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코스 설명
데이터를 수집하고 분석 가능한 형태로 정리하는 수고를 마치면, 결국 그 데이터로부터 분명하고 간결한 결론을 도출해야 합니다. 데이터 분석 파이프라인의 이 마지막 결정적 단계는 통계적 추론의 원리에 달려 있어요. 이 강의에서는 통계적으로 사고하는 기반을 쌓고, 데이터의 언어로 말하며, 데이터가 말하는 바를 이해하는 법을 시작합니다. 통계적 사고의 토대는 수십 년에 걸쳐 구축되었지만, 오늘날에는 컴퓨터의 도움으로 훨씬 빠르게 익힐 수 있어요. Python 기반 도구의 힘을 활용해 빠르게 따라잡고, 강의가 끝날 즈음에는 통계적으로 사고하기 시작하게 될 것입니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
그래프로 하는 탐색적 데이터 분석
본격적인 통계적 추론 기법으로 들어가기 전에, 먼저 데이터를 시각화하고 간단한 요약 통계를 계산하며 탐색해 보아야 합니다. 이러한 과정을 탐색적 데이터 분석이라고 하며, 데이터의 통계적 분석에서 매우 중요한 첫 단계입니다.
- 탐색적 데이터 분석 소개50 XP
- 통계적 추론의 목표는 무엇인가요?50 XP
- 그래픽 EDA의 장점50 XP
- 히스토그램 그리기50 XP
- Iris 데이터의 히스토그램 그리기100 XP
- 축 레이블 붙이기!100 XP
- 히스토그램에서 bin 개수 조정하기100 XP
- 전체 데이터를 시각화해봅시다: 벌떼 도표(bee swarm plot)50 XP
- Bee swarm 플롯100 XP
- 벌떼 도표 해석하기50 XP
- 전체 데이터를 그려 봅시다: ECDF50 XP
- ECDF 계산하기100 XP
- ECDF 그리기100 XP
- ECDF 비교100 XP
- 이제 전체 이야기로 나아가 봅시다!50 XP
2
정량적 탐색적 데이터 분석
이번 장에서는 유용한 요약 통계를 계산합니다. 이는 몇 개의 수치만으로 데이터셋의 핵심적인 특징을 간결하게 설명해 줍니다.
3
확률적으로 사고하기 — 이산형 변수
통계적 추론은 확률에 기반합니다. 데이터만으로 절대적인 확신을 갖고 의미 있는 이야기를 하기란 거의 불가능하기 때문에, 우리는 확률적 언어를 사용해 데이터를 정량적으로 설명합니다. 이 장에서는 정수처럼 특정 값들만 가질 수 있는 이산형 양에 대해 확률적으로 사고하는 방법을 배웁니다.
4
확률적으로 사고하기 — 연속형 변수
이제 임의의 분수 값을 취할 수 있는 연속형 변수로 넘어갈 차례입니다. 많은 원리는 동일하지만, 몇 가지 미묘한 차이가 있어요. 이 마지막 장을 마치면, 후속 강의에서 다룰 추론 기법으로 나아가는 데 필요한 확률적 언어에 익숙해지게 됩니다.
Python으로 하는 Statistical Thinking (파트 1)
코스
완료
