【한글자막】 비즈니스 분석 및 Data Science 를 위한 핵심 통계학 A-Z™

🎉 [한글자막] 비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A-Z™ 🎉

강좌 소개

데이터 사이언티스를 위한 통계학 강의! 📊✨

실생활 비즈니스 과제를 통해 실용적인 강의를 제공합니다.

분포, Z검정, 중심 극한 정리, 가설 검정, 신뢰구간, 통계적 유의성 등의 내용을 포함한 완전한 교육 경험을 안내합니다.

강좌 주요 내용

1. 표본 분포 이해
2. 중심 극한 정리 적용
3. 가설검정에 평균 적용
4. 가설검정에 비율 적용
5. Z 점수와 Z 테이블 사용
6. T 점수와 T 테이블 사용
7. 정규 분포와 T 분포의 차이 이해
8. 통계적 유의성에 대한 이해와 적용
9. 신뢰구간 생성
10. p값 남용 방지

강좌 진행

• 실무에서의 중심 극한 정리 적용을 통해 이론과 실제를 연결합니다.
• 가설검정에 평균과 비율을 적용하는 방법을 학습합니다.
• Z 및 T 점수와 테이블 사용법을 숙지할 수 있게 안내합니다.
• 통계적 유의성에 대한 깊은 이해와 적용 방법을 배웁니다.
• 신뢰구간을 생성하는 과정과 중요성을 알아봅니다.
• p값 남용의 잠재적 함정을 파악하고 피하는 방법을 소개합니다.

강좌 전문가 소개

한국 수강생 여러분들 안녕하세요!

데이터 과학자나 비즈니스 분석가로 일하고 싶다면 통계적 기술을 복습하셔야 합니다.

Kirill Eremenko 강사는 물리학과 수학의 전문가로서, 여러분이 통계학을 처음부터 배우고자 하거나, 비즈니스 분석을 위해 통계학을 익히고자 하는 모든 사람을 위한 강의를 제공합니다.

강의 참여

• Q&A에 궁금한 점이 있으시면 적극적으로 남기세요!
• 영어로 질문을 남기는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 답변을 받을 수 있습니다 :)

지금 바로 등록하여 여러분의 커리어를 한 단계 더 업그레이드 시키세요.

강의에서 만나요!

-Kirill🤓📈

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**[한글자막] 비즈니스 분석 및 Data Science를 위한 핵심 통계학 A-Z™**은 데이터 과학과 비즈니스 분석에 필수적인 통계학 지식을 체계적으로 다룬 강의입니다. Kirill Eremenko 강사의 전문적인 설명과 실제 애플리케이션을 통해 이론과 실제를 연결할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다. 모든 수학적 배경 지식 없이도 초보자부터 심화하는 내용까지 따뜻한 환경에서 학습할 수 있으며, Q&A를 통해 실시간으로 질문할 수 있어 더욱 풍부한 교육 경험을 제공합니다.

Overall Course Rating: 4.53

The course has received consistently high praise from recent reviewers, with an overall rating of 4.53 out of 5 stars. Below is a detailed synthesis of the reviews, highlighting the strengths and areas where the course excels, as well as some limitations that were noted.

Pros:

• Accessible and Understandable Explanations: The course effectively simplifies complex statistical theory by using examples and real-world applications, making it understandable for beginners or those who have forgotten foundational concepts.

• Comprehensive Coverage of Fundamental Statistics: The curriculum is designed to cover essential statistical knowledge that is crucial for further study in data science. It acts as a refresher or introduction to statistics for learners at various levels.

• Multilingual Support: The availability of Korean subtitles and clear translations made the course accessible and enjoyable for non-English speakers, overcoming the common barrier of understanding foreign accents or dialects.

• Practical Application: The course applies statistical concepts to datasets, which helps learners to not only understand the theory but also see its practical application in real-world scenarios.

• Project-Friendly Duration: The length of the course is well-suited for those with busy schedules or shorter attention spans, allowing for easy completion without feeling rushed.

Cons:

• Some Advanced Topics: While the course is designed to be accessible, it may still present some advanced topics that could be challenging for complete beginners in statistics.

• Technical Requirements: The course requires some familiarity with Excel and its functions. For those who are new to Excel, understanding these parts of the lesson might be more challenging and could require additional study outside the course.

Recommendations and Additional Feedback:

• This course is highly recommended for anyone interested in data science or who wishes to solidify their understanding of fundamental statistics. It is particularly beneficial for those who have a general interest in data and are looking to learn the statistical basics.

• The course's structure, which includes examples and practical datasets, makes it stand out compared to other courses that might not cater to the learner's level or provide real-world application contexts.

• For future improvements, it would be helpful if the course could include more resources for those who are entirely new to Excel and its statistical functions, ensuring that all learners can fully grasp the material presented.

In conclusion, this course is an excellent resource for anyone looking to build or brush up on their statistical knowledge, with a strong emphasis on practical application in data science projects. Its multilingual support and clear examples make it an outstanding choice for learners of various backgrounds.