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[첫걸음] 데이터를 보는 눈, 파이썬으로 배우는 통계 기초

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이 과정은 고용24에 먼저 신청 후, 내일배움카드로 결제해야 최종 신청이 완료됩니다.

훈련과정 탐색표 보기

권장 수강 대상

프로그래밍 입문자, 대학생, 현업 개발자

카테고리

개발

훈련 시간

11시간 51분

강의수

14개

강의 소개

커리큘럼

90% 국비지원으로 부담 없이 시작하세요!

🎁 수강하면 얻을 수 있는 것

• 강의 및 자료 평생 소장 - 언제든 복습할 수 있어요. • 1:1 Q&A 지원 - 담당 멘토가 직접 답변해 드려요. • 수료증 발급 - 이력서, 포트폴리오에 활용할 수 있어요. • 실무 프로젝트 실습 - 업무, 일상에 빠르게 적용할 수 있어요.

데이터를 봐도 무엇을 알아야 할지 막막하셨나요? 📊

파이썬으로 통계를 이해하고 전처리부터 모델링까지, 데이터 분석의 전 과정을 차근차근 배워보는 입문 코스예요.

타이타닉 생존자 예측, 캘리포니아 집값 분석 등 실제 데이터를 다루면서 숫자 뒤에 숨겨진 패턴과 인사이트를 찾아내는 재미를 느낄 수 있을 거예요!

이런 고민이 있나요?

통계를 배우지 못해 데이터 분석조차 엄두가 안 나요

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데이터 분석 입문자

통계를 배웠지만 실제 데이터에 어떻게 적용해야 할지 모르겠어요

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데이터 애널리스트 지망생

지저분한 데이터를 보면 어디부터 손대야 할지 막막해요

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비즈니스 애널리스트

시각화와 통계 해석으로 인사이트를 뽑아내고 싶어요

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데이터 사이언티스트 지망생

이렇게 성장할 수 있어요!

평균, 분산, 표준편차 등 핵심 통계 개념을 실제 데이터로 체득할 수 있어요

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데이터 분석 입문자

결측치, 이상치, 중복 처리 등 전처리 루틴을 익혀 깨끗한 데이터셋을 만들어요

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데이터 애널리스트 지망생

통계 기반 EDA로 패턴, 관계, 가설을 발견하는 방법을 배워요

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비즈니스 애널리스트

선형회귀, 로지스틱회귀를 적용해 기본 모델링 흐름을 이해할 수 있어요

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데이터 사이언티스트 지망생

프로젝트 맛보기

강의 미리보기 (1)

데이터와 통계로 문제를 해결한 사례 살펴보기

강의 미리보기 (2)

타이타닉 생존자 예측해보기

크리에이터

박형철

데이터를 '보는 눈'을 키우면 숫자는 스토리가 돼요. 통계와 파이썬으로 그 스토리를 함께 읽어봅시다!

• 현재 모두의연구소 데이터 사이언스 부트캠프 퍼실리테이터
• 연세대학교 수학과 석사
• 의료영상 EIT 논문, 대한응용수학회 포스터 발표 경험
• 신약개발 AI 및 비임상실험 기업 AI 솔루션 제공 사업 기획·연구
• 비전공자 대상 파이썬·머신러닝 실습 강의 다수 진행

커리큘럼

입문

11시간 51분

1-1
통계를 배워야 하는 이유
5분
1-2
나이팅게일의 장미 그래프: 데이터로 문제를 해결하다
20분
1-3
이번 과정에서 우리가 배우게 될 내용
5분
2-1
데이터의 종류
10분
2-2
데이터의 특징
15분
3-1
프로젝트 1: 주변 데이터로부터 얻는 통찰
1시간
4-1
평균 키를 구해보자!: 중앙값과 최빈값
15분
4-2
평균 값만 구하면 끝일까?: 분산과 표준편차
15분
4-3
데이터가 어떻게 퍼져있는데?: 데이터의 분포
5분
4-4
일부만 뽑아서 검증하자!: 표본검정과 가설검정
15분
5-1
프로젝트 2: 나만의 통계 지표 리포트 만들기
1시간
6-1
타이타닉 탑승자 데이터 분석하기
5분
6-2
데이터에 에러가 있다면? 잘못된 데이터 대처하기
15분
6-3
스파이가 숨어있다! 이상값 처리하기
15분
6-4
데이터 에러 처리 방법 학습 마무리
3분
7-1
프로젝트 3: 타이타닉 데이터를 깨끗하게 정리해보자!
1시간
8-1
타이타닉 데이터 살펴보기
5분
8-2
어떤 값들을 봐야 할까?: 기초 통계 분석
5분
8-3
정량적인 이해를 원한다면?: 데이터 시각화
15분
8-4
변수 간 어떤 관계가 있을까?: 상관관계 분석
15분
9-1
프로젝트 4: 타이타닉 생존 데이터를 분석해보자
1시간
10-1
어떤 모델을 선택해야 할까?: 회귀 VS 분류
30분
10-2
모델이 좋은 대답을 하고 있나?: 모델 평가
30분
11-1
회귀 모델이란 무엇일까요?
15분
11-2
캘리포니아 집값 데이터 시각화하기
15분
11-3
이 데이터 이상한데?: 노이즈 제거 및 상관관계 분석
15분
11-4
머신러닝 마지막 스텝: 이상치 탐지하기
15분
12-1
프로젝트 5: 나만의 모델링 실험 설계하기
1시간
13-1
분류 모델 이해: 다중분류와 이진분류
5분
13-2
회귀지만 분류다: 로지스틱 회귀
5분
13-3
타이타닉 생존자 예측실습
15분
13-4
모델 성능을 더 올려보자!: 이상치 제거
10분
13-5
아직 부족한 것 같다면?: 다른 모델 적용하기
3분
13-6
추가 실습 안내
5분
13-7
마무리하며
5분
14-1
프로젝트 6: 타이타닉 생존자 데이터에서 인사이트 도출하기
1시간

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