기초통계학과 데이터 사이언스 : R 활용

1장 통계학과 빅데이터
01 통계학의 정의와 역사
02 데이터 축약과 변동
03 빅데이터의 정의와 역사
04 빅데이터 유형
05 빅데이터 수집 방법
06 연습문제
07 R, RStudio 설치

2장 정형자료 분포지표와 시각화
01 정형자료 분포지표
02 데이터 시각화
03 그룹화 자료의 중심위치와 산포
04 연습문제
05 R 실습

3장 확률과 변수
01 확률의 정의
02 확률변수와 확률분포
03 이산확률변수 종류
04 연속확률변수 종류
05 표준정규확률분포의 응용
06 연습문제
07 R 실습

4장 모집단과 표본
01 모집단과 표본의 정의
02 표본추출
03 중심극한정리
04 표본비율의 표본추출분포
05 오차의 개념
06 연습문제
07 R 실습

5장 추정
01 추정 문제
02 점추정과 구간추정
03 표본크기에 의존하는 모평균의 구간추정
04 모비율의 구간추정
05 표본크기 결정
06 연습문제
07 R 실습

6장 가설검정
01 가설검정 문제
02 기각역과 검정통계량
03 가설검정 절차
04 연습문제
05 R 실습

7장 두 모집단 비교와 두 변수 관계
01 두 모집단 비교
02 두 변수의 관계
03 연습문제
04 R 실습

8장 회귀분석
01 단순선형회귀모형
02 최소제곱추정량과 잔차제곱합
03 회귀직선의 설명력
04 회귀계수 추정과 검정
05 연습문제
06 R 실습

9장 데이터 사이언스
01 데이터 사이언스의 정의와 역사
02 인공지능 역사와 발전
03 디지털 세계와 메타버스
04 데이터직무 고급인력 양성
05 연습문제

10장 데이터 사이언스의 학습과 사례
01 지도학습과 비지도학습 정의와 원리
02 인공지능 학습 평가
03 지도학습과 비지도학습 적용 사례
04 연습문제

11장 데이터 사이언스의 매력적인 분석
01 기계학습 알고리즘 종류
02 텍스트 데이터 분석과 자연어처리
03 모형 시뮬레이션
04 연습문제
05 워드클라우드와 R 실습

부록
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