데이터 분석 입문반 (통계)
기수 13기
트랙 데이터 분석 (Data Analysis) Track
커리큘럼 16주
통계가 어렵고 처음 배우시는 분들을 위해 파이썬을 사용하면서 수업을 진행합니다.
어떤 것을 배우나요?
- 데이터에 대한 이해, 데이터 개념 강의 진행 ( ADsP, 빅분기, ADP 필기 수준 )
- Numpy, sklearn statsmodels 를 이용한 기초 통계 이해
- 기초 통계를 통한 분포 및 가설검정
- 선형회귀 기본 지식 학습 및 실제 데이터 분석에 진행하는 다양한 통계기법 학습
이런 분께 추천합니다
- 파이썬을 통해 ANOVA나 선형회귀 분석과 같은 통계 기법들을 사용해 데이터 분석을 하고 싶으신 분
- 통계가 어려워서 시작을 못하셨던 분
- 파이썬으로 통계에 대해서 깊게 배우고 싶으신 분
- 선형회귀 분석이나 ANOVA 등 통계 기법이 어려워서 도전하지 못하셨던 분
커리큘럼
- 1주차 개발 환경 설정
- 2주차 데이터의 이해와 Numpy 기초
- 3주차 기술 통계와 데이터 시각화
- 4주차 Pandas를 활용한 데이터 핸들링
- 5주차 확률의 기본과 확률 변수
- 6주차 주요 확률 분포와 정규분포
- 7주차 표본 추출과 중심극한정리
- 8주차 통계적 추정 (점추정, 구간추정)
- 9주차 가설 검정의 기본 원리
- 10주차 T-검정
- 11주차 카이제곱 검정
- 12주차 분산 분석
- 13주차 상관 분석
- 14주차 단순 선형회귀 분석
- 15주차 다중 선형회귀 분석
- 16주차 미니 프로젝트 및 과정 총정리
수강 후기
BDAI 학회를 통해 이번 기회로 여러가지 학습 포인트들을 다시 기억하고 리마인드할 수 있었어요.
이론적으로 알고 있는 것과 실제 코드로 구현할 수 있는지의 차이, 그리고 데이터 분석할 때 실제의 성능을 비교하기 위한 시각화 능력도 필수이기 때문에 매우 유익한 수업이었습니다.
BDAI에서의 경험이 나중에 대학생 학회에 지원할 때도 도움이 될 수 있을거라 기대됩니다!
전처리에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 “데이터 분석 전처리반(판다스)” 수강을,
모델링에 대해 좀 더 배우고 싶으신 분은 ”데이터 분석 모델링반(ML1)” 수강을 권장합니다.
