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[데이터분석 입문] 통계 기초의 모든것 올인원

과목
기초수학
강사
곽호빈
학습단계
이론+문제풀이
강의수
49강 완강
수강기간
120일
  • 맛보기 ( 1 )

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    • [데이터분석 입문] 통계 기초의 모든것 올인원
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    강좌 정보

    강좌 정보
    강좌 범위
    통계기초 #1
    01과목 통계량
    • 특성별 통계량의 종류들에 대한 이론 및 예제를 학습한다.
    • 중심, 산포, 형태, 상관 크게 4종류를 학습한다.
    02과목 확률과 확률 변수
    • 확률과 확률변수의 정의를 학습하고, 각각의 종류를 탐색한다.
    • 조건부 확률, 독립과 종속, 기대값, 분산과 표준편차 등을 다룬다.
    • 통계의 기초가 되는 단원이므로 반복적인 예제 풀이를 해보는 것을 추천!
    03과목 이산확률분포
    • 이항분포 및 포아송분포 각각의 이론에 대하여 학습한다.
    • 이산확률분포의 전반적인 예제 풀이로 배운 내용을 문제에 적용한다.
    04과목 연속확률분포
    • 정규분포, 표본분포 등 여러 종류의 연속확률 분포에 대하여 학습한다.
    • Uniform Distribution부터 t분포/F분포까지 다양한 확률분포를 다룬다.
    • 회계 분야의 다양한 이론들을 학습하므로 이번 강좌의 가장 핵심단원!
    05과목 통계적 추정
    • 통계적 추정의 정의 및 기준을 학습하고 해당 단원의 기초를 다진다.
    • 점추정, 구간추정, 모평균의 구간추정 등 다양한 추정방식을 학습한다.
    06과목 통계검정
    • 통계검정의 다양한 방식을 학습한다.
    • 양측검정, 단측검정, 모평균 검정에 대한 이론 및 예제를 다룬다.
    통계기초 #2
    01과목 표본분포
    • 통계 기초의 내용을 간략히 복습한다.
    • 통계 기초에서 간략히 짚고 넘어갔던 이론들을 좀 더 심도 있게 다룬다.
    02과목 추정
    • 통계량을 기초로 한 이론 학습이며, 점 추정 / 구간 추정 두 가지로 나뉜다.
    • 모평균 / 모비율 / 모분산 추정하는 법을 학습한다.
    • 추정에 필요한 표본크기 결정하는 법을 학습한다.
    03과목 검정
    • 검정에 필요한 가설의 종류, 예시 등을 살펴본다.
    • 검정의 요소, 검정력함수, 검정 절차에 대하여 알아본다.
    04과목 두 모집단 비교
    • 두 모평균의 차이를 추론하는 과정을 학습한다.
    • 그 외에도 두 모비율, 모분산을 비교하는 법에 대하여 알아본다.
    05과목 분산 분석
    • 일원배치, 이원배치에 따른 분산 분석을 학습한다.
    • 특히 이원배치의 경우 반복의 유무에 따라 상세히 짚고 넘어간다.
    06과목 회귀 분석
    • 단순 선형 회귀 분석에 대하여 학습한다.
    강좌 특징
    통계, 데이터분석 입문을 위한
    [통계 기초의 모든 것 통합] 강의입니다.
    통계 기초 과정의 모든 내용을 이 강의에 담았습니다.
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    현지 데이터분석가 강사님
    ✓ (졸) 고려대학교 통계학 전공
    ✓ (현) 금융 대기업 데이터 분석가
    ✓ (전) 크래프트테크놀로지스 AI Researcher
    ✓ (보유 자격증) SQLD, ADsP, Tensorflow Developer Certificate
