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Probability & Statistics courses

Probability and statistics courses explore mathematical concepts for analyzing random events and interpreting data through models and inference. Use tools such as Python, R, Excel and Google Sheets to apply your theoretical knowledge in statistics.

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강의

R로 시작하는 통계학 입문

중급기술 수준
4.4+
4.5K
4 시간
통계 기술을 향상시키고 데이터를 수집, 분석하며 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.

트랙

통계학자 R에서

919
52 시간
통계학자는 데이터를 수집하고 분석하여 기업이 정량적 데이터를 이해하고, 추세를 파악하고 예측하는 데 도움을 줍니다.

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강의

통계학 입문

기초기술 수준
4.5+
9.7K
4 시간
통계학의 기초를 코딩 없이 배워보세요! 중심 측정값과 분산 측정값, 확률 분포, 가설 검정 등을 포함합니다.

강의

Python으로 시작하는 통계학

중급기술 수준
4.5+
8.5K
4 시간
통계 기술을 향상시키고 Python을 사용하여 데이터를 수집, 분석하고 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.

강의

R로 시작하는 통계학 입문

중급기술 수준
4.4+
4.5K
4 시간
통계 기술을 향상시키고 데이터를 수집, 분석하며 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.

강의

R로 시작하는 회귀 분석

중급기술 수준
4.4+
3.8K
4 시간
R에서 회귀 분석을 구현, 분석 및 해석하여 주택 가격과 광고 클릭률을 예측합니다.

강의

Python으로 배우는 가설 검정

중급기술 수준
4.5+
2.4K
4 시간
Python에서 t-검정, 비율 검정, 카이제곱 검정과 같은 일반적인 가설 검정을 언제 어떻게 사용하는지 알아보세요.

강의

Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)

중급기술 수준
4.5+
2.2K
4 시간
제한된 데이터로부터 결론을 도출하는 방법을 파이썬과 통계를 활용하여 배우세요. 이 과정은 무작위 표본 추출부터 계층화 표본 추출 및 군집 표본 추출에 이르기까지 모든 내용을 다룹니다.

강의

R로 하는 가설 검정

중급기술 수준
4.3+
1.8K
4 시간
R에서 가설검정 활용 시기와 방법을 익힙니다. t-test, 비율검정, 카이제곱검정을 포함해 실전 적용법을 학습하세요.

강의

R 중급 회귀

중급기술 수준
4.4+
1.5K
4 시간
여러 설명 변수를 사용해 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 수행하는 방법을 학습합니다.

강의

Python으로 배우는 실험 설계

중급기술 수준
4.5+
1.1K
4 시간
실험 설계를 구현하고 견고한 통계 분석을 수행하여 정확하고 타당한 결론을 도출하세요!

강의

R에서의 표본추출

중급기술 수준
4.3+
1K
4 시간
더 적은 데이터로도 정확한 통계를 얻도록, 샘플링을 정교하게 익히세요.

강의

Google Sheets로 배우는 통계 입문

기초기술 수준
4.4+
963
4 시간
스프레드시트를 활용하여 통계 기법을 효과적으로 적용하는 방법을 배우고, 데이터를 보다 효율적으로 다루며 인사이트를 도출하는 방법을 익히세요.

강의

R로 배우는 시계열 분석

중급기술 수준
4.6+
940
4 시간
시계열 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 필요한 핵심 기법을 익히십시오.

강의

R로 배우는 ARIMA 모델

기초기술 수준
4.6+
841
4 시간
R로 시계열 데이터에 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모델을 정확히 적합하는 전문가가 되세요.

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R로 배우는 시계열 예측

기초기술 수준
4.4+
832
5 시간
R로 시계열 예측을 학습합니다. ARIMA와 지수평활 등 기법으로 미래를 예측하는 방법을 익히세요.

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Python으로 배우는 A/B Testing

중급기술 수준
4.4+
797
4 시간
Python으로 A/B 테스트를 수행·분석하는 실전 방법을 학습하세요. p-value, sanity check, 분석을 익혀 비즈니스 의사결정을 이끕니다.

강의

Tidyverse로 하는 데이터 모델링

중급기술 수준
4.3+
716
4 시간
예측을 포함한 데이터 모델링 유형을 익히고, Tidyverse에서 선형 회귀와 모델 평가 지표를 수행하는 방법을 학습하세요.

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R로 배우는 확률 기초

기초기술 수준
4.5+
661
4 시간
이 과정에서는 확률변수, 분포, 조건부 확률의 개념을 학습합니다.

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R로 시작하는 Bioconductor

중급기술 수준
4.4+
548
4 시간
바이러스·곰팡이·인간·식물 데이터로 핵심 Bioconductor 패키지를 활용해 생물정보학 분석을 학습하세요!

강의

R에서 Generalized Linear Models

중급기술 수준
4.5+
514
4 시간
Generalized Linear Model 코스로 회귀 도구를 확장해 logistic 및 Poisson 회귀를 학습합니다.

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Python으로 배우는 선형 모델 입문

중급기술 수준
4.6+
512
4 시간
Python으로 선형 모델의 개념과 활용을 배우고, 데이터 패턴을 설명·예측·통찰 도출을 위한 모델을 구축하세요.

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R에서의 추론 기초

중급기술 수준
4.4+
504
4 시간
통계적 추론이라는 과정을 통해 데이터 표본으로부터 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법을 배운다.

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Frequently asked questions

How does probability and statistics related to data science?

Probability and statistics are foundational to data science, offering the tools and frameworks necessary for analyzing data, making predictions, and deriving meaningful insights. They enable data scientists to understand patterns, assess uncertainties, and make informed decisions based on data analysis.

Why is it important to develop knowledge in probability and statistics?

Developing knowledge in probability and statistics is crucial for effectively interpreting data and making reliable predictions. This understanding forms the basis for designing experiments, analyzing results, and validating conclusions in various fields, ensuring decisions are data-driven and evidence-based.

What careers can I pursue with knowledge in probability and statistics?

With knowledge in probability and statistics, you can pursue a wide array of careers such as data scientist, market researcher, machine learning engineer, statistical analyst, and risk manager. These roles span various industries including finance, healthcare, technology, and government, where interpreting data and making evidence-based decisions are key.

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