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데이터 분석과 비즈니스를 위한 기초 통계학_상 동영상

데이터 분석과 비즈니스를 위한 기초 통계학_상




강좌 소개

수업내용/목표

데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 프로그래밍, 데이터모델링 과정 등의 기초지식을 쌓을 수 있습니다.

■ 주요 학습 내용/목표
- 데이터 사이언티스가 되기 위해 수강하는 프로그래밍, 데이터 모델링 과정 등에 - 필요한기초지식을쌓을수있습니다.
- 엑셀을 이용해 기본 통계기법을 이용한 실무에 필요한 데이터 분석을 할 수 있습니다.
- 통계와 데이터 분석 기법에 근거해 보고할 수 있는 자료를 만들 수 있습니다.
- 통계적인 사고를 통해 합리적인 의사결정 역량을 키울 수 있습니다.

■ 강의 대상
- 합리적인 의사결정을 위한 통계적인 기법을 습득하고자 하는 모든 사람
- 데이터 분석을 위한 통계적 지식 습득을 원하는 분들
- 데이터 사이언티스트가 되기 위한 공부를 이제 막 시작하려는 분들
- 경영학, 경제학, 사회학, 심리학 등 거의 모든 공부를 시작하는 분들

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

주차

차시명

1주차

1.     Basic Concepy

2.     Data Visualization

3.     Numerical Data Summary

2주차

4.     Introduction to Probability

5.     Random Variable and Discrete Probability

6.     Binomial Distribution

7.     Poisson Probability Distribution

8.     Hypergeometric Probability Distribution

9.     Uniform Distribution

10.   Exponential Distribution

11.   Normal Distribution

12.   Log Normal Distribution

3주차

13.   Sampling

14.   Sampling Distribution of Means and Central Limit Theorem

15.   Sampling Distribution of Proportions and Finite Population Corrector

기말시험

기말시험

강좌운영팀 소개

교수자

㈜웅진씽크빅 연구진 professor
㈜웅진씽크빅 연구진 교수
대한민국 교육문화를 이끌어 온 웅진씽크빅은 취업준비생 맞춤의 다양한 Udemy의 글로벌
Bestseller 강의들을 제공하며,
취업 필수 역량만을 엄선하여 양질의 콘텐츠를 연구하고 제작하고 있습니다.

강좌지원팀

강의지원팀
강의지원팀
웅진씽크빅 취업지원강좌 운영팀
- E-mail : kmooc@wjtb.net

강좌 수강 정보

이수/평가정보

기말시험

100%

※ 총 70% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다

※ 수료증은 3, 6, 9, 12월에 확인하실 수 있습니다. (: 12~2월 수료 완료 후 3월 확인 가능)

강좌 수준 및 선수요건

이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.

교재 및 참고문헌

이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

자주 묻는 질문

강좌 교재가 따로 있나요?

아니요, 없습니다.

관련 강좌

현재 강좌와 관련있는 강좌를 찾을 수 없습니다.
  1. Subject

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    beginner
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    WOONGJIN THINKBIG
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    -
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    03week
    (주당 00시간 60분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    03시간 00분
    (03시간 00분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2023.01.20 ~ 2024.01.31
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2023.01.25 ~ 2024.01.31
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