What You Will Learn!
- 데이터 사이언스의 기초 개념 및 데이터의 중요성을 알 수 있다.
- 데이터 분석의 기반이 되는 기초 통계 용어를 이해하고 이를 직접 설명할 수 있다.
- 산업별 데이터 분석 사례를 통하여 데이터 사이언스의 활용에 대해서 알 수 있다.
- 통계 기법 유형에 대해서 학습하고 이를 활용할 수 있다.
Description
데이터 분석을 이해하기 위해서는 통계 관련 지식을 필수로 이해하여야 합니다.
머신러닝 및 딥러닝 과정을 수강하기 전에 이 강의를 먼저 수강하시면 좋습니다.
데이터 사이언스에 대해 생소한 분들도 데이터 분석 기초가 되는 통계 지식을 한 번에 이해할 수 있도록 정리해드립니다!
■ 데이터 사이언스의 개념, 로드맵, 활용 방법 등에 대해서 알려드립니다.
데이터 분석이 중요한 이유부터 데이터 분석의 학문적인 접근까지 정리할 수 있다.
데이터 사이언스 로드맵에 대해서 알 수 있다.
데이터 전문 분석의 절차에 대해 학습할 수 있다.
데이터 사이언티스트의 역할에 대해 학습함으로써 그들의 직무에 대한 이해도를 높일 수 있다.
■ 데이터 분석을 위한 통계 주요 용어 및 상식에 대해서 정리해드립니다.
통계의 기본이 되는 주요 용어에 대해 학습할 수 있다.
통계를 이해하기 위한 기본 상식을 알 수 있다.
통계 기법 유형에 대해서 학습할 수 있다.
베이즈 정리, Monte Carlo Method, 정규분포, 추정이론, 가설검정, 주성분 분석 각 특징을 알아보며 이를 정리할 수 있다.
Who Should Attend!
- 데이터 사이언스의 개념을 처음 접하는 분
- 데이터 사이언티스트와 협업하는 비전공자
- 예비 데이터 사이언티스트
