[빅데이터 러닝센터] (무료) 63, 64차 오픈하우스 - 효과크기와 검정력 분석 / 선형회귀의 확장과 진화

통계적 추론의 핵심 방법론인 베이즈 추론(Bayesian Inference)과 범주형 데이터 분석에 특화된 하야시 수량화 방법을 학습합니다. SPSS Bayesian Statistics를 활용하여 이항 비율, 평균 차이, 상관계수, 회귀모형, 분산분석 등 다양한 통계 분석을 실습하며, 범주형 변수의 내면적 통찰을 끌어내는 수량화 방법 1~4를 마스터합니다.

구조방정식모델(SEM)의 부트스트래핑 기법과 위계형 선형모형(HLM)을 활용한 다층 데이터 분석을 학습합니다. AMOS 프로그램의 고급 기능부터 HLM의 실무 적용까지, 복잡한 연구 데이터를 분석하는 통계 전문가로 성장할 수 있는 심화 과정입니다. 교육, 심리학, 사회학, 보건 분야의 실제 연구 사례를 통해 이론과 실무를 모두 습득합니다.

65차 오픈하우스는 변수 유형의 전환에 따라 데이터 분석이 풍요롭게 됨을 보이는 데 있습니다. 크게 점수화, 구간화, 최적 척도화를 다룹니다. 66차 오픈하우스는 주변효과의 개념과 이해, 부그룹 분석에 대해 자세하게 학습합니다.

KoreaPlus SPSS를 활용하여 Text Analytics에 대해 학습합니다.

KNIME의 기본 사용법부터 고급 데이터 분석 기법까지 실습을 통해 학습하며, 실제 데이터에 적용 가능한 분석 스킬을 습득합니다.

KoreaPlus SPSS를 활용하여 PSM에 대해 학습합니다.

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ADsP 자격증 All-In-One 강의! 초단기 완성! 참고 서적: "모두의 ADsP 치트시트" https://wikidocs.net/book/18829

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이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 이산 수학의 상호작용적인 소개를 제공합니다. 학습자는 기본 수학 개념, 이산 구조, 이산 확률 이론을 배우며, 이를 통해 컴퓨터 과학의 다양한 분야에 적용할 수 있는 능력을 기르게 됩니다.

AB Test의 인기와 관심이 폭발적으로 커지는 만큼, 국내 최초 AB Test강의를 지금 바로 알려드릴게요!

이 과정은 문화, 사회, 경제 및 정책적 관심사에 대한 질문에 답하기 위해 데이터를 활용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 확률과 통계의 필수 개념과 더불어 회귀 분석, 계량 경제학, 데이터 시각화와 같은 현대적인 데이터 분석 기법을 학습하게 됩니다.

이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 기초 이산 수학을 다룹니다. 수학적 정의와 증명, 그리고 적용 가능한 방법에 중점을 두며, 논리 기호, 증명 방법, 집합, 관계, 그래프 이론 등 다양한 주제를 학습합니다.

복잡한 데이터 분석, 어디서부터 시작할지 막막하시죠? 제가 쌓은 실전 노하우로 R, AI Tutor 활용법을 명쾌하게 알려드립니다.

ADsP 요약본 + 기출 풀이. 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

이 과정은 학생들에게 금융 산업에서 필수적인 수학적 개념과 기술을 소개하며, 이론적 수학과 실무적 응용을 결합합니다. 학습자들은 금융의 맥락 내에서 확률, 통계, 선형 대수학과 같은 주제들을 탐구하게 됩니다.

프로그래밍 기술, 알고리즘 기술, 통계 분석 기술에 대한 전문 역량을 함양해보자!

"유저리서치를 하긴 했는데 ... 이게 진짜 모든 유저를 대변할 수 있는 결과일까?" 고민 중이라면 주목! 데이터를 기반으로 여러분의 디자인에 설득력을 더하는 방법을 낱낱이 알려드릴게요. ✅ 복잡한 통계 용어를 정말 쉽게 풀어 설명해요. ✅ UX 실무에 꼭 필요한 3가지 핵심 가설검정만 골라, 원리부터 실습까지 꼼꼼히 소개해요. ✅ AI를 활용해 비용없이, 할루시네이션 없이 간단히 유저데이터를 분석하는 방법을 알려드려요.

이 과정은 대규모 자유도의 평형 속성을 확률적으로 접근하는 통계역학의 기본 원리를 다룹니다. 열역학, 확률 이론, 고전 통계역학 등 다양한 주제를 학습하게 됩니다.

데이터 시각화의 본질을 과학적 정확성과 미적 표현의 균형으로 이해하고, 색상·기호화 원칙부터 그래프 디자인까지 체계적으로 학습합니다. 인지과학적 원리에 기반한 시각적 속성을 활용해 실무에서 신뢰성과 설득력을 갖춘 데이터 커뮤니케이션 역량을 완성합니다.

이 과정은 파이썬 프로그래밍의 기초를 바탕으로 컴퓨팅 사고력과 데이터 과학 원칙을 강조합니다. 학습자들은 계산이 실제 문제를 어떻게 효과적으로 해결할 수 있는지 탐구하며, 다양한 애플리케이션을 위한 기능적인 프로그램을 작성할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

이 과정은 금융 산업에 필수적인 수학적 개념과 기술을 탐구하며, 이론 수학과 실무 적용을 결합합니다. 학습자들은 MIT 수학자들과 업계 전문가들의 지도 아래 선형 대수학, 확률, 통계 및 확률 과정과 같은 주제를 공부하게 됩니다.

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.

이 과정은 기호 기반의 음악 이론과 음악학에 대한 주요 접근 방식을 소개합니다. 학습자는 음악 이론 알고리즘, 음악 생성, 기계 학습 등 다양한 주제를 탐구하게 됩니다.