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R을 사용한 확률 및 데이터 소개

Mine Çetinkaya-Rundel

Instructor: Mine Çetinkaya-Rundel

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  • Exploratory Data Analysis
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There are 9 modules in this course

이 과정에서는 데이터 표본 추출 및 탐색, 기본 확률 이론 및 베이즈 정리를 소개합니다. 다양한 유형의 표본 추출 방법을 검토하고 이러한 방법이 추론 범위에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 논의합니다. 수치 요약 통계 및 기본 데이터 시각화를 포함하여 다양한 탐색적 데이터 분석 기술을 다룹니다. R 및 RStudio(무료 통계 소프트웨어)를 설치하고 사용하는 방법을 안내하고 이 소프트웨어를 실습 및 최종 프로젝트에 사용합니다. 이 과정의 개념과 기술은 전문화 과정의 추론 및 모델링 과정을 위한 빌딩 블록 역할을 합니다.

이 과정은 기본 확률 이론뿐만 아니라 데이터 표본 추출 및 탐색을 소개합니다. 다양한 유형의 표본 추출 방법을 조사하고 이러한 방법이 데이터 분석의 유용성에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 논의합니다. 이 모듈의 개념은 이후 과정의 빌딩 블록 역할을 합니다. 각 단원에는 일련의 짧은 비디오에서 다룰 학습 목표 세트가 함께 제공됩니다. 보충 읽기 및 연습 문제는 OpenIntro Statistics, 3판, https://leanpub.com/openintro-statistics/(제가 공저한 무료 온라인 통계학 입문 교재)에서도 제안됩니다. 비디오에서 그 주에 다룬 자료의 학습과 숙달을 평가하도록 설계된 주간 퀴즈가 있습니다. 또한 매주 R을 사용하여 학습한 내용을 실제 데이터에 적용하는 실습 과제도 제공됩니다. 자신이 선택한 연구 질문에 답할 수 있도록 설계된 데이터 분석 프로젝트도 있습니다. 이것은 Coursera 과정이기 때문에 원하는 만큼 참여할 수 있습니다. 하지만 처음에는 최대한 참여하는 것으로 시작하기를 바랍니다. Coursera 과정의 가장 보람 있는 측면 중 하나는 과정 자료에 대한 포럼 토론에 참여하는 것입니다. 다른 학생들의 피드백과 통찰력을 활용하고 적절하다고 생각하는 경우 자신의 관점을 밝히십시오. 이 과정에 유용한 리소스를 나열하는 리소스 페이지(https://www.coursera.org/learn/probability-intro/resources/crMc4)를 확인할 수도 있습니다. 확률 및 데이터 소개 커뮤니티에 가입해 주셔서 감사합니다! 토론 포럼에서 인사하십시오. 여러분이 코스에 참여하기를 기다리고 있습니다.

What's included

1 video1 reading

1 video•Total 2 minutes
  • R을 사용한 통계 소개•2 minutes•Preview module
1 reading•Total 10 minutes
  • 확률 및 데이터 소개에 대한 추가 정보•10 minutes

확률 및 데이터 소개에 오신 것을 환영합니다! 여러분도 저처럼 이 과정에 흥미를 느끼길 바랍니다! 다음 5주 동안 연구 설계, 수치 요약 및 시각화를 통한 데이터 탐구, 확률 규칙 및 일반적으로 사용되는 확률 분포에 대해 배웁니다. 질문이 있는 경우 이 모듈의 포럼(https://www.coursera.org/learn/probability-intro/module/rQ9Al/discussions?sort=lastActivityAtDesc&page=1)에 자유롭게 게시하고 동료와 토론하십시오! 시작하려면 이 모듈에서 1단원의 학습 목표(https://www.coursera.org/learn/probability-intro/supplement/rooeY/lesson-learning-objectives)를 확인하십시오.

What's included

6 videos2 readings2 assignments

6 videos•Total 27 minutes
  • 소개•3 minutes•Preview module
  • 데이터 기초•5 minutes
  • 관찰 연구 및 실험•4 minutes
  • 표본 추출 및 편향의 원인•8 minutes
  • 실험 설계•2 minutes
  • (스포트라이트) 무작위 표본 배정•3 minutes
2 readings•Total 20 minutes
  • 단원 학습 목표•10 minutes
  • 추천 읽을거리 및 연습•10 minutes
2 assignments•Total 60 minutes
  • 1주차 연습 퀴즈•30 minutes
  • 1주차 퀴즈•30 minutes

이 과제를 완료하려면 로컬 컴퓨터 또는 RStudio Cloud를 통해 설치된 R 및 RStudio를 사용합니다.

What's included

2 readings1 assignment

2 readings•Total 20 minutes
  • 실습실 선택 정보(선택 전 읽어보기)•10 minutes
  • 1주차 실습 지침(RStudio)•10 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
  • 1주차 실습: R 및 RStudio 소개•30 minutes

확률 및 데이터 소개 2주차에 오신 것을 환영합니다! 1주차의 자료를 잘 이용하셨기를 바랍니다. 이번 주에는 수치형 및 범주형 데이터에 대해 더 깊이 파고들고 추론을 소개합니다.

