개발 · 프로그래밍

프로그래밍 언어

데이터 사이언스 입문자를 위한 파이썬 및 통계

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

(5.0) 수강평 7개

수강생 683명

부산대학교 소프트웨어융합교육원

Python 알고리즘 통계

입문자를 위해 준비한
[프로그래밍 언어, 데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

파이썬 기초
데이터 구조
데이터 분석

데이터 사이언스 입문

- Data Science

◾ 강사 - 박현숙 교수 (부산대학교 소프트웨어융합교육원)

🎯 강의목표

1. 프로그래밍 기술, 알고리즘 기술, 통계 분석 기술에 대한 전문 역량을 함양한다.

2. 데이터 사이언스의 주요 분석 도구로서 사용될 파이썬 언어를 학습한다.

3. 배열, 스택, 큐, 리스트, 그래프, 트리 등 데이터의 기본적인 구조와 이를 처리하는 방법을 학습한다.

4. 데이터 사이언스의 기본이 되는 확률과 통계 기초 이론을 습득한다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

파이썬 언어의 기초를 학습하고 싶으신 분
프로그래밍 기술, 알고리즘 기술, 통계 분석 기슬에 대한 전문 역량을 필요로 하시는 분

안녕하세요
입니다.

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부산대학교 소프트웨어융합교육원입니다.

커리큘럼

전체

50개 ∙ (24시간 11분)

섹션 1. Ⅰ. 파이썬 기초

17개 ∙ (6시간 1분)

1-1. 파이썬 소개
06:03
1-2. Anaconda 설치 / 주피터 노트북
12:30
2-1. 변수, 연산
09:45
2-2. 기본자료형 01
27:16
2-3. 기본자료형 02
19:57
2-4. 수식계산하기 실습
10:43
3-1. 리스트
31:17
3-2. 튜플, 딕셔너리, 집합
15:55
4-1. 연산, 조건문 (if)
30:32
4-2. 반복문 (for)
25:39
4-3. 반복문 (while)
12:38
5-1. 함수 정의와 호출, 함수의 형태
27:58
5-2. 함수 실습 문제
21:19
6-1. 파일 읽고 쓰기
25:15
6-2. 파일 입출력 실습 문제
37:58
7-1. 클래스 생성
27:52
7-2. 클래스 변수, 상속, 메소드 오버라이딩
19:11

섹션 2. Ⅱ. 데이터 구조

16개 ∙ (8시간 11분)

1-1. 자료구조, 알고리즘
35:46
2-1. Sequence Type 01
34:10
2-2. Sequence Type 02
45:48
3-1. Mapping Type 01
28:52
3-2. Mapping Type 02
26:02
4-1. Stack, Queue 01
20:58
4-2. Stack, Queue 02
24:43
4-3. Stack, Queue 03
17:38
5-1. Tree 01
42:53
5-2. Tree 02
31:15
6-1. Search 01
28:55
6-2. Search 02
34:17
7-1. Sort 01
29:36
7-2. Sort 02
31:39
8-1. Graph 01
35:25
8-2. Graph 02
23:06

섹션 3. Ⅲ. 통계를 사용한 데이터분석

17개 ∙ (9시간 58분)

1-1. 집합
31:45
1-2. 확률의 수학적 정의와 의미, 데이터의 성질
32:00
1-3. 확률적 데이터와 확률변수
31:18
2-1. 확률분포함수 01
51:53
2-2. 확률분포함수 02
15:48
2-3. 이산확률분포의 종류
41:07
3-1. recall
32:19
3-2. 연속확률변수
28:58
3-3. 연속확률분포의 종류
52:51
4-1. 확률변수의 함수의 기대값, 기대값에 관련된 부등식
43:11
4-2. 결합분포함수
33:12
5-1. 조건부 확률
37:47
5-2. 조건부 분포함수
22:40
6-1. 베이즈 정리
58:48
6-2. 최대 가능도 추정법
33:00
7-1. Recall
12:20
7-2. 마코프 체인
39:23

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!