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데이터 사이언스 데이터 분석

[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초 대시보드

(4.1)
8개의 수강평 ∙  133명의 수강생

49,500원

지식공유자: 코코
총 24개 수업 (5시간 24분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[수학, 데이터 분석] 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

 

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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

 

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
머신러닝을 처음 공부하시는 분들
통계학 조금이라도 알고 시작하고 싶으신 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
고등학교 통계학/수학 수준

안녕하세요
코코 입니다.
코코의 썸네일

학부에서는 통계학을 전공하고 산업공학(인공지능) 박사를 받고 여전히 공부중인 백수입니다.

 

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 24 개 ˙ 5시간 24분의 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
가설검정 22:22
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 : 2022년 04월 06일)
수강평 총 8개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.1
8개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
jnight thumbnail
5
감사합니다
2020-11-23
sklim thumbnail
5
이해하기 쉽게 자세하게 설명해주셔서 좋습니다!
2021-09-15
jeonghan.lee thumbnail
5
통계에 대한 유익한 강의 감사합니다.
2021-04-09
djchoi thumbnail
5
감동입니다 강의 ppt 자료 받을 수 있는지요
2022-03-18
나경태 thumbnail
5
좋습니다요
2022-06-03