강좌 목차

• 1강 24년 필기 시험대비 핵심정리 Live 특강

  • 24.03.31 2시 Live 특강 영상 43:05

• 2강 Orientation

  • 1) 인사 / 강좌소개 11:09

• 3강 3과목

  • 1) 분석모형설계 16:02
  • 2) 데이터분할 08:13
  • 3) 회귀분석설명 17:23
  • 4) 다중회귀분석 06:50
  • 5) 회귀분석 문제풀이 13:06
  • 6) 분류모델 - Logistic Regression/SVM 09:47
  • 7) 분류모델 - 의사결정나무/앙상블모형/K-NN 15:20
  • 8) 분류모델 문제풀이 & Hard voting/Soft voting 11:29
  • 9) 인공신경망/딥러닝 함수 10:14
  • 10) 인공신경망/딥러닝 함수 문제풀이 16:36
  • 11) 군집분석 06:03
  • 12) 군집분석 문제풀이 13:21
  • 13) 연관분석 08:23
  • 14) 다변량분석/시계열분석 11:51
  • 15) 비모수통계 04:27

• 4강 4과목

  • 1) 분석모형 평가 - 회귀 성능 06:08
  • 2) 분석모형 평가 - 회귀성능 문제풀이 05:31
  • 3) 분석모형 평가 - 분류 성능 15:00
  • 4) 분석모형 평가 - 분류 성능 문제풀이 08:13
  • 5) 분석모형 평가 - 분류 성능 ROC Curve 07:30
  • 6) 분석모형 평가 - 분석모형진단 07:42
  • 7) 분석모형 평가 - 교차검증 & 분석모형 개선(과적합 방지) 17:02
  • 8) 분석모형 개선 - 매개변수 최적화 10:03
  • 9) 분석모형 개선 - 분석모형 융합 09:32
  • 10) 분석결과 해석 및 활용 07:40
  • 11) 분석결과 해석 및 활용 문제풀이 06:57
  • 12) 분석결과 해석 및 활용(분석결과 해석, 분석결과 활용) 03:33

• 5강 2과목

  • 1) 2과목 간단 tip 05:47
  • 2) 통계기법 이해하기 04:03
  • 3) 표본추출 방법 04:18
  • 4) 확률표본과 비확률표본/데이터의 중심 11:01
  • 5) 사건/확률/베이즈 정리 05:24
  • 6) 확률변수/이산확률분포/베르누이 시행 09:28
  • 7) 포아송분포/정규분포/균일분포/표본분포 09:27
  • 8) 중심극한정리/추정 06:22
  • 9) 가설검정 06:19
  • 10) 2과목 문제풀이 1 33:05
  • 11) 데이터 탐색/상관계수 06:22
  • 12) 피어슨 상관계수/상자 그림 이해하기 04:23
  • 13) 데이터 탐색 기초/고급 데이터 탐색 07:04
  • 14) 데이터 전처리 06:54
  • 15) 이상값 처리 방법 07:15
  • 16) 데이터 축소 변환/분석 변수 처리 07:31
  • 17) 차원 축소/피처 추출방법 04:18
  • 18) 분석 변수 처리 09:44
  • 19) 2과목 문제풀이 2 10:35

• 6강 1과목

  • 1) 1과목 간단 tip 11:07
  • 2) 데이터 분석계획 - 분석방안 수립 08:51
  • 3) 데이터 수집 및 저장계획 06:02
  • 4) 1과목 문제풀이 16:36