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.
R을 사용한 확률 및 데이터 소개
Duke UniversityÜber diesen Kurs
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Stufe „Anfänger“
Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Koreanisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
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Koreanisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
von
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
12 Minuten zum Abschließen
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.
12 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min), 1 Lektüre
2 Stunden zum Abschließen
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.
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 28 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
데이터 프로젝트 소개
이 과제를 완료하려면 로컬 컴퓨터 또는 RStudio Cloud를 통해 설치된 R 및 RStudio를 사용합니다.
1 Stunde zum Abschließen
2 Lektüren
2 Stunden zum Abschließen
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.
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 46 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
탐색적 데이터 분석 및 추론 프로젝트 소개
이 과제를 완료하려면 로컬 컴퓨터 또는 RStudio Cloud를 통해 설치된 R 및 RStudio를 사용합니다.
1 Stunde zum Abschließen
2 Lektüren
3 Stunden zum Abschließen
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.
3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 82 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
확률 프로젝트 소개
이 과제를 완료하려면 로컬 컴퓨터 또는 RStudio Cloud를 통해 설치된 R 및 RStudio를 사용합니다.
1 Stunde zum Abschließen
2 Lektüren
3 Stunden zum Abschließen
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.
3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 67 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Will I receive a transcript from Duke University for completing this course?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
