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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.

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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통계를 배웠지만 실제 데이터에 어떻게 적용해야 할지 모르겠어요

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지저분한 데이터를 보면 어디부터 손대야 할지 막막해요

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시각화와 통계 해석으로 인사이트를 뽑아내고 싶어요

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이렇게 성장할 수 있어요!

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

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

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통계 기반 EDA로 패턴, 관계, 가설을 발견하는 방법을 배워요

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선형회귀, 로지스틱회귀를 적용해 기본 모델링 흐름을 이해할 수 있어요

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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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