이론 목록
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01
데이터 유형·품질
02데이터 유형과 데이터 품질
정형·반정형·비정형 데이터와 측정척도, 모집단·표본, 데이터 품질 차원과 품질규칙을 학습한다.
전처리·EDA
03데이터 전처리와 탐색적 데이터 분석
결측치·이상치·중복·인코딩·스케일링을 처리하고 요약통계와 시각화로 데이터 구조를 탐색한다.
확률·분포·표본
04확률·확률분포와 표본추출
확률 규칙, 조건부확률·베이즈 정리, 기댓값·분산과 이항·정규·포아송분포 및 표본추출을 학습한다.
추정·검정 기초
05통계적 추정과 가설검정 기초
점추정·구간추정, 신뢰수준, 귀무·대립가설, 유의수준·p값·1종·2종 오류와 기본 검정 선택을 학습한다.
회귀·평가 지표
회귀와 모델 평가 지표
상관·선형회귀·로지스틱회귀의 기본과 혼동행렬·분류·회귀 평가 지표를 계산하고 해석한다.