학습 목적

• 기본적인 통계학 지식을 얻을 수 있도록 구성된 강의입니다.
• 수식으로 이해하는 방식 보단 개념 설명과 예시를 위주로 기초 통계학에 대한 이해가 가능합니다.
• 파이썬 실습 코드를 활용하여 바로 실전에서 적용 가능합니다.
• 각 주차마다 주어진 다양한 연습문제를 통해 내용을 잘 이해했는지 점검 가능합니다.

학습 목표

1. (1주차) 데이터 분석을 하는 이유와 데이터 분석의 기본 지식에 대해서 이해합니다.
2. (2주차) 다양한 확률 분포의 특징에 대해서 얘기할 수 있고 모집단과 표본에 대한 관계를 이해합니다.
3. (3주차) 다양한 유의성 검정들의 특징에 대해서 구분할 수 있고 제 1종 오류와 제 2종오류의 관계를 이해합니다.
4. (4주차) 회귀의 여러 방법에 대해서 이해하고 실전에서 데이터에 맞는 회귀를 적용합니다.
5. (5주차) 상관관계의 여러 방법에 대해서 이해하고 실전에서 데이터에 맞는 상관관계를 적용합니다.
6. (6주차) 가설검정의 다양한 주의사항들을 파악하고 데이터 분석가로서 필수로 알아야 하는 사항들을 숙지합니다.

참고 사항

중급 이상의 통계학 강의를 원하는 분의 경우

• 해당 강의는 초급 수준의 통계학 강의입니다.
• 통계학을 다양한 수학적 배경과 함께 깊이 배우고자 하는 수강생에게는 난이도가 쉬울 수 있습니다.
• 중급 이상의 내용을 원하시는 분은 강의 맨 마지막에 언급한 추가로 참고할 수 있는 자료를 공부해보시거나 개인적으로 공부하고 싶은 자료를 추가로 공부하는 것을 추천드립니다.

실무 적용을 위한 파이썬 실습 중심의 진행

• 기초 통계학에서 배운 내용을 바로 실전에서 적용할 수 있도록 파이썬 코드도 함께 제공하고 있으며 배운 내용을 바로 파이썬으로 구현해볼 수 있습니다.
• 따라서, 매 강의 마다 파이썬 실습을 진행하기 때문에 파이썬을 작동할 수 있는 실습 환경이 필요합니다.

배운 내용을 점검하고 확인할 수 있는 문제 제공

• 각 주차마다 배운 내용을 확인할 수 있도록 다수의 문제를 출제하였습니다.
• 객관식 문제(4지선다)이기 때문에 쉽게 문제를 풀어볼 수 있고 바로 이어서 정답 및 해설을 확인할 수 있기 때문에 문제를 풀어보고 직접 평가해볼 수 있습니다 🙂
• 틀린 문제에 대한 내용은 반드시 복습하여 다음주차로 넘어가기 전에 만점을 받을 수 있는 실력을 갖추기를 추천드립니다!

학습 커리큘럼

실시간 통계 세션

일시	회차	학습내용
2024-11-13 (수) 오전 11:00	1	표본분포, 신뢰구간, 정규분포 - 이론
2024-11-14 (목) 오전 11:00	2	가설설정, 통계적 유의성, 가설검정 - 이론
2024-11-18 (월) 오전 11:00	3	가설설정, 통계적 유의성, 가설검정 - 실습
2024-11-19 (화) 오전 11:00	4	회귀와 예측 - 이론
2024-11-20 (수) 오전 11:00	5	회귀와 예측 - 실습
2024-11-21 (목) 오전 11:00	6	지도학습과 비지도학습 - 이론

온라인 강의

일시	회차	학습내용
2024-11-18 (월)	1	데이터 분석 개요, 기술통계와 추론통계, 분석 방법론
2024-11-25 (월)	2	모집단과 표본, 표본오차와 신뢰구간, 정규분포, 분포 정리하기
2024-12-02 (월)	3	A/B테스트, 가설검정, t검정, 다중검정, 카이제곱검정, 제 1종 오류와 제 2종 오류
2024-12-09 (월)	4	단순선형회귀, 다중 선형회귀, 범주형변수, 다항회귀, 스플라인회귀
2024-12-16 (월)	5	피어슨 상관계수, 비모수상관계수, 상호정보 상관계수
2024-12-23 (월)	6	재현 가능성, p-해킹, 선택적 보고, 자료수집 중단 시점 결정, 데이터 탐색과 검증과 분리