
| 데이터분석 준전문가(ADsp)를 준비하는 학습자 데이터분석 공부를 희망하는 학습자 데이터분석 입문자 |
| 데이터분석 준전문가(ADsp) 시험을 준비 할수 있다. |
| 1. 통계 분석 개요 2. 데이터 특성에 따른 분류 3. 기초통계량 4. 확률 기본 용어 5. 확률분포 6. 이산형 확률분포 7. 연속형 확률분포 - 정규분포 8. 연속형 확률분포 - t, F, 카이제곱, 지수 분포 9. 통계적 추론의 분류 10. 추정량(estimator), 추정값(estimate) 11. 통계적 추정 -1 12. 통계적 추정 -2 13. 통계적 추론 - 가설검정 -1 14. 통계적 추론 - 가설검정 -2 15. 모수적 추론과 비모수적 추론 16. 모수적 추론(Parametic Inference) 17. 모수적 추론 - T 검정 예시 18. 비모수적 추론 19. 회귀 분석 개요 20. 회귀 모형의 가정 21. 데이터 정규성 검정 22. 회귀 분석(Regression Analysis) 23. 회귀모형 해석-1 24. 회귀모형 해석-2 25. 다중공선성 및 변수 선택법 26. 과대적합과 정칙화 -1 27. 과대적합과 정칙화 -2 28. 회귀모델 평가지표 29. 선형회귀 분석 결과 해석 -1 30. 선형회귀 분석 결과 해석 -2 31. 데이터 스케일링(Scaling) 32. 상관 분석(이론) 33. 상관 분석(Quiz) 34. 차원축소 35. 주성분 분석(PCA) -1 36. 주성분 분석(PCA) -2 37. 시계열 자료(Time Series) 38. 시계열 모형, 분해시계열 -1 39. 시계열 모형, 분해시계열 -2 |