본 수업은 정규 데이터 사이언스 메인 강좌 수강에 필수적인 수학 및 통계학을 압축적으로 강의하는 강좌입니다.

수학과 통계학을 모르는 분이 새로 배우는 수업이 아니라, 원래 알고 있는 지식을 데이터 사이언스의 관점에서 재해석하고, 정규 강좌에서 다루기에는 시간적인 소모가 큰 내용들을 모아놓았습니다.

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Course Curriculum

강의소개
데이터 사이언스란? FREE 00:10:00
수학 개념 Quiz FREE 00:10:00
데이터 사이언스 필수 수학
머신러닝에 수학이 필요한 이유 FREE 00:10:00
데이터 사이언스의 정의 00:15:00
함수론 – Taylor’s Expansion 00:10:00
함수론 – Interpolation 00:10:00
함수론 – Gradient Descent 00:10:00
벡터론 – 벡터 공간의 이해 00:20:00
벡터론 – 회귀분석 00:15:00
벡터론 – Projection Matrix 00:15:00
벡터론 – Eigen Decomposition 00:10:00
벡터론 – PCA 00:20:00
최적화 – Kernel 00:15:00
최적화 – SVM 00:15:00
최적화 – Optimization basic 00:15:00
최적화 – Optimization advanced 00:15:00
데이터 사이언스 필수 통계
머신러닝에 통계학이 필요한 이유 00:05:00
분포함수 – 정규분포, Log정규분포 00:15:00
분포함수 – 이항분포와 Poisson 분포 00:15:00
분포함수 – Maximum Likelihood Estimation 00:15:00
가설 검증 – sampling 00:15:00
가설검증 – t-Test, A/B Test 00:10:00
가설검증 – Type I, II errors 00:15:00
가설검증 – Skewed Class 00:10:00
변수의 내생성 – Omitted variable 00:10:00
변수의 내생성 – Measurement error 00:20:00
변수의 내생성 – Simultaneity 00:15:00
변수의 내생성 – One Hot Encoding 00:20:00
Appendix - 베이지안 통계
베이지안 통계와 머신러닝 00:20:00

Course Reviews

5

5
2 ratings
  • 5 stars2
  • 4 stars0
  • 3 stars0
  • 2 stars0
  • 1 stars0
  1. 강의 잘 들었습니다.

    5

    좋은 강의 감사합니다.
    본 강의 때 뵙겠습니다.

  2. 수준있는 좋은 강의입니다

    5

    학부 혹은 이전에 배웠던 수학, 통계학을 간략히 정리하고 데이터 과학 측면에서 배운 내용의 맥락을 잡기에 좋은 강의입니다.

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