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Course summary

  • Type MOOC course
  • Period Always open
  • Learning Time Study freely
  • Course approval method Automatic approval
  • Certificate Issue Online
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http://dgist.edwith.org/datavisualization-statistics
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난이도
입문

데이터사이언스 입문-데이터 시각화와 통계

김선준 교수

Instructor Introduction

  • 김선준 교수

    - 소속 : DGIST 전기전자컴퓨터공학과
    - 연구분야 : 인간-컴퓨터 인터랙션(HCI), 사용자 중심 입출력 시스템 성능지표 개발, 사용자 적응형 인터랙션 설계

Lecture plan

강의 목록
  1. 1주차) 데이터란?
    1. 1-1 데이터 사이언스
    1. 1-2 데이터의 유형
    1. 1-3 데이터 수집 방법
  2. 2주차) 데이터 저장하기
    1. 2-1 컴퓨터의 데이터 표현
    1. 2-2 데이터 저장 형태
  3. 3주차) 데이터 수집하기
    1. 3-1 데이터 수집 전략, 표본 추출
    1. 3-2 과학적 실험 설계
  4. 4주차) 데이터 시각화
    1. 4-1 데이터 시각화란?
    1. 4-2 데이터 시각화의 요소들
  5. 5주차) 수량의 시각화
    1. 5-1 수량의 시각화란?(1)
    1. 5-2 수량의 시각화란?(2)
  6. 6주차) 분포와 비율의 시각화
    1. 6-1 분포의 시각화란?
    1. 6-2 비율의 시각화란?
  7. 7주차) 분포, 관계, 추세의 시각화
    1. 7-1 분포의 시각화란?
    1. 7-2 관계의 시각화란?
    1. 7-3 추세의 시각화란?
  8. 8주차) 기초 통계 분석
    1. 8-1 기초 통계 - 평균과 편차(1)
    1. 8-2 기초 통계 - 평균과 편차(2)
  9. 9주차) 기초 통계
    1. 9-1 자료의 대표값, 자료 분포
    1. 9-2 자료의 분포에 대한 통계치
  10. 10주차) 가설 검정 Part 1
    1. 10-1 가설 검정(1)
    1. 10-2 가설 검정(2)
  11. 11주차) 가설 검정 Part 2
    1. 11-1 통계적 유의성 검정(1)
    1. 11-2 통계적 유의성 검정(2)
  12. 12주차) JASP를 통해 데이터 들여다보기
    1. 12-1 JASP란?(1)
    1. 12-2 JASP란?(2)
  13. 13주차) 가설 검정 Part 3
    1. 13-1 적합한 검정 방법 선택하기
    1. 13-2 두 개의 그룹 간의 비교
  14. 14주차) 가설 검정 Part 4
    1. 14-1 세 개 이상의 그룹 간의 비교(1)
    1. 14-2 세 개 이상의 그룹 간의 비교(2)
  15. 15주차) 가설 검정 Part 5
    1. 15-1 두 개 이상의 독립변인(1)
    1. 15-2 두 개 이상의 독립변인(2)
  16. 16주차) 상관 분석, 회귀 분석, 마무리
    1. 16-1 상관 분석, 회귀 분석(1)
    1. 16-2 회귀 분석(2), 맺으며