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학문 · 외국어 수학

확률과 통계 101 대시보드

(5)
4개의 수강평 ∙  81명의 수강생
77,000원

월 15,400원

5개월 할부 시
지식공유자: 루비네 코딩
총 94개 수업 (15시간 29분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[수학] 강의입니다.

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다.

✍️
이런 걸
배워요!
확률론
통계/예측분석
통계 모델링
Python /R 사용 분석

어렵기만 했던 확률과 통계는 이제 그만!
데이터 사이언스 커리어를 위해 차근차근 배워봐요 ✏️

누구나 쉽게 배울 수 있는
확률과 통계

  • 확률과 통계에 대한 자신감 UP
  • 외계어 같았던 통계 용어에 대한 거부감 ZERO
  • ✅ Python과 R 코딩을 통한 분석능력 UP
  • 데이터 사이언스 커리어를 위한 SKILL UP

혹시 여러분의 고민은 아닌가요?

확률과 통계를 배우고 싶은데
수학 자체가 너무 어렵게 느껴져요. 

데이터 사이언스 기초를 쌓고,
데이터 분석의 원리도 알고 싶어요.

비전공자라서 내가 과연 수학을
공부할 수 있을까 걱정돼요.

이론을 줄줄 설명하기만 하는 강의보다
실제 활용법도 알려주는 강의를 듣고 싶어요.


이 강의에서는 
이런 내용을 배워요.

용어의 100% 한글화 이론과 실습을 번갈아 가면서 내공 쌓기
쉬운 주제부터 고급 주제까지 차근차근 step by step
Python과 R 두 가지 언어로 제공되는 50편의 실습 코드

  • 💡 비전공자/초보자도 도전할 수 있습니다.
  • 💡 강의 슬라이드 700+ page PDF 파일을 제공합니다.
  • 💡 Python과 R 실습코드 50편을 제공합니다.
  • 💡 확룰과 통계를 마스터하고, 수학에 대한 두려움을 날려버려요!

  • 확률론: 확률의 정의와 특성, 확률변수, 이산확률과 연속확률, 확률분포함수, 결합확률.
  • 통계분석: 기술통계와 추론통계, 표본과 모집단, 표집방법, 신뢰구간, 가설검정의 원리, t-검정, 카이제곱검정, 분산검정, 분산비검정, 상관성 분석, 분산분석 (ANOVA), 시각화의 원리.
  • 예측분석: 선형회귀 모형의 최적화, 잔차와 레버리지, AIC 정보량, VIF, 다중공선성, 더미변수, Ridge회귀, Lasso회귀, 푸아송회귀, 다항식회귀, 로지스틱회귀, 혼동행렬.
  • 통계 모델링: 주성분분석(PCA), 주성분의 활용, 요인분석 (Factor Analysis), 마르코프 연쇄, 마르코프 의사결정과정, 베이지언 통계, 마르코프 연쇄 몬테카를로, 은닉마르코프모형 (HMM).

이 강의를 만든 사람
루비네 코딩 - James 쌤 (PhD)

  • S사, K사, L사, P사 등 국내 유수 기업 사원 대상 강의
  • K-Digital Training, ICT 이노베이션 스퀘어, 청년취업 아카데미, 4차산업 인재 양성 프로그램 등 취준생 대상 강의와 멘토링
  • SIC 인공지능 강의 설계
  • 최근 10 여년간 활발한 창업, 강의, 컨설팅 활동

Q&A 💬

Q. 확률과 통계는 왜 배우나요?

ChatGPT와 같은 인공지능이 하루가 다르게 발전하면서 세상을 바꿔가고 있습니다. 아시는지요? 자연어 인공지능은 확률과 통계 모델에서 시작했다는 것을! 데이터사이언티스트가 되려면 확률과 통계는 선택이 아닌 필수입니다.

Q. 저는 비전공자인데 어느정도 수학 지식이 필요할까요?

고등학교 졸업자 또는 대학 1학년 수준의 수학 지식이면 충분합니다. 이공계 전공자 수준의 수학지식을 전제하지는 않습니다.

