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데이터 사이언스 데이터 분석
[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초
(3.8)
6개의 수강평 ∙ 82명의 수강생

20%

39,600원

49,500원
지식공유자 : 코코
총 23개 수업˙총 5시간 1분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
폴더에 추가 316 공유
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 수학] 강의입니다.

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
통계학에 대한 기초 개념
머신러닝을 위한 통계학의 개념
회귀분석
R을 통한 회귀분석

이 강의에서는!
통계학 기초통계학을 기반으로 한
회귀분석에 대해 알려드립니다.

👨‍🎓 강의 소개

머신러닝과 인공지능을 공부하는 데 꼭 필요한 통계학의 개념에 대해 다루고,
머신러닝의 가장 기초적인 회귀 모델에 대해 통계학적으로 접근하여 다룹니다.
더불어, R언어를 활용한 회귀분석까지 함께 진행합니다.

📜 강의 구성

📈 통계학기초

모집단과 표본집단, 평균과 분산, 확률 변수와 확률 분포에 대해 이야기합니다. 

📉 추정과 검정

통계학적 가설을 세우고 가설에 대해 통계학적 자료를 바탕으로 검정하는 방법에 대해서 배웁니다.
통계학에는 많은 가설검정이 있지만, 본 강의에서는 주로 많이 사용하는 가설검정에 대해 다룹니다. 일반적인 머신러닝 / 데이터 분석에서는 모델과 변수의 유의성 검정 외에는 잘 활용되지 않기 때문입니다. 

📊 통계학을 기반으로 한 회귀분석

회귀분석은 머신러닝이나 인공지능을 공부하는 분들이 가장 먼저 배우는 분석 방법입니다. 그만큼 쉬우면서도 중요한 내용이기 때문입니다. 중요한 내용이기 때문에 확실히 짚고 넘어가는게 좋습니다. 본 강의에서는 회귀모델을 통계학적으로 접근하고 수학적인 증명과 개념적인 해석을 함께 진행합니다.  

  

🙆🏻‍♂ 선수 학습 강의

이 강의를 수강하시기 전, R프로그래밍 기초 다지기DS와 AI의 개념 강의를 먼저 학습해주세요!

R프로그래밍 기초 다지기
데이터 분석을 시작하는 분들을 위한 R 프로그래밍 기초
DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
데이터사이언스, AI에 대해 처음 알아보는 기초 개념

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
머신러닝을 처음 공부하시는 분들
통계학 조금이라도 알고 시작하고 싶으신 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
고등학교 통계학/수학 수준

안녕하세요
코코 입니다.
코코의 썸네일

학부에서는 통계학을 전공하고 현재는 산업공학(인공지능)을 공부하고 있는 박사과정생입니다.

수상

ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)

ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)

ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016) 

ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)

ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.

크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :) 

크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고

전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)

지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.

 

커리큘럼 총 23 개 ˙ 5시간 1분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 통계학 기초
모집단과 표본집단 미리보기 09:27
표본평균과 표본분산 14:38
통계학적 자료 07:17
확률변수와 확률분포 10:02
기대값과 분산 12:59
변수간의 관계 23:51
이항분포, 균등분포, 정규분포 13:02
중심극한정리 09:25
T분포와 F분포 자유도의 개념 11:42
점추정과 구간추정 17:25
섹션 1. 회귀분석
회귀분석이란 미리보기 23:17
회귀 계수를 추정하는 방법 08:29
R_squared 10:36
단순 성형 회귀 모델의 검정 13:50
다중 선형 회귀 분석 14:47
다중 선형 회귀 모델의 검정 11:39
다중공선성이란 24:55
변수 선택법 10:57
회귀 분석의 진단 14:24
회귀 분석 정리 08:03
섹션 2. 회귀분석실습
회귀분석 실습 (1) 15:53
회귀분석 실습 (2) 15:21
섹션 3. 강의자료
강의자료
강의 게시일 : 2020년 04월 13일 (마지막 업데이트일 : 2020년 04월 13일)
수강평 총 6개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
3.8
6개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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헤이쥬디 thumbnail
처음으로 돈 내고 들은 강의인데, 강사님께는 죄송하지만 조금 실망스럽네요 ㅠㅠ 수업 자료 ppt 순서도 강의순서랑 조금 다른거 같은데 언급도 없고, 화면에 필기 해주시는 것도 무슨 글씨인지도 못알아보겠고, 낙서같이 하셔서 정신이 없었어요. 기본 적인 내용 다뤄주신 것은 좋았지만, 듣는 사람 입장에서 준비가 안된 느낌이 컸어요(열심히 준비하셨을텐데 이렇게 말씀드려 죄송합니다). 처음 공부한 내용은 아니었지만 다시 제대로 기초부터 공부하려고 시작한건데.. 이해하기 어려웠어요. 돈내고 들은것치고는 매우 아쉬웠지만, 여튼 강의 감사합니다.
2021-07-01
sklim thumbnail
이해하기 쉽게 자세하게 설명해주셔서 좋습니다!
2021-09-15
Paul Kim thumbnail
He takes too much time scribbling/drawing on the slides that don’t add much value/information. He has a habit of repeating phrases 2 to 3 times without adding any information. Basically the whole course can be cut down in half if time spent scribbling on the slides/ and verbally repeating sentences are removed. 2 stars for the hands on learning using R.
2021-05-03
jeonghan.lee thumbnail
통계에 대한 유익한 강의 감사합니다.
2021-04-09
jnight thumbnail
감사합니다
2020-11-23
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