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R을 활용한 통계분석 프로그래밍

강사 : 기파랑(statstorm) 수강후기 평점 : 4.00

#R#입문자#데이터시각화#데이터분석#올인원패키지#리뉴얼
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  • R에 관한 전반적인 지식을 가득 담았어요
  • 40,000원
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클래스 소개
강의소개
R프로그래밍 통합과정, 통계프로그래밍에서는 3가지 강의방식을 가집니다.
활용분야
이제 인공지능은 실제 생활에서 떨어질수 없은 시대가 되었습니다.
자동차의 자율주행, 구글의 인공지능, 전자제품, 스마트폰, 다양한 어플리케이션등에서
이미 상용화 되어 사용되고 있으며 앞으로 더욱 밀접하게 확대되고 응용될것입니다.
이런 변화의 시기에 나두 개발자로 참여하려면 어떻게 해야 할까요?
인공지능 프로그래밍이 가능 하려면 여러 프로그래밍 언어, DB, 각종 어플리케이션등 많은 부분을 알아야 합니다.
여러분이 IT분야에 경험이나 센스가 있다면 잘 배워 나가실수 있으리라 생각합니다.
하지만 가장 어려워 하는 부분이 있습니다.
그것은 수학적인 개념이 포함된 통계부분입니다.
불행하게도 인공지능은 데이터에서 통계를 통해 유의미한 결과를 도출하고 시행하는 시스템입니다.
이번과정은 인공지능 프로그래밍에 필요한 여러 통계기법 별로 코딩기법과 구현결과에 대해 전체적으로 안내드립니다.
커리큘럼
  • R을 활용한 기초통계
  • R을 활용한 통계분석
  • R을 활용한 회귀분석
  • R을 활용한 시계열분석
  • R을 활용한 데이터마이닝
  • R을 활용한 선형대수학
  • R을 활용한 확률분포
상세과정
강의는 이러한 내용들로 구성됩니다.
R을 활용한 기초통계
01 산점도
02 막대그래프
03 히스토그램
04 원그래프
05 최댓값 & 최솟값
06 평균 & 중앙값
07 분산 & 표준편차
08 변동계수
09 사분위수 범위
10 상자그림
11 1집단 모평균 검정
12 집단 간 모비율 검정
13 공분산
14 상관계수
15 회귀계수
R을 활용한 확률분포
01 이항분포
02 포아송분포
03 음이항분포
04 기하분포
05 초기하분포
06 균등분포
07 정규분포
08 로지스틱분포
09 카이제곱분포
10 T분포
11 F분포
12 지수분포
13 와이블분포
14 감마분포
15 베타분포
R을 활용한 통계분석
01 단일표본 t검정
02 독립표본 t검정
03 대응표본 t검정
04 독립표본 F검정
05 대응표본 F검정
06 독립표본 비모수 검정
07 일원배치분산분석(1)
08 일원배치분산분석(2)
09 이원배치분산분석
10 다원배치분산분석
11 상관분석
12 편상관분석
13 순위상관분석
14 공분산분석
15 단순회귀분석
16 다중회귀분석
17 상호작용효과
18 다중공선성
19 자기상관
20 일반화 선형 모형
21 로지스틱 회귀분석
22 프로빗 회귀분석
23 포아송 회귀분석
24 음이항 회귀분석
25 더미변수
26 다항회귀분석
28 로버스트 회귀분석
27 분위회귀분석
29 토빗회귀분석
30 부분최소제곱법
R을 활용한 회귀분석
01 기술통계
02 산점도
03 회귀선
04 단순회귀분석
05 로그회귀분석
06 결정계수
07 신뢰구간
08 일치추정량
09 다중회귀분석
10 더미변수
11 상호작용항
12 집단별 회귀분석
13 다항회귀분석
14 t검정
15 F검정
16 RESET 검정
17 LM 검정
18 강건한 표준오차
19 가중회귀분석
20 2단계 최소제곱법
21 도구변수
22 내생성 & 외생성
23 통제함수
24 선형확률모형
25 로짓 모형
26 프로빗 모형
27 한계효과
28 확률예측값
29 토빗 모형
30 헤킷 모형
R을 활용한 시계열분석
01 시계열 그래프
02 자기상관 & 교차상관
03 무작위성
04 독립성
05 정상성
06 정규성
07 단위근
08 확률독립성
09 우열성
10 이동평균법
11 지수평활법
12 요소분해법
13 AR 모형
14 MA 모형
15 ARMA 모형
16 ARIMA 모형
17 SARIMA 모형
18 ARFIMA 모형
19 ARCH 모형
20 GARCH 모형
R을 활용한 데이터마이닝
01 주성분분석
02 요인분석
03 판별분석
04 군집분석
05 다차원척도법
06 의사결정나무
07 대응분석
08 생존분석
09 구조방정식
R을 활용한 선형대수학
01 수열
02 벡터
03 벡터 연산
04 행렬
05 행렬 연산
06 최대최소정리
07 미분 & 적분
교육대상
  • R을 활용한 통계프로그래밍의
    전체적인 Insight를
    얻고 싶으신분
  • 다양한 통계 기법을
    구현한 코드와 결과를
    확인 하고 싶은분
  • 코드에 대한
    Detail한 설명보다는
    빠르게 결과와 흐름을
    파악하고 싶은분
참고자료
통계학, 경제학, 선형대수학을 알면 도움이 됩니다.