Q. 실습 예시는 Python과 R 두 가지 언어로 제공되는데, 어느 언어가 더 좋은가요?

각각 언어의 특장점을 살려서 실습을 진행합니다. 어느 한쪽만을 선택하셔도 충분합니다. 최근 몇년간의 추세는 Python 우세 이기때문에 이점 고려해 주시면 좋겠어요.   

Q. 많은 실습 예문이 제공되는 것은 알겠는데 대신 이론이 부실하지 않나요?

절대 아닙니다! 이론 강의에서는 꼭 필요한 수식과 개념 위주로 원리를 설명합니다. 전공자도 어려운 전공서적을 읽기 전에 저희 강의를 수강해 주시면 분명히 도움이 됩니다. 

Q. 선수 지식이 있나요?

이 강의에서는 Python과 R의 기초 문법에 대해서는 다루지 않습니다. 기본적인 코딩 지식과 배열, 데이터 프레임, 시각화 등의 지식이 있다면 더 이해하기 쉽습니다.

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
확률과 통계의 기초를 탄탄히 다지고 싶으신 분
데이터 사이언스에 관심이 있으신 분
코딩을 통해서 분석과 통계 모델링 역량을 쌓고 싶으신 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
Python 기초 문법
R 기초 문법

안녕하세요
루비네 코딩 입니다.
루비네 코딩의 썸네일

루비와 James 쌤이 만들어가는 코딩교실입니다.  

루비는 먹고 자는 것이 취미이며 호기심 많은 시츄 여아 입니다. 

많은 관심 부탁해요~~ 😊 🙇‍♂️ 🙏

루비네 코딩 : 네이버 블로그 (naver.com)

 

 

 

