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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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R로 시작하는 통계학 입문

중급숙련도 수준
4 hours
4.9K
통계 기술을 향상시키고 데이터를 수집, 분석하며 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.

tracks

통계학자 R에서

52 hours
956
통계학자는 데이터를 수집하고 분석하여 기업이 정량적 데이터를 이해하고, 추세를 파악하고 예측하는 데 도움을 줍니다.

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R로 배우는 ARIMA 모델

기초적인숙련도 수준
4 hours
337
R로 시계열 데이터에 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모델을 정확히 적합하는 전문가가 되세요.

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R에서의 추론 기초

중급숙련도 수준
4 hours
329
통계적 추론이라는 과정을 통해 데이터 표본으로부터 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법을 배운다.

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R로 배우는 실험 설계

중급숙련도 수준
4 hours
301
이 과정에서는 모든 데이터 분석에 필수적인 기본 실험 설계를 학습합니다.

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R에서 Generalized Linear Models

중급숙련도 수준
4 hours
291
Generalized Linear Model 코스로 회귀 도구를 확장해 logistic 및 Poisson 회귀를 학습합니다.

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R로 하는 설문 데이터 분석

중급숙련도 수준
4 hours
264
일반적 설계 구조로 설문을 설계하고, 결과를 시각화·분석하는 방법을 학습합니다.

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Foundations of Probability in Python

중급숙련도 수준
5 hours
260
Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.

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Python에서 배우는 추론 통계 기초

고급의숙련도 수준
4 hours
256
이 4시간 코스에서 Python으로 통계적 추론을 학습하고, 데이터에 근거한 타당한 결론을 실습으로 도출합니다.

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Python으로 시작하는 네트워크 분석

중급숙련도 수준
4 hours
239
이 코스는 NetworkX 라이브러리를 활용해 네트워크를 분석·시각화하고 통찰을 도출하는 역량을 갖추도록 합니다.

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R로 배우는 생존 분석

중급숙련도 수준
4 hours
235
생존분석용 시간-사건 데이터 다루기. 사망 또는 실업 후 취업 등 사건을 예로 들고, 모델의 추정·시각화·해석을 학습합니다.

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고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기

고급의숙련도 수준
2 hours
232
고급 확률, 위험 평가 및 시뮬레이션 기법에 대한 직관력을 향상시켜 데이터 기반의 비즈니스 의사 결정을 확신을 가지고 내릴 수 있도록 합니다.

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R로 배우는 A/B Testing

중급숙련도 수준
4 hours
213
R로 A/B 테스트 기초를 배우고, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측, 시각화를 통한 결과 제시까지 익힙니다.

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Python에서의 Survival Analysis

고급의숙련도 수준
4 hours
208
생존분석으로 사건 발생까지의 시간 데이터를 다루고, 생존 시간을 예측합니다.

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R로 배우는 요인분석

고급의숙련도 수준
4 hours
201
탐색적·확인적 요인분석으로 성격 등 잠재변수를 탐구합니다.

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R로 하는 네트워크 분석

중급숙련도 수준
4 hours
172
igraph 패키지로 네트워크 데이터를 분석·시각화하고, threejs로 대화형 네트워크 플롯을 만드세요.

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Case Studies in Statistical Thinking

중급숙련도 수준
4 hours
141
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

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R로 연습하는 통계 면접 질문

고급의숙련도 수준
4 hours
126
이 과정은 분포부터 가설검정, 회귀모형 등 자주 다루는 통계 주제를 철저히 준비하도록 돕습니다.

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R로 시작하는 이상치 탐지 입문

중급숙련도 수준
4 hours
122
통계적 검정을 통해 이상값을 식별하는 방법과 정교한 이상치 점수화 알고리즘을 활용하는 방법을 학습하십시오.

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How to Become a Statistician in 2026

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An Introduction to Statistical Machine Learning

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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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