What's included

7 videos3 readings2 assignments

7 videos•Total 46 minutes
  • 수치형 데이터 시각화•10 minutes•Preview module
  • 중심의 측정값•4 minutes
  • 산포 측정값•6 minutes
  • 강력한 통계•1 minute
  • 데이터 변환•3 minutes
  • 범주형 변수 탐색•8 minutes
  • 추론 소개•12 minutes
3 readings•Total 30 minutes
  • 단원 학습 목표•10 minutes
  • 단원 학습 목표•10 minutes
  • 추천 읽을거리 및 연습•10 minutes
2 assignments•Total 60 minutes
  • 2주차 연습 퀴즈•30 minutes
  • 2주차 퀴즈•30 minutes

이 과제를 완료하려면 로컬 컴퓨터 또는 RStudio Cloud를 통해 설치된 R 및 RStudio를 사용합니다.

What's included

2 readings1 assignment

2 readings•Total 20 minutes
  • 2주차 실습 지침(RStudio)•10 minutes
  • 2주차 실습 지침(RStudio Cloud)•10 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
  • 2주차 실습: 데이터 소개•30 minutes

확률 및 데이터 소개 3주차에 오신 것을 환영합니다! 지난 주에 우리는 수치형 및 범주형 데이터를 탐색했습니다. 이번 주에 우리는 확률, 조건부 확률, 베이지안 정리에 대해 논의하고 베이지안 추론에 대해 간단히 소개합니니다. 많은 관심과 참여 부탁드리며, 즐거운 한 주 되세요! 이 과정의 나머지 부분도 여러분과 함께 하기를 기대합니다.

What's included

9 videos3 readings2 assignments

9 videos•Total 82 minutes
  • 소개•5 minutes•Preview module
  • 분리된 이벤트 + 일반 추가 규칙•9 minutes
  • 독립•9 minutes
  • 확률 예•9 minutes
  • (스포트라이트) 분리 vs. 독립적•2 minutes
  • 조건부 확률•12 minutes
  • 확률 트리•10 minutes
  • 베이지안 추론•14 minutes
  • 베이지안 추론의 예•7 minutes
3 readings•Total 30 minutes
  • 단원 학습 목표•10 minutes
  • 단원 학습 목표•10 minutes
  • 추천 읽을거리 및 연습•10 minutes
2 assignments•Total 60 minutes
  • 3주차 연습 퀴즈•30 minutes
  • 3주차 퀴즈•30 minutes

이 과제를 완료하려면 로컬 컴퓨터 또는 RStudio Cloud를 통해 설치된 R 및 RStudio를 사용합니다.

What's included

2 readings1 assignment

2 readings•Total 20 minutes
  • 3주차 실습 지침(RStudio)•10 minutes
  • 3주차 실습 지침(RStudio Cloud)•10 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
  • 3주차 실습: 확률•30 minutes

지금까지 잘 하셨습니다! 4주차에 오신 것을 환영합니다. 확률 및 데이터 소개 내용의 마지막 주입니다! 이번 주에는 정규 분포와 이항 분포의 두 가지 확률 분포를 소개합니다. 평소와 같이 이번 주 퀴즈에서 지식을 평가할 수 있습니다. 이번 주에는 실습이 없습니다. 이번 주 포럼(https://www.coursera.org/learn/probability-intro/module/VdVNg/discussions?sort=lastActivityAtDesc&page=1)에 질문, 토론 및 관련 주제를 자유롭게 게시하십시오.

What's included

6 videos4 readings2 assignments

6 videos•Total 66 minutes
  • 정규 분포•17 minutes•Preview module
  • 정규 분포 평가•2 minutes
  • 정규 분포 연구•5 minutes
  • 이항 분포•17 minutes
  • 이항에 대한 정규 근사•14 minutes
  • 이항 분포 연구•9 minutes
4 readings•Total 40 minutes
  • 단원 학습 목표•10 minutes
  • 단원 학습 목표•10 minutes
  • 추천 읽을거리 및 연습•10 minutes
  • 데이터 분석 프로젝트 예시•10 minutes
2 assignments•Total 60 minutes
  • 4주차 연습 퀴즈•30 minutes
  • 4주차 퀴즈•30 minutes

잘 하셨습니다! 확률 및 데이터 소개의 마지막 주에 도달했습니다! 이번 주에는 새로운 비디오가 없으며 대신 실제 데이터 세트로 초기 데이터 분석 프로젝트를 완료해야 합니다. 이 프로젝트는 이 수업에서 배운 실제 데이터와 통계적 방법을 사용하여 연구 질문을 스스로 발견하고 탐색하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 프로젝트는 동료 평가를 통해 점수가 매겨집니다. 즉, 자신의 프로젝트를 제출한 후 3명의 동료 프로젝트를 평가해야 합니다. 이번 주에 데이터 분석을 시작하십시오! 재미있고 매우 흥미로울 것입니다! 평소와 같이 이번 주 포럼(https://www.coursera.org/learn/probability-intro/module/BaTDb/discussions?sort=lastActivityAtDesc&page=1)에 프로젝트에 대한 질문, 우려 사항 및 의견을 자유롭게 게시하십시오.

What's included

1 reading1 peer review

1 reading•Total 10 minutes
  • 프로젝트 정보•10 minutes
1 peer review•Total 60 minutes
  • 데이터 분석 프로젝트•60 minutes

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Instructor

Mine Çetinkaya-Rundel
Mine Çetinkaya-Rundel
Duke University
10 Courses•414,831 learners

Offered by

Duke University

Offered by

Duke University

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world.

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No. Completion of a Coursera course does not earn you academic credit from Duke; therefore, Duke is not able to provide you with a university transcript. However, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

  • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

  • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policyOpens in a new tab.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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