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Python

tracks

통계 기초 파이썬에서

업데이트됨 2026. 3.
통계와 확률을 자신 있게 계산하고, 통계 모델을 평가하며, 가설 검정으로부터 결론을 도출하는 방법을 배웁니다.
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Python확률 및 통계2032,723

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트랙 설명

통계 기초 파이썬에서

통계학적 지식은 데이터로부터 얻은 결과를 평가하고 해석하며 보고하는 데 핵심적입니다. 이 스킬 트랙에서는 파이썬을 사용하여 통계의 네 가지 기본 원리를 배우게 됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:✓ 요약 통계 및 확률 ✓ 선형 회귀 및 로지스틱 회귀와 같은 통계 모델 ✓ 표본 추출 기법 ✓ 다양한 데이터 세트를 대상으로 가설 검정을 수행하고 결론을 도출하는 방법이 트랙을 마치면, 파이썬을 활용한 통계 기술을 적용하여 데이터를 분석하고, 통계 모델을 구현 및 평가하며, 가설 검정 결과로부터 결론을 도출할 준비가 될 것입니다!

필수 조건

이 과정에는 사전 요구 사항이 없습니다.
  • Course

    1

    Python으로 시작하는 통계학

    통계 기술을 향상시키고 Python을 사용하여 데이터를 수집, 분석하고 정확한 결론을 도출하는 방법을 배우세요.

  • Course

    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.

  • Course

    Python에서 t-검정, 비율 검정, 카이제곱 검정과 같은 일반적인 가설 검정을 언제 어떻게 사용하는지 알아보세요.

  • Project

    보너스

    Hypothesis Testing with Men's and Women's Soccer Matches

    Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

통계 기초 파이썬에서
5 courses
트랙
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