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강의계획서
통계가 어렵고 처음 배우시는 분들을 위해 파이썬을 사용하면서 수업을 진행합니다.
[어떤 것을 배우나요?]
•
데이터에 대한 이해, 데이터 개념 강의 진행
( ADsP, 빅분기, ADP 필기 수준 )
•
Numpy, sklearn statsmodels 를 이용한 기초 통계 이해
•
기초 통계를 통한 분포 및 가설검정
•
선형회귀 기본 지식 학습 및
실제 데이터 분석에 진행하는 다양한 통계기법 학습
어떤 사람에게 추천하나요?
[이런 분께 추천합니다]
•
파이썬을 통해 ANOVA나 선형회귀 분석과 같은
통계 기법들을 사용해 데이터 분석을 하고 싶으신 분
•
통계가 어려워서 시작을 못하셨던 분
•
파이썬으로 통계에 대해서 깊게 배우고 싶으신 분
•
선형회귀 분석이나 ANOVA 등 통계 기법이 어려워서
도전하지 못하셨던 분
신청 전 확인하기!
본 강의는 파이썬의 라이브러리인 Pandas 개념부터 다루면서 통계에 대한 개념을 학습합니다.
또한, 파이썬 문법 기초반에서 배우는 내용을 어느 정도 숙지하고 있다 가정하고 수업을 진행합니다.
파이썬에 대한 개념이 부족한 경우 수업을 따라가는데 어려움이 있을 수 있습니다.
이 경우 “Python 문법 기초반” 수강을 권장합니다.
데이터 분석 입문반(통계)의 커리큘럼을 확인 후 알고 있는 내용이라면 다음 과목 수강을 권장합니다.
- 전처리에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 “데이터 분석 전처리반(판다스)” 수강을,
- 모델링에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 ”데이터 분석 모델링반(ML1)” 수강을 권장합니다.
11기 학회원들의 생생한 후기를 확인해보세요!
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BDA 학회를 통해 이번 기회로 여러가지 학습 포인터들을 다시 기억하고 리마인드할 수 있었어요.
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이론적으로 알고 있는 것과 실제 코드로 구현할 수 있는지의 차이, 그리고 데이터분석할 때 실제의 성능을 비교하기 위한 시각화 능력도 필수이기 때문에 매우 유익한 수업이었습니다.
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BDA에서의 경험이 나중에 대학생 학회에 지원할 때도 도움이 될 수 있을거라 기대됩니다!
커리큘럼
1주차 | 개발 환경 설정 |
2주차 | 데이터의 이해와 Numpy 기초 |
3주차 | 기술 통계와 데이터 시각화 |
4주차 | Pandas를 활용한 데이터 핸들링 |
5주차 | 확률의 기본과 확률 변수 |
6주차 | 주요 확률 분포와 정규분포 |
7주차 | 표본 추출과 중심극한정리 |
8주차 | 통계적 추정 (점추정, 구간추정) |
9주차 | 가설 검정의 기본 원리 |
10주차 | T-검정 |
11주차 | 카이제곱 검정 |
12주차 | 분산 분석 |
13주차 | 상관 분석 |
14주차 | 단순 선형회귀 분석 |
15주차 | 다중 선형회귀 분석 |
16주차 | 미니 프로젝트 및 과정 총정리 |