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데이터사이언스

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효과

마이 리포트 작성
마이 리포트
  • 제공된 리포트 템플릿으로  자신의 리포트를 작성할 수 있다.
모델링
  • 척도를 이해하고 적용할 수 있다.
데이터
  • 제공된 데이터 시트로 데이터를 정리하고 데이터시각화를 할 수 있다.
데이터분석
  • 제공된 데이터분석시트로 데이터분석을 할 수 있다.
프로젝트 리포트 학습
프로젝트 리포트
  • 실제 프로젝트 리포트를  리뷰하여 자신의 리포트에 참조할 수 있다.
모델링
  • 연구가설 수립과 확률변수가 있는 실험설계를 할수있다.
데이터
  • 데이터를 정리하고 탐색적 데이터시각화를 할 수 있다.
데이터분석
  • 사전-사후 데이터분석 결과를 테이블로 정리할 수 있다.
데이터사이언스 학습
사전-사후 비교
  • 데이터사이언스 수식을 사전-사후 모델링에 적용할 수 있다.

구성

프로젝트 리포트 작성 : 템플릿
마이 리포트
  • Header / Abstract / Introduction
  • Modeling
  • Data
  • Data Analysis
  • Conclusion / Reference
모델링
  • 데이터 모델링
데이터
  • 데이터정리
  • 데이터시각화
데이터분석
  • 사전-사후 비교 > 대응표본 t검정
프로젝트 리포트 학습 : AI강의
프로젝트 리포트
  • Header / Abstract / Introduction
  • Modeling
  • Data
  • Data Analysis
  • Conclusion / Reference
모델링
  • 가설
  • 데이터 모델링
  • 실험설계
데이터
  • 데이터정리
  • 데이터시각화
  • 데이터정리 시뮬레이션
  • 데이터요약 시뮬레이션
데이터분석
  • 데이터의 대표값
  • 데이터의 분포값
  • 표본통계량
  • 표본평균의 확률분포 (표집분포)
  • 표준오차
  • 편차로 새로운 확률변수 생성
  • 대응표본 t검정
데이터사이언스 학습 : AI강의
사전-사후 비교
  • 데이터의 대표값
  • 데이터의 분포값
  • 표본통계량
  • 표본평균의 확률분포 (표집분포)
  • 표준오차
  • 편차로 새로운 확률변수 생성
  • 대응표본 t검정

코스가이드

분석 툴
구글시트
  • 데이터 개수, 평균, 제곱, 제곱근, 표본분산, 표본표준편차, t분포 확률밀도함수, t검정에 해당하는 함수인  count, counta, average, ^2, sqrt, var.s, stdev.s, t.dist, t.dist.2t…
R
  • 데이터시각화, 대응표본 t검정
인증
진도
  • 학습이 끝난 후, 화면 하단에 있는 Mark Complete를 클릭하시면, 학습 진도에 반영됩니다.
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사용환경
  • 내 프로젝트 작성시 스마트폰보다 노트북 또는 PC 이용을 권장합니다.
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문의처

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