R 설치: https://blog.naver.com/ statstorm/221866945728
수강기간 / 환불정책 안내
학습 규정 안내
  • 본 클래스는 8차시 약 6시간 10분으로 구성되어 있으며,
    일 1시간(학습 30분, 실습 30분) 내외의 학습 시간을 기준으로 2주(12일) 수강시 완강이 가능한 구성입니다.
  • 해당 클래스는 사전 공지 없이 콘텐츠 내용, 가격, 할인 정책등이 변동 될 수 있습니다.
(1) 학습 기간
  • 기본수강기간(유료수강기간)은 최초 1개월 (30일)이며,
    기본수강기간 이후부터는 무제한(무료) 학습 기간이 적용됩니다. (기본 2년, 2년 단위로 무료 연장신청)
  • 유/무료 수강 기간 모두 동일한 환경으로 학습이 가능합니다.
  • 수강 시작일(유료 수강기간)은 결제 일로부터 기간이 산정 되며, 결제를 완료하시면 ‘내 강의실’을 통해 확인 가능합니다.
  • 이지업클래스의 사정으로 인해 수강 시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼의 수강 기간이 연장됩니다.
(2) 환불 규정
  • 이지업클래스의 환불규정은 아래와 같습니다.
    * 전액환불
    • 수강 시작 후 14일 이내, 5차시 & 5%(시간) 미만 수강 시: 실 결제금액 전액환불
    * 일부환불
    • 수강 시작 후 14일 이내, 10차시 & 10% 미만 시간 수강시: 실 결제금액의 2/3을 환불
    • 수강 시작 후 14일 이내, 15차시 & 15% 미만 수강시: 실 결제금액의 1/3을 환불
    • 요청일 기준 수강 시작 후 15일이 경과 되거나 15차시 또는 15% 이상 수강시 : 환불불가
(3) 주의 사항
  • 본 강의는 상황에 따라 사전 공지나 안내 없이 할인이 조기 마감 또는 연장 될 수 있습니다.
  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 사전 안내 없이 종료될 수 있습니다.
  • 무제한 강의의 경우, 내 강의실 수강기간 연장 신청을 통해 무제한으로 연장 가능합니다.
  • 구매한 무제한 강의의 연장 진행을 하지 않아 종료될 경우 복구 되지 않습니다.
  • 강의 컨텐츠는 향후 이지업클래스의 사정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다
강사소개
기파랑
계정
통계파랑(blog)
통계파랑(youtube)
경력
(주)인컬리지 통계컨설턴트
빅데이터분석기사, 사회조사분석사, 정보처리기사
직업학 석사, 직업상담사, 행정학/법학/경제학 학사
분석가능 프로그램: SPSS/SAS/STATA/R/PYTHON
커리큘럼 본 클래스를 수강하시면서 배우게 되는 과정입니다.
커리큘럼
차시 강의명
R을 활용한 기초통계 47분
R을 활용한 통계분석 71분
R을 활용한 회귀분석1 50분
R을 활용한 회귀분석2 50분
R을 활용한 시계열분석 52분
R을 활용한 데이터마이닝 51분
R을 활용한 선형대수학 28분
R을 활용한 확률분포 20분
수강후기 수강생분들이 직접 남겨주신 후기입니다.
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