커리큘럼 총 94 개 ˙ 15시간 29분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 개요
개요. 미리보기 07:03
학습자료 내려받기
섹션 2. 확률론 - PART 2
이산확률 - 1 미리보기 21:30 이산확률 - 2 미리보기 17:36 이산확률 - 3 미리보기 13:34 이산확률 (Python 실습) 미리보기 05:10 이산확률 (R 실습) 미리보기 05:12
연속확률 - 1 14:40
연속확률 - 2 14:20
연속확률 - 3 14:09
연속확률 - 4 10:14
결합확률 21:08
연속확률 (Python 실습) 06:04
연속확률 (R 실습) 04:58
확률실험 (Python 실습) 05:12
섹션 3. 통계분석 - PART 1
기술통계 미리보기 16:42
분위수 (Python 실습) 03:23
기술통계 (Python 실습) 08:59
기술통계 (R 실습) 05:16
전수조사와 표본조사 10:48
중심극한정리 19:01
중심극한정리 (R 실습) 07:02
점추정 08:28
구간추정 20:33
구간추정 (Python 실습) 04:37
구간추정 (R 실습) 03:43
상관성 분석 16:10
상관성 분석 (Python 실습) 06:44
상관성 분석 - 1 (R 실습) 04:33
상관성 분석 - 2 (R 실습) 03:55
시각화와 분석 13:47
시각화와 분석 - 1 (R 실습) 04:59
시각화와 분석 - 2 (R 실습) 09:39
섹션 4. 통계분석 - PART 2
가설검정의 원리 미리보기 13:54
모평균 검정 23:01
모평균 검정 (Python 실습) 10:55
t 검정 - 1 (R 실습) 05:49
t 검정 - 2 (R 실습) 04:20
카이제곱 검정 15:09
도수분포표와 분할표 (Python 실습) 10:13
도수분포표와 분할표 (R 실습) 05:38
카이제곱 검정 - 1 (Python 실습) 05:24
카이제곱 검정 - 2 (Python 실습) 02:49
카이제곱 검정 - 1 (R 실습) 05:52
카이제곱 검정 - 2 (R 실습) 03:52
분산검정과 분산비검정 07:09
분산검정 (R 실습) 10:13
분산비검정 (R 실습) 04:45
분산분석 ANOVA 13:36
분산분석 ANOVA (Python 실습) 05:44
분산분석 ANOVA - 1 (R 실습) 04:53
분산분석 ANOVA - 2 (R 실습) 03:19
확률분포의 용도 02:09
비모수검정 13:32
비모수검정 (R 실습) 05:20
섹션 5. 예측분석 - PART 1
통계예측모형 미리보기 05:54 선형회귀의 원리 - 1 미리보기 10:25
선형회귀의 원리 - 2 12:55
선형회귀 - Galton의 데이터 사용 (Python 실습) 07:00
선형회귀 - Galton의 데이터 사용 (R 실습) 05:47
선형회귀 - 최소자승법 OLS (Python 실습) 08:57
선형회귀 모형의 진단과 선별 16:02
잔차와 레버리지 분석 08:57
잔차와 레버리지 분석 (R 실습) 04:19
선형회귀와 명목형 변수 (Python 실습) 12:28
선형회귀와 명목형 변수 (R 실습) 09:00
선형회귀 모형의 진단 - 1 (Python 실습) 13:30
선형회귀 모형의 진단 - 2 (Python 실습) 05:11
선형회귀 모형의 진단과 선별 - 1 (R 실습) 05:20
선형회귀 모형의 진단과 선별 - 2 (R 실습) 05:08
회귀분석 유형 11:49
Ridge회귀와 Lasso회귀 (R 실습) 08:42
푸아송회귀 (R 실습) 06:54
다항식회귀 (R 실습) 05:13
섹션 6. 예측분석 - PART 2
로지스틱회귀의 원리 14:54
로지스틱회귀의 평가 17:48
로지스틱회귀 (Python 실습) 12:14
로지스틱회귀 (R 실습) 08:32
섹션 7. 통계 모델링 - PART 1
주성분분석 PCA 10:48
주성분분석 PCA (R 실습) 09:32
주성분의 활용 13:21
주성분의 시각화 활용 (Python 실습) 03:56
주성분의 시각화 활용 (R 실습) 04:28
요인분석 13:35
섹션 8. 통계 모델링 - PART 2
마르코프 연쇄 미리보기 10:34
마르코프 의사결정 과정 11:05
베이즈 통계 22:27
마르코프 연쇄 몬테카를로 15:02
은닉마르코프모형 11:08
은닉마르코프모형 (Python 실습) 07:20
강의 게시일 : 2023년 07월 07일 (마지막 업데이트일 : 2023년 07월 07일)
수강평 총 4개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
5
4개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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jsmak thumbnail
5
데이터 분석 공부하면서 통계 강의가 별로 없었는데, 유익한 강의였습니다. 빅분기나 ADP시험에서 통계 비중이 높은데 다음 강의 준비하신다니 시험에서도 많이 사용할수 있는 강의면 좋겠습니다.
2024-01-26
지식공유자 루비네 코딩
수강평 감사합니다. 다음 강의도 잘 준비해 보도록 하겠습니다~~!!
2024-01-26
wienprincess thumbnail
5
오래간만에 수학관련 공부하는데 꼭 필요한 부분만 집어서 잘 설명해 주시는 것 같습니다. 커리큘럼이 엄청 포괄적 입니다. 주제 마다 적당한 깊이로 엑기스만 뽑아놓은 것 같습니다. 특히 NLP에 필요한 마르코프연쇄, 은닉마르코프과정은 너무 유용했어요. 교과서를 훑어 가는 대학강의가 아니라 강사의 경험치가 녹아있는 강의 같아서 좋았습니다.
2023-08-22
Andrea Kim thumbnail
5
데이터분석과 인공지능에 관심 있는 비전공자 입니다. 확률 통계는 필수라고 해서 수강신청 했습니다. 저에게 맞는 책을 찾아봤었는데 잘 보이지 않았었고, 이 강의의 미리보기를 보고 수강신청 했습니다. 확실히 쉽지 않은 과목인데 차근차근 핵심만 짚어 주셔서 잘 따라갈 수 있습니다. 가끔 코딩 실습도 하면서 머리도 식히고 이론에서 배운 것도 확인할 수 있어서 좋습니다. 확률과 통계에 관심 있으신 분들에게 강추드립니다.
2023-08-16
fantacherry thumbnail
5
딱 내 수준에 맞는 강의라서 좋았음! 이론도 너무 어렵지 않고 실습도 괜찮음. ^^
2023-08-19