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    현지 데이터분석가 강사님
    통계 입문자를 위한 [핵심 이론 설명] + [필수 예제 풀이]
    통계 기초부터 심화까지 체계적으로 학습합니다.
    통계기초 #1
    💡 18만명이 검증한 [메타코드 유튜브] 후기에서 살펴보면, 공통적으로 비전공자들이 별도의 추가 서적 없이 해당 강의와 자료만으로 통계 기초를 다졌다는 내용이 많습니다. 5시간이면 통계 기초 모두 끝납니다.
    [이론]
    핵심 개념 정리 + 도표 활용
    수포자, 비전공자도 이해할 수 있도록 기초 개념들을 상세하게 강사분이 설명합니다.
    또한, 이해하기 쉽도록 다양한 다이어그램과 도표를 활용해봅니다.
    [이론]
    통계 핵심 이론 완벽 정리
    특히 통계 기초의 확률분포는 통계에서 가장 큰 비중을 차지하며, 해당 이론들은 머신러닝, 딥러닝 등의 기초가 되는 부분이니 잘 숙지하고 계셔야 합니다.
    [예제]
    개념 이해를 확인하는 문제
    이론을 통해 핵심 개념을 이해하고, 바로 예제문제를 풀어보면서 개념을 이해했는지 확인할 수 있습니다.
    특히, 취약한 개념 이해부분을 예제를 통해 점검할 수 있습니다.
    [예제]
    핵심 단원에 대한 예제 정리
    특히 통계 기초 단원에서 가장 중요하고 비중 있게 다루는 확률분포 단원에 대한 문제풀이를 제공합니다.
    해당 이론이 이해되지 않으신다면 반복 학습을 추천드립니다.
    통계기초 #2
    💡 이번 통계 심화편은 통계 기초 1편에서 다 다루지 못한 통계 이론을 이어서 학습하실 수 있습니다. 통계 기초 강좌 유튜브 17만 조회수로 검증된 강사님과 함께 통계 이론을 모두 마스터하세요.
    [이론]
    통계 기초 복습 + 심화 과정
    통계 기초에서 다뤘던 이론을 간략히 복습하고 이를 응용한 심화 이론을 학습합니다.
    기존 통계기초와 중복되는 내용이 있으며, 복습 차원에서 다시 들으시면 이해에 도움이 됩니다.
    [이론]
    핵심 개념 정리 + 도표 활용
    대학 통계학 시험에서 다루는 내용들, 머신러닝/딥러닝의 기초가 되는 핵심 이론들을 모두 다룹니다.
    이를 이해하기 쉽도록 다이어그램과 도표를 활용하여 쉽게 설명합니다.
    [예제]
    개념 이해를 확인하는 문제
    이론을 통해 핵심 개념을 이해하고, 바로 예제문제를 풀어보면서 학습한 내용을 제대로 이해했는지 확인합니다.
    주요 통계 이론을 실제 문제에 적용하며 이해도를 높일 수 있습니다.
    🥇
    대학교 통계학 시험 준비하시는 분들!
    데이터 / AI 취업 준비하시는 분들!
    공무원 통계학 시험 준비하시는 분들!
    이 강의로 통계기초 해결됩니다! 😊
    실제 수강생들의 생생한 후기
    수강생들이 직접 말하는 강의 후기
    통계 기초의 모든것 올인원 수강 후기
    전공자가 아님에도 불구하고, 통계학의 기초를 다잡는데 아주 유용한 강의였어요!
    통계 기초의 모든것 올인원 [1편, 2편] 후기!
    대학교 저학년 때 통계학 수업을 듣고 그 이후로는 기초 공부를 하지 못했습니다.
    통계 기초의 모든것 강의 후기
    통계 관련 학과가 아니다보니 이런 수업을 들을 기회가 거의 없었습니다.
    기초가 없어도 이해할 수 있게 해주는 강의
    기초가 없어도 AI에 필요한 통계적 지식을 쉽게 이해할 수 있습니다.
    통계기초 후기입니다.
    통계강의를 재미있게 듣고 있습니다. 아직 완강하지 않았지만 통계개념을 잘 알려주셔서 좋았습니다.
    통계기초 완강 후기
    아직 제대로 이해하지 못한 개념들도 있고, 강사님께서 기초에서는 패스하신 내용도 있었지만…
    수강 대상

