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커리큘럼 / 웹북 목차

0. 강좌 기본 정보
[onc30] ds000 – 강사 소개 00:00:00
1. 메가트렌드와 데이터 분석
[onc30] ds101 – 과정 개요 00:00:00
[onc30] ds102 – 메가트렌드 00:00:00
[onc30] ds103 – 데이터 분석이란 00:00:00
2. 현실 세계의 데이터 모델링
[onc30] ds201 – 데이터 사이언스 프로세스 00:00:00
[onc30] ds202 – 데이터란 무엇인가 00:00:00
[onc30] ds203 – 실습_자료의 정보화 00:00:00
[onc30] ds204 – 1차 자료와 서베이 00:00:00
[onc30] ds205 – 실습_데이터 수집 서베이 00:00:00
[onc30] ds206 – 환경설정_파워쿼리 설치 00:00:00
[onc30] ds207 – 2차 자료와 크롤링 00:00:00
[onc30] ds208 – 실습_파워쿼리를 활용한 웹크롤링 00:00:00
3. 데이터 분석과 통계 - 통계의 이해
[onc30] ds301 – 기술 통계 00:00:00
[onc30] ds302 – 실습_데이터와 통계량 00:00:00
[onc30] ds303 – 분산과 표준편차 00:00:00
[onc30] ds304 – 표본과 모집단의 관계 00:00:00
[onc30] ds305 – 실습_몬테카를로 실험 설계 및 실행 00:00:00
[onc30] ds306 – 중심 극한 정리 00:00:00
[onc30] ds307 – 실습_중심 극한 정리와 Pilgrim bank 표본 실험 00:00:00
[onc30] ds308 – 표본 개수 의사결정과 Poplulation Table 00:00:00
4. 데이터 분석과 통계 - 추론 통계
[onc30] ds401 – 논리적 추론과 피어슨 추론 00:00:00
[onc30] ds402 – 유의성 검정 원리 00:00:00
[onc30] ds403 – 주요 유의 확률 계산 도구 소개 00:00:00
[onc30] ds404 – 실습_유의성 검정 도구 KESS 설치 00:00:00
[onc30] ds405 – 목적에 맞는 유의성 검정 00:00:00
[onc30] ds406 – 카이제곱 검정이란 00:00:00
[onc30] ds407 – 실습_카이검정_월마트 영수증 00:00:00
[onc30] ds408 – T검정이란 00:00:00
[onc30] ds409 – 실습_T검정 이메일 모금 실험 00:00:00
[onc30] ds410 – 회귀분석이란 00:00:00
[onc30] ds411 – 실습_회귀분석 아프리카 구호사업 00:00:00
5. 데이터 전처리
[onc30] ds501 – 데이터 전처리 입문 00:00:00
[onc30] ds502 – 실습_데이터 전처리 결측치처리 00:00:00
[onc30] ds503 – 실습_데이터 전처리 데이터 클린징 00:00:00
[onc30] ds504 – 실습_데이터 전처리 금액단위 변경 00:00:00
[onc30] ds505 – 실습_데이터 전처리 텍스트 나누기 및 개체 삭제 00:00:00
[onc30] ds506 – 실습_데이터 전처리 데이터 타입 오류 사례 00:00:00
[onc30] ds507 – 실습_데이터 전처리 종합사례01 00:00:00
[onc30] ds508 – 실습_데이터 전처리 종합사례02 00:00:00
6. 데이터 분석 도구 활용
[onc30] ds601 – 엑셀 데이터 관리 유형 이해 테이블 크로스탭 템플릿 00:00:00
[onc30] ds602 – 실습_엑셀 데이터 관리 유형 이해하기 00:00:00
[onc30] ds603 – 실습_엑셀 Core 기능 표 등록 및 활용 방안 00:00:00
[onc30] ds604 – 실습_엑셀 Core 기능 이름정의 및 활용 방안 00:00:00
[onc30] ds605 – 실습_엑셀 에러 처리와 vlookup 활용 방안 00:00:00
[onc30] ds606 – 실습_혼합 참조 이해와 민감도 분석 적용 방안 00:00:00
[onc30] ds607 – 실습_소매점 판매 데이터를 활용한 비즈니스 분석 입문 00:00:00
7. 주요 데이터 분석 도구 설명
[onc30] ds701 – 주요 데이터 분석 도구 장단점 정리 00:00:00
8. 비즈니스 데이터 분석 실무
[onc30] ds801 – 주요 KPI의 이해 00:00:00
[onc30] ds802 – 실습_BSC 프레임워크 기반 분석 목표 KPI 도출 전략 00:00:00
[onc30] ds803 – 실습_분석 대상 데이터 이해하기 00:00:00
[onc30] ds804 – 분석 모델 기반 데이터 분석 입문 00:00:00
[onc30] ds805 – 실습_Key Metrics 도출하기 00:00:00
[onc30] ds806 – 실습_경향분석 Trend Analysis 00:00:00
[onc30] ds807 – 실습_비교분석 Comparison Analysis 00:00:00
[onc30] ds808 – 실습_순위분석 Ranking Analysis 00:00:00
[onc30] ds809 – 실습_기여분석 Contribution Analysis 00:00:00
[onc30] ds810 – 실습_빈도분석 Frequency Analysis 00:00:00
[onc30] ds811 – 실습_차이분석 Variance Analysis 00:00:00
[onc30] ds812 – 실습_파레토분석 Pareto Analysis 00:00:00
[onc30] ds813 – 실습_상관분석 Correlation Analysis 00:00:00
[onc30] ds814 – 실습_Interactive Dashboard 구성 00:00:00
9. 머신러닝 입문
[onc30] ds901 – 머신러닝이란 00:00:00
[onc30] ds902 – 베이즈 추론이란 00:00:00
[onc30] ds903 – 실습_베이즈통계 빼빼로 데이에 초콜릿을 건넨 그 남자의 진정성 추정하기 00:00:00
[onc30] ds904 – 실습_베이즈통계 단지 문제 해결 방식 00:00:00
[onc30] ds905 – 실습_베이즈통계 스팸메일 필터 구현하기 00:00:00
[onc30] ds906 – 베이즈통계_축차 합리성 00:00:00
10. AzureML을 활용한 머신러닝 실무
[onc30] ds1001 – AzureML 이해와 서비스 가입 00:00:00
[onc30] ds1002 – 실습_Decision Tree를 활용한 신용평가 모형 개발하기 00:00:00
[onc30] ds1003 – 실습_Linear Regression을 활용한 적정 집값 예측하기 00:00:00
[onc30] ds1004 – 실습_Logistic Regression을 활용한 직원 이직 가능성 예측하기 00:00:00
11. 데이터 사이언스 정리
[onc30] ds1101 – 데이터 사이언스 프로세스 정리 00:00:00
12. 강의교재 다운로드 센터
[onc30] ds1201 – 교재 다운로드 센터 00:00:00
13. 교육과정 만족도 평가
[onc30] ds1301 – 만족도 평가 설문지 00:00:00
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