Datacamp의 온라인 통계 과정 개요

Datacamp는 분석, 데이터 과학 및 통계를 배우기에 완벽한 플랫폼입니다. 직관적인 코드 편집기, 초보자 친화적인 콘텐츠, 온라인 통계 과정 및 데이터 과학과 관련된 여정을 시작할 수 있는 경력 및 기술 트랙이 있으며, 이러한 주제에 대한 사전 지식이 없더라도 가능합니다.

Datacamp는 LinkedIn 프로필을 통해 수동으로 공유할 수 있는 성취 증명서를 제공합니다. 또한 Datacamp에서 제공하는 모든 자격증은 통계 및 데이터 과학 분야에서 일하는 거의 모든 산업의 전문가에게 인정받습니다. 따라서 Datacamp에서 온라인 통계 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 그러나 그 전에 아래에서 통계에 대한 몇 가지 중요한 사실을 논의해 보겠습니다.

통계란 무엇을 의미할까?

과학 또는 실습 수치 데이터 수집 및 분석 또는 대량의 정보, 주로 특정 대표적 표본의 비율에서 전체의 비율을 추론하기 위한 정보를 통계라고 합니다. 통계는 데이터의 구성, 수집, 해석, 분석 및 표현을 포함하는 특정 분야입니다. 

산업, 과학 또는 사회 문제에 통계를 적용하려면 연구할 통계 모델이나 통계적 모집단으로 시작하는 것이 옳습니다. 일반적으로 세 가지 유형의 통계가 있습니다. 평균, 중앙값, 최빈값.

효과적인 연구를 수행하고, 저널 기사를 평가하고, 분석 기술과 비판적 사고를 개발하고, 고객과 소통하는 등 여러 가지 목적으로 통계를 공부해야 합니다.

온라인 통계 과정이란 무엇인가요?

온라인 통계 과정 | Neonpolice

여러 신뢰할 수 있는 웹사이트에서 통계적으로 교육받은 많은 학생을 배출하기 위해 다양한 중요한 과정을 제공합니다. 이러한 과정은 인터넷을 통해 가르치므로 이를 온라인 통계 과정.

좋은 과정 구성에서는 데이터 설명 및 표시, 확률, 회귀, 신뢰 구간, 통계적 추론, 가설 검정, 실제 적용 등 여러 주제가 논의됩니다.

그러면 Datacamp의 온라인 통계 과정에 대한 몇 가지 중요한 사항을 아래에서 살펴보겠습니다.

Datacamp에서 제공하는 온라인 통계학 강좌의 필수 사항

Datacamp를 신뢰하면 코드를 전혀 사용하지 않고도 확률 분포, 중심 및 분포 측정, 가설 검정을 포함한 해당 통계의 기본을 배울 수 있습니다.

통계는 우리 주변에는, 제품 마케팅에서 판매, 심지어 건강 관리까지. 데이터를 수집, 분석하고 결정을 내리는 능력은 귀중할 뿐만 아니라, 기본적인 통계적 개념을 이해하기 위해 보다 일반적으로 분석적일 수 있는 책임을 기대하는 것도 일반화되고 있습니다.

따라서 Datacamp에서 제공하는 온라인 통계 과정은 통찰력을 얻기 위해 데이터를 분석하는 데 충분한 자신감을 얻는 데 필요한 필수 기술을 제공합니다. Datacamp의 온라인 통계 과정은 데이터를 설명하고 요약하는 다양한 표준 절차를 소개합니다. 또한 실험을 수행하는 방법을 알아보세요. 패턴과 관계를 이해하다 그리고 상업적 시나리오에 확률을 적용하는 방법을 배웁니다.

Datacamp에서 제공하는 온라인 통계 과정의 구성 요소

Datacamp가 제공하는 실용적이고 뛰어난 온라인 통계 과정에는 다음과 같은 여러 가지 소개 장이 포함되어 있습니다.

• 요약 통계

온라인 통계 과정의 이 장은 데이터를 설명하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 이 장에서는 중간값, 평균 및 표준 편차를 포함한 요약 통계를 탐색하고 이를 정확하게 해석하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 비판적 사고 능력을 강화하여 데이터에 가장 적합한 요약 통계를 선택할 수 있습니다.

• 더 많은 분포와 중심 한계 정리

분포와 중심 한계 정리 | Neonpolice

더 많은 것을 탐색할 수 있습니다 확률 분포 이 온라인 통계 과정의 챕터에서. 여기서는 이항 분포에 대해 배울 것입니다. 이 분포는 이진 결과의 확률을 시각화하는 데 도움이 되며, 가장 중요한 통계 분포 중 하나인 정규 분포에 대해 배울 것입니다. 

또한, 분포가 모양으로 어떻게 표현될 수 있는지, 포아송 분포를 찾는 방법, 그리고 시간에 따라 발생하는 사건의 확률을 계산하는 데 있어서의 책임을 알게 될 것입니다. 온라인 통계 과정의 이 장에서, 중심 한계 정리에 대한 명확한 이해도 얻게 될 것입니다.

또한 읽어보세요: 데이터 분석을 위한 DATACAMP의 SQL 치트 시트

• 확률과 분포

확률과 분포 | Neonpolice

이것은 온라인 통계 과정의 매우 중요한 장입니다. 확률은 통계의 많은 부분을 뒷받침할 수 있으며, 이는 이벤트가 발생할 가능성을 계산하는 데 필요합니다. 다음과 함께 작업해야 합니다. 실제 판매 데이터 또한 서로 다른 값을 가진 데이터를 확률 분포로 해석하는 방법도 배울 수 있습니다. 

게다가, 여기에서는 연속 및 이산 확률 분포에 대해 알아볼 수 있고, 정규 분포의 발견과 그것이 자연 현상에서 어떻게 자주 발생하는지도 알아볼 수 있습니다.

• 상관관계 및 가설 검정

이것은 온라인 통계 과정의 마지막 장입니다. 여기에서 여러분은 다음 주제를 소개받게 될 것입니다. 가설 검정 그리고 그것이 어떻게 인구에 대한 정확한 결론을 도출하는 데 사용될 수 있는지. 또한, 당신은 상관관계를 발견할 수 있을 뿐만 아니라 그것을 사용하여 두 가지 중요한 변수 사이의 선형 관계를 정량화하는 방법도 알게 될 것입니다.

또한, 다음과 같은 필수 실험 설계 방법에 대해서도 알아볼 수 있습니다. 블라인딩과 무작위화. 가설 검정 결과에 대해 잘못된 결론을 도출할 위험을 최소화하는 데 사용되는 몇 가지 중요한 개념에 대해서도 배우게 될 것입니다.

결론 

따라서 이 글에서는 Datacamp에서 제공하는 온라인 통계 과정에 대한 몇 가지 중요한 요소와 이 흥미로운 과정을 수강하는 동안 배울 수 있는 장에 대해 논의했습니다. 그러나 이 과정에 대한 추가 정보가 필요한 경우 온라인 통계 Datacamp에서 제공하는 코스를 통해 Neon Police를 안심하고 믿으셔도 됩니다.

자주 묻는 질문