    ✅ 통계나 수학 기초가 없는 대학생

    ✅ 대학 통계 강의 이해가 어려운 대학생

    ✅ 회사에서 데이터 분석이 필요한 직장인

    ✅ 고등학교 확률과 통계를 공부하는 고등학생

    교재 정보

    교재 정보

    첨부파일 이미지

    교재가 필요없는 강의로, 강의자료 첨부파일 제공

    강의 목차

    강의 목차
    차시 강의명 강의영상 강의시간
    1강 1편. 통계량 : 인사/데이터의 종류 소개 맛보기 10분
    2강 1편. 통계량 : 중심 19분
    3강 1편. 통계량 : 산포 13분
    4강 1편. 통계량 : 형태 7분
    5강 1편. 통계량 : 상관 14분
    6강 1편. 확률과 확률변수 : 확률과 정의 16분
    7강 1편. 확률과 확률변수 : 조건부 확률 12분
    8강 1편. 확률과 확률변수 : 독립과 종속/베이즈 정리 16분
    9강 1편. 확률과 확률변수 : 확률변수/이산확률변수/연속확률변수 20분
    10강 1편. 확률과 확률변수 : 기대값 6분
    11강 1편. 확률과 확률변수 : 분산과 표준편차 6분
    12강 1편. 확률과 확률변수 : 공분산과 상관계수 5분
    13강 1편. 확률과 확률변수 : 확률과 확률변수 예제풀이 10분
    14강 1편. 이산확률분포 : 이항분포/포아송분포 12분
    15강 1편. 이산확률분포 : 이산확률분포 예제풀이 10분
    16강 1편. 연속확률분포 : Uniform Distribution 4분
    17강 1편. 연속확률분포 : 정규분포 15분
    18강 1편. 연속확률분포 : 표본분포/중심극한정리 12분
    19강 1편. 연속확률분포 : 카이제곱분포 5분
    20강 1편. 연속확률분포 : t분포 및 F분포 9분
    21강 1편. 연속확률분포 : 연속확률분포 예제풀이 11분
    22강 1편. 통계적 추정 : 통계적 추정의 정의와 기준 7분
    23강 1편. 통계적 추정 : 점추정/구간추정 5분
    24강 1편. 통계적 추정 : 모분산을 아는 경우 14분
    25강 1편. 통계적 추정 : 모분산을 모르는 경우 16분
    26강 1편. 통계검정 : 가설/오류/요소/절차 16분
    27강 1편. 통계검정 : 양측검정/단측검정/모평균검정 4분
    28강 1편. 통계검정 : 통계검정 예제/마무리 17분
    29강 2편. 표본분포 : 인사/강좌 소개 3분
    30강 2편. 표본분포 : 표본분포 19분
    31강 2편. 표본분포 : 중심 극한 정리 12분
    32강 2편. 표본분포 : 카이제곱분포 24분
    33강 2편. 표본분포 : t분포/F분포 16분
    34강 2편. 추정 : 점추정/구간추정 27분
    35강 2편. 추정 : (모평균,모비율,무분산의)구간추정/표본크기결정 20분
    36강 2편. 검정 : 검정 21분
    37강 2편. 검정 : 검정의 요소 알아보기 10분
    38강 2편. 검정 : 검정력 함수 4분
    39강 2편. 검정 : 검정 절차/모평균검정 17분
    40강 2편. 검정 : 모비율의 검정 20분
    41강 2편. 검정 : 보문산의 결정 12분
    42강 2편. 두 모집단의 비교 : 두 모집단 비교/모평균 30분
    43강 2편. 두 모집단의 비교 : 대응 비교 6분
    44강 2편. 두 모집단의 비교 : 두 모비율 비교 12분
    45강 2편. 두 모집단의 비교 : 두 모분산 비교 11분
    46강 2편. 분산 분석 : 일원배치 분산 분석 38분
    47강 2편. 분산 분석 : 이원배치 분산 분석 30분
    48강 2편. 회귀분석 : 회귀분석 part 1 34분
    49강 2편. 회귀분석 : 회귀분석 part 2 25분