데이터사이언스 훈련소 - 입소하기
30,000원
- 지원유형
- 평생교육바우처
- 학습기간 수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
- 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
30,000원연관강의
![[HD]구글 스프레드시트, 앱스스크립트 입문, 활용 Part.4 Google Spreadsheet (프로그래밍의 시작-함수와 수식)](https://media.invione.com/ctsimages/U24071200110/a_U24071200110_1.png)
comment
데이터 사이언스의 기초 개념과 통계 기법을 배우며 데이터 분석 전문가로서의 첫걸음을 내딛습니다.
미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
) 학습시간 : 3시간 17차시
난이도 : 입문
강의목표
- 데이터 사이언스의 정의 및 중요성을 알 수 있다.- 확률, 베이즈 정리 등 데이터 분석을 위한 기초 통계 개념을 이해할 수 있다.
강의소개
데이터의 중요성을 알며, 데이터 사이언스가 무엇인지 이해하여 데이터 분석에 필요한 기초 통계 지식을 알 수 있습니다.
학습대상
1. DT 핵심인재2. 데이터 유관 부서 구성원
수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습목차
- 데이터사이언스 훈련소 - 입소하기
- 1. 데이터 사이언스란?(데이터 분석의 기초)5 분
- 2. 왜 배워야할까?(데이터 분석이 중요한 이유)6 분
- 3. 데이터 사이언스의 개념(데이터 분석의 학문적인 접근)3 분
- 4. 데이터 사이언스 로드맵5 분
- 5. 데이터 사이언스의 절차 (데이터 전문 분석의 절차)4 분
- 6. 데이터 사이언티스트란?(데이터 분석 전문가의 역할)11 분
- 7. 데이터 사이언스의 활용(산업별 데이터 분석 사례)3 분
- 8. 데이터 사이언스 통계 주요 용어 및 상식(데이터 분석을 위한 통계 주요 용어 및 상식 소개)2 분
- 9. 통계 주요 용어(통계의 기본이 되는 주요 용어 소개)8 분
- 10. 통계 주요 상식(통계를 이해하기 위한 기본 상식)20 분
- 11. 통계 기법 유형(통계 방법 유형)12 분
- 12. 베이즈 정리6 분
- 13. Monte Carlo Method8 분
- 14. 정규분포8 분
- 15. 추정이론8 분
- 16. 가설검정9 분
- 17. 주성분 분석12 분