데이터사이언스를 위한 통계학입문 1: Ⅳ. 빅데이터 분석에서 확률과 분포
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 데이터사이언스를 위한 통계학입문 Ⅰ 과정입니다. Ⅳ. 빅데이터 분석에서 확률과 분포1. 확률의 기초개념통계에 확률 개념이 필요한 이유 통계(Statistics) 데이터를 수집, 처리, 분석, 활용하는 지식 실제 얻어진 데이터를 바탕으로 정보 도출 확률(Probabilities) 특정 사건이 일어날 가능성을
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데이터사이언스를 위한 통계학입문 1: Ⅲ. 데이터 시각화와 통계적 해석
setup, include1knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 데이터사이언스를 위한 통계학입문 Ⅰ 과정입니다. Ⅲ. 데이터 시각화와 통계적 해석1. 데이터 시각화데이터 분석단계 수집 → 정제 → 시각화 → 예측모형/분석 2. 그래프의 유용성과 오류그래프의 유용성 그래프는 데이
데이터사이언스를 위한 통계학입문 1: Ⅰ. 데이터과학과 통계
POSTECH에서 제공하는 MOOC 중, 데이터사이언스를 위한 통계학입문 Ⅰ 과정입니다. Ⅰ 데이터과학과 통계1. 데이터과학이란 무엇인가데이터과학이란? 빅데이터: 통계학, 데이터마이닝, 인공지능, 딥러닝 Data → Data Analytics → Insight 필요한 기술 통계적 개념과 지식: 샘플링, 확률분포, 가설검정, p-value 데