After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
통계학은 미래를 더 잘 예측하고 수많은 질문에 대한 답을 추론하는 데 활용할 수 있는 매우 유용한 도구입니다. 예를 들어, 고객이 제품을 구매할 가능성은 얼마나 되는지, 고객 지원팀에 얼마나 많은 전화가 걸려 올지, 또는 전체 인구의 95%에게 맞는 청바지 사이즈를 몇 종류나 준비해야 하는지 같은 질문들이 있습니다. 이 강좌에서는 통계 역량을 키우며 이러한 질문에 답하는 방법을 배우게 됩니다. 평균을 계산하고, 산점도를 사용해 수치형 변수 사이의 관계를 시각화하며, 상관관계를 계산하는 방법도 익히게 됩니다. 또한 통계적 추론의 근간이 되는 확률도 배우고, Python을 활용해 잘 설계된 연구를 수행하여 데이터를 바탕으로 스스로 결론을 도출하는 방법도 알아보겠습니다.영상 왼쪽 아래에 있는 "대본 보기"를 클릭하면 강의 대본을 확인할 수 있습니다.
과정 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 찾아볼 수 있어요.
CPE 학점을 취득하려면 과정을 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭해 평가로 이동할 수 있습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
요약 통계
요약 통계는 방대한 데이터셋을 요약해 핵심 정보를 드러내는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이번 장에서는 평균, 중앙값, 표준편차를 비롯한 다양한 요약 통계를 살펴보고, 이를 정확하게 해석하는 방법을 배웁니다. 또한 비판적 사고력을 길러 데이터에 가장 적합한 요약 통계를 선택할 수 있게 됩니다.
2
난수와 확률
이번 장에서는 확률을 활용해 무작위 표본을 생성하고 사건이 발생할 가능성을 측정하는 방법을 배웁니다. 또한 실제 판매 데이터를 활용해 영업 담당자가 성공할 확률을 계산해 봅니다. 마지막으로 이항분포를 사용해 두 가지 결과를 갖는 사건을 모델링하는 방법도 알아보겠습니다.
3
다양한 분포와 중심극한정리
이제 통계학에서 가장 중요한 확률분포 중 하나인 정규분포를 살펴볼 차례입니다. 히스토그램을 만들어 정규분포를 시각화하고 중심극한정리를 이해해 본 뒤, 포아송 분포, 지수분포, t-분포까지 익히며 통계 분포에 대한 지식을 더욱 넓혀 보겠습니다.
4
상관관계와 실험 설계
이번 장에서는 두 변수 사이의 선형 관계의 강도를 정량화하는 방법을 배우고, 교란변수가 다른 두 변수 간의 관계에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다. 또한 연구 설계가 결과와 데이터 분석 방법, 그리고 결론의 신뢰성에 어떤 영향을 미치는지도 알아보겠습니다.
Python으로 시작하는 통계학
코스
완료
