R을 사용한 확률 및 데이터 소개 from Coursera

What's inside

Syllabus

확률 및 데이터 소개

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.

데이터 소개

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.

데이터 프로젝트 소개

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

탐색적 데이터 분석 및 추론 소개

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.

탐색적 데이터 분석 및 추론 프로젝트 소개

확률 소개

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.

확률 프로젝트 소개

확률 분포

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.

데이터 분석 프로젝트

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.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

수치적 및 범주적 데이터 탐색 및 추론 소개

확률 및 베이즈 정리 소개

정규 및 이항 분포와 같은 확률 분포 소개

실제 데이터 세트를 사용하는 실습 과제

동료 평가와 피드백을 통한 협력 학습

산업에서 널리 사용되는 R 및 RStudio 소개

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in R을 사용한 확률 및 데이터 소개 with these activities:

R 기본 사항 소개 비디오 제작

Show steps

R 및 RStudio를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 학습하는 데 도움이 됩니다.

Browse courses on R Studio

Show steps

R 및 RStudio 소개 비디오를 시청하세요.
RStudio에 데이터를 가져오고 변환하는 방법을 보여주는 짧은 비디오를 제작하세요.
데이터에 대한 기본 그래프를 만드는 방법을 보여주는 비디오를 제작하세요.
비디오를 과정 포럼에 업로드하고 피드백을 받으세요.

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Career center

Learners who complete R을 사용한 확률 및 데이터 소개 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Statistician

Statisticians use statistical methods to collect, analyze, interpret, and present data. They work in a variety of fields, including public health, finance, and marketing. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Statisticians, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Data Scientist

Data Scientists use a combination of statistical methods and machine learning techniques to analyze data and extract meaningful insights. They work in a variety of fields, including healthcare, finance, and marketing. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Data Scientists, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Data Analyst

Data Analysts work with large sets of data, analyzing them in order to extract meaningful and actionable information. They use statistical methods and techniques to uncover patterns and trends that might be useful for making decisions. This course teaches you the fundamentals of probability and statistics, as well as how to use R, a powerful statistical software package. These skills are essential for Data Analysts, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Data Engineer

Data Engineers design, build, and maintain data systems. They work with large sets of data, ensuring that it is clean, accurate, and accessible to users. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Data Engineers, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Biostatistician

Biostatisticians use statistical methods to design and analyze research studies in the health sciences. They work with a variety of data, including clinical trial data, epidemiological data, and genetic data. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Biostatisticians, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Risk Manager

Risk Managers identify, assess, and mitigate risks. They work in a variety of fields, including finance, insurance, and healthcare. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Risk Managers, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Market Researcher

Market Researchers collect and analyze data about consumer behavior. They use this information to help businesses understand their customers and make informed decisions about product development and marketing strategy. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Market Researchers, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Epidemiologist

Epidemiologists study the distribution and determinants of health-related states or events in specified populations. They use statistical methods to investigate the causes of disease and other health problems. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Epidemiologists, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Insurance Analyst

Insurance Analysts use statistical methods to assess risk and uncertainty. They work with a variety of insurance products, including life insurance, health insurance, and property insurance. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Insurance Analysts, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Actuary

Actuaries use mathematical and statistical models to assess risk and uncertainty. They work in a variety of fields, including insurance, finance, and healthcare. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Actuaries, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Business Analyst

Business Analysts use data to help businesses make better decisions. They work with a variety of stakeholders, including executives, managers, and end-users, to identify and solve business problems. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are helpful for Business Analysts, who often need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Financial Analyst

Financial Analysts use financial data to make informed decisions about investments. They work with a variety of stakeholders, including investors, banks, and corporations. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Financial Analysts, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Operations Research Analyst

Operations Research Analysts use mathematical and statistical models to solve business problems. They work in a variety of fields, including manufacturing, logistics, and healthcare. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Operations Research Analysts, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Quantitative Analyst

Quantitative Analysts use mathematical and statistical models to analyze financial data. They use this information to make recommendations about investments and other financial decisions. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills are essential for Quantitative Analysts, who need to be able to collect, clean, and interpret data in order to make informed decisions.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They work on a variety of projects, from small personal apps to large enterprise systems. This course provides you with a strong foundation in probability and statistics, as well as how to use R. These skills can be helpful for Software Engineers, who often need to handle and process data as part of their work.

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