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강의 계획서
데이터 분석과 머신러닝의 바탕이 되는 수리통계학 기초를 수학적 원리와 함께 차근차근 익혀보는 강의입니다.
[어떤 것을 배우나요?]
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확률의 기초 원리와 베이즈 정리부터 시작하는 통계학 기본기 쌓기
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주요 확률분포, 중심극한정리 등 데이터 분석에 필요한 기초 개념 다지기
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점추정, 신뢰구간, 가설검정까지 통계적 추론의 전체 과정 체계적으로 이해하기
어떤 사람에게 추천하나요?
[이런 분께 추천합니다]
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단순히 공식만 외우기보다 통계 원리와 배경을 탄탄하게 이해하고 싶으신 분
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머신러닝이나 데이터 분석에 쓰이는 통계 방법론의 기초 수학 원리를 배우고 싶으신 분
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선행 요구 역량: 필수적인 선행 요구 역량은 없으나, 미적분이나 기초 통계를 알고 있으면 수강이 더 수월합니다.
신청 전 확인하기!
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주차별 수업계획은 수업 진도에 따라 변동될 수 있습니다.
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수업은 실시간 라이브를 원칙으로 하나, 상황에 따라 일부 회차는 녹화 영상으로 대체될 수 있습니다.
커리큘럼 (10주차)
1주차 | 확률이론의 이해 1 |
2주차 | 확률이론의 이해 2 |
3주차 | 확률변수와 확률분포의 이해 1 |
4주차 | 확률변수와 확률분포의 이해 2 |
5주차 | 표본분포와 근사 이론 1 |
6주차 | 표본분포와 근사 이론 2 |
7주차 | 통계적 추정 이론 1 |
8주차 | 통계적 추정 이론 2 |
9주차 | 가설검정의 원리와 방법 1 |
10주차 | 가설검정의 원리와 방법 2 |