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確率と統計の基礎

数学が好きな人は手を挙げて! 確率と統計を学びたい人は手を挙げて!

  • tkn
이론 중심
대학생
Probability and Statistics
Statistics

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • 確率論の基礎

  • 統計学の基礎

確率と統計基礎が必要な人、
解消されていない数学の知識を持つ人が集まってください! 🤚

✏️受講前の注意事項

  • 高校レベルの数学は知っておく必要があります。
  • 単純な微積分に関する知識が必要です。
  • 線形代数学概論についての知識がなくてもできるように講座を構成しました。

確率と統計、
基礎からしっかり! 📐

確率と統計の基礎が必要な人

数学的好奇心が強い人

大学生のときに学んだ確率と統計を再び勉強しながら、知らなかった内容や興味深い内容が多く見られ、複数の人々と共有すれば良いと思われて製作しました。一緒に勉強するという考えで講義を聞けばいいようです。

💡この講義の特徴

  • 数学が適性に合わない方はおすすめしません。
  • 理工系大学生2~3年生レベルの講座です。
  • インターネットに無料で公開されている教科書をもとに講座が制作されたので、本を別途購入する必要はありません。
  • 本講義を完全に理解すれば、深い確率と統計教科書を自習できます。
  • 問題プールが中心ではなく、数学の整理を一緒に勉強する講座だと考えればいいです。一緒に勉強する気持ちで聞けばいい講座だと思います。
  • 授業資料は英語の用語をそのまま使用します。無料映像を見て大丈夫な方のみお申し込みください。学校の課題や試験に備えた講座ではありません。

予想質問Q&A 🤚

Q.英語用語、難しいですか?

人ごとに個人差が存在するので、無料映像を通じて確認していただくのが良いようです。

Q.難易度が難しいですか?

微積分学と線形代数学の概論を完全に理解するレベルであれば、同様の難易度が同じです。

Q.統計関連実務に使われる内容を学びますか?

そうではありません。

Q.面白いですか?

数学が好きなら面白いと思います。 (😆😆)

Q.講義資料を受けられますか?

Google スライドで製作してオンライン上でのみご覧いただけます。


知識共有者の紹介✒️

専門分野(+好きな分野) 👨‍🎓

  • 専攻:原子力
  • 数学:線形代数学概論、大学微積分、ベクトル微積分学、応用微分方程式、応用解析方程式、確率と統計、数値解析
  • コンピュータ言語:Fortran(MPI、OpenMPを含む)、Javascript(nodeJS)、C#、C ++、Python、Solidity、…

出身学校

  • 博士:カイスト、原子力および量子工学科、2011〜2016
  • 修士:カイスト、原子力および量子工学科、2009〜2011
  • 学部:カイスト、原子力および量子工学科、2005〜2009
  • 高校:京畿科学学科、2003〜2005

キャリア

  • 2019 ~: Inflearn講師
  • 2017〜2018:スタンダードエネルギー、研究所長
  • 2016~2017: スタンダードエネルギー、特殊研究総括

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 工学部生

  • 確率論を勉強したい方

  • 統計学の基礎が必要な方

  • 数学が趣味の方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 数学への情熱

  • 簡単な微積分知識

こんにちは
です。

6,198

受講生

171

受講レビュー

387

回答

4.7

講座評価

7

講座

새로운것을 배우고 가르치는걸 좋아합니다.
인프런을 통해 많은 분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.

 

전문분야 (+좋아하는 분야) 👨‍🎓

  • 전공: 원자력
  • 수학: 선형대수학개론, 대학미적분, 벡터미적분학, 응용미분방정식, 응용해석방정식, 확률과 통계, 수치해석
  • 컴퓨터 언어: 포트란(MPI, OpenMP 포함), Javascript (nodeJS), C#, C++, Python, Solidity, …

출신학교 

  • 박사: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2011 ~ 2016
  • 석사: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2009 ~ 2011
  • 학부: 카이스트, 원자력 및 양자공학과, 2005 ~ 2009
  • 고등학교: 경기과학고, 2003 ~ 2005

경력 

  • 2019 ~: 인프런강사
  • 2017 ~ 2018: 스탠다드에너지, 연구소장 
  • 2016 ~ 2017: 스탠다드에너지, 특수연구 총괄

링크

カリキュラム

全体

24件 ∙ (22時間 10分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

17件

4.8

17件の受講レビュー

  • yadorang님의 프로필 이미지
    yadorang

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    성인 adhd에 아이큐가 두자리인 저도 무리없이 완강 하였습니다 확률론의 기본개념부터 잘알려주십니다. 필요할때마다 다시 들을수있으니 좋습니다! 좋은강의 만들어주셔서 감사합니다.

    • 조범희 (타블렛깎는노인)
      知識共有者

      감사합니다...

  • 허룡님의 프로필 이미지
    허룡

    受講レビュー 5

    平均評価 4.6

    5

    67% 受講後に作成

    선형대수학 강의 완강하고, 인프런 할인하길래 바로 구매했습니다. 아직 많은 강의 수강하진 않았지만 전체적으로 어떤 내용을 가르쳐주는지 강의 시작부분에서 모든 목차를 한번씩 다뤄주시길래 내용을 확인해보니 진짜 제가 딱 원하던 모든 것들이 다 들어있습니다. 딱하나 아쉬운 것은 저는 인공지능을 베이스로 공부하다 보니 베이지안 통계에 좀 더 중점을 맞춰 공부해야 한다는 점? 그러나 하나의 강의에서 수리통계와 베이즈 통계를 모두 다룬다는 것은 당연히 쉽지 않다는 것을 잘 알고 있고요.. 따라서 기회가 된다면 베이즈 통계학에 대한 내용도 추후에 추가된다면 참 좋을 것 같다는 생각이 듭니다. 매 강의가 너무너무 만족스러워서 할인하길래 벡터미적분학 기초편도 미분,적분 1개씩 구매했습니다 ㅋㅋ 좋은강의 감사합니다.

    • 송태영님의 프로필 이미지
      송태영

      受講レビュー 21

      平均評価 4.4

      5

      100% 受講後に作成

      놓치기 쉬운 기본 개념을 착실하게 설명해주는 좋은 강의 입니다. 설명도 매우 알기 쉽고요. 강의 자료나 교재가 영어라는게 좀 아쉽지만, 그래도 매우 쉬운 영어로 되어 있어서 생각보다 부담이 덜 됩니다. 확률,통계의 기초를 배우기에 아주 좋은 강의라고 생각합니다. 한가지 단점은, 강의 하나 하나의 길이가 너무 길어요. 개인적으론 교재의 챕터를 기반으로 20분 전후로 끊어서 강의를 보고, 교재를 번갈아 보고 있는데요. 강의 구성을 조금 씩 끊어서 하셨으면 부담이 적어질것 같습니다. 이것 말고는 아주 마음에 듭니다. 그리고 고급 통계 강의도 추가되길 바랍니다.

    • Juno님의 프로필 이미지
      Juno

      受講レビュー 6

      平均評価 5.0

      5

      29% 受講後に作成

      오오...돌아오셨군요 범희님..! 열심히 한 번 달려보겠습니다~!!

    • 웃지요님의 프로필 이미지
      웃지요

      受講レビュー 5

      平均評価 4.6

      5

      67% 受講後に作成

      제 이해도가 깜빡 깜빡하지만, 추천하고 싶은 강의입니다.

    ¥12,230

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