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강의

R로 연습하는 통계 면접 질문

고급기술 수준

업데이트됨 2022. 10.

이 과정은 분포부터 가설검정, 회귀모형 등 자주 다루는 통계 주제를 철저히 준비하도록 돕습니다.

무료로 강의 시작

RProbability & Statistics

4시간

16 동영상

50 연습 문제

4,200 XP

4,645

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

면접 준비가 잘되어 있으신가요? 지원하려는 회사를 샅샅이 파악했다 해도, R 통계 면접의 고전 질문을 연습해 보셨나요? 아직이라면 이 강의가 도와드립니다. 이 강의에서는 분포부터 가설검정, 회귀 모델 등 자주 다뤄지는 통계 주제를 중심으로 준비해요. Parkinson’s 질환 데이터와 가스 가격 등 다양한 데이터셋으로 실력을 다집니다. 실제 면접에 확실히 대비할 수 있도록 일반적인 DataCamp 강의보다 난이도를 조금 높였습니다. 면접장에서 어떤 R 통계 질문이 나와도 자신 있게 해결하실 수 있도록 준비해 드려요.

선수 조건

Intermediate R Foundations of Inference in R Foundations of Probability in R

1

Probability Distributions

Want to increase your odds of acing your job interview? If so, brush up on your knowledge of probability theory. In this chapter, we'll roll dice and shoot baskets to explain probabilities using real-life examples.

Discrete distributions

Probability functions

Bernoulli trials

Binomial distribution

Continuous distributions

Uniform distribution

Shape of normal distribution

Sample from normal distribution

Central limit theorem

Law of large numbers

Simulating central limit theorem

2

Exploratory Data Analysis

If the job description appeals to you review descriptive statistics before the interview. In this chapter, you will practice exploratory data analysis (EDA) using natural gas prices and data from a survey analysis.

Descriptive statistics

Centrality measures

Variability measures

Categorical data

Survey analysis

Data encoding

Time series

Time series object

Wrangling time series

Principal Component Analysis

PCA - rotation

PCA - dimension reduction

3

Statistical Tests

March confidently into your job interview after reviewing confidence intervals. We'll review the t-test, ANOVA, and normality tests to prepare you for statistics-based coding questions.

Normality tests

Shapiro-Wilk test

Inference for a mean

Confidence interval

One-sample t-test

Comparing two means

Two-sample t-test

Paired test

Comparing groups

ANOVA for plant growth

4

Regression Models

Is your potential employer planning to test your R skills? Make sure you’re prepared and practice model evaluation beforehand. In this chapter, we will fit and evaluate linear and logistic regression models using various biomedical datasets. By the end of this chapter, you’ll be fully prepared to answer any question the interviewer throws your way!

Covariance and correlation

Covariance by hand

Linear relationship

Nonlinear relationship

Linear regression model

Fitting linear models

Predicting with linear models

Logistic regression model

Fitting logistic models

Predicting with logistic models

Model evaluation

Validation set approach

Regression evaluation

Classification evaluation

Wrapping up

R로 연습하는 통계 면접 질문

강의
완료

수료증 획득

LinkedIn 프로필, 이력서 또는 CV에 이 인증서를 추가하세요
소셜 미디어와 성과 평가에서 공유하세요지금 등록

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