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[빅데이터 러닝센터] (무료) 65, 66차 오픈하우스 - 점수화, 구간화, 최적 척도화 / 주변 효과와 부그룹 분석
빅데이터 러닝센터
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.
초급
통계, spss
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 통계] 강의입니다.
이런 걸 배울 수 있어요
효과크기(Effect Size)
검정력 분석(Power Analysis)
로버스트 회귀 (robust regression)
토빗 회귀 (tobit regression)
분위수 회귀 (quantile regression)
PLS 회귀 (partial least squares regression)
릿지 회귀 (ridge regression)
라쏘 회귀 (lasso regression)
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
SPSS를 활용하여 효과크기 개념을 배우고자 하시는 분
SPSS를 활용하여 검정력 분석방법에 대해 배우고자 하시는 분
SPSS를 활용하여 선형회귀의 확장과 진화를 배우고자 하시는 분
선수 지식,
필요할까요?
SPSS에 대한 이해가 있으신 분
안녕하세요
빅데이터 러닝센터입니다.
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빅데이터 러닝센터는 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있는 실무 중심의 교육 프로그램을 제공하는 교육 전문 기관입니다. 전문 지식을 갖춘 강사진과 함께, 현업에서 바로 적용할 수 있는 실습 위주의 교육을 실제 업무에 활용해 보시기 바랍니다. 😊
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Jang Jaehoon수강평 356
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평균 평점 4.8
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75% 수강 후 작성참 좋은 강의인데, 곧 못보게 된다는 게 마음 아프네요..
- 빅데이터 러닝센터지식공유자
안녕하세요. 빅데이터 러닝센터 입니다. 해당 강의는 dataai.kr에도 무료 개설 되어 있습니다. 감사합니다 :)
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