
Instructor Introduction
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김선준 교수
- 소속 : DGIST 전기전자컴퓨터공학과
- 연구분야 : 인간-컴퓨터 인터랙션(HCI), 사용자 중심 입출력 시스템 성능지표 개발, 사용자 적응형 인터랙션 설계
Lecture plan
강의 목록
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1주차) 데이터란?
- 1-1 데이터 사이언스
- 1-2 데이터의 유형
- 1-3 데이터 수집 방법
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2주차) 데이터 저장하기
- 2-1 컴퓨터의 데이터 표현
- 2-2 데이터 저장 형태
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3주차) 데이터 수집하기
- 3-1 데이터 수집 전략, 표본 추출
- 3-2 과학적 실험 설계
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4주차) 데이터 시각화
- 4-1 데이터 시각화란?
- 4-2 데이터 시각화의 요소들
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5주차) 수량의 시각화
- 5-1 수량의 시각화란?(1)
- 5-2 수량의 시각화란?(2)
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6주차) 분포와 비율의 시각화
- 6-1 분포의 시각화란?
- 6-2 비율의 시각화란?
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7주차) 분포, 관계, 추세의 시각화
- 7-1 분포의 시각화란?
- 7-2 관계의 시각화란?
- 7-3 추세의 시각화란?
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8주차) 기초 통계 분석
- 8-1 기초 통계 - 평균과 편차(1)
- 8-2 기초 통계 - 평균과 편차(2)
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9주차) 기초 통계
- 9-1 자료의 대표값, 자료 분포
- 9-2 자료의 분포에 대한 통계치
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10주차) 가설 검정 Part 1
- 10-1 가설 검정(1)
- 10-2 가설 검정(2)
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11주차) 가설 검정 Part 2
- 11-1 통계적 유의성 검정(1)
- 11-2 통계적 유의성 검정(2)
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12주차) JASP를 통해 데이터 들여다보기
- 12-1 JASP란?(1)
- 12-2 JASP란?(2)
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13주차) 가설 검정 Part 3
- 13-1 적합한 검정 방법 선택하기
- 13-2 두 개의 그룹 간의 비교
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14주차) 가설 검정 Part 4
- 14-1 세 개 이상의 그룹 간의 비교(1)
- 14-2 세 개 이상의 그룹 간의 비교(2)
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15주차) 가설 검정 Part 5
- 15-1 두 개 이상의 독립변인(1)
- 15-2 두 개 이상의 독립변인(2)
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16주차) 상관 분석, 회귀 분석, 마무리
- 16-1 상관 분석, 회귀 분석(1)
- 16-2 회귀 분석(2), 맺으며