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참여기관 목록
강좌소개
[수업내용]
본 강의를 통해 빅데이터 분석을 위한 표본 조사 방법과 데이터분석에 대한 기법을 다룸으로서 빅데이터 분야의 실력을 향상 할 수 있도록한다.
[학습목표]
1. 빅데이터 처리를 위한 기본개념인 확률의 개념 및 여러 확률분포를 설명할 수 있다.
2. 빅데이터 분석을 위한 통계학 기초 이론을 습득하여 자료 분석 및 해석을 수행할 수 있다.
[연계과목]
SQL 정형 데이터 분석
홍보/예시 영상
[강의계획서]
1주차 확률
확률의 개념을 이해하고 설명할 수있다.
l 1차시: 표본공간과 사건
l 2차시: 확률의 의미와 성질
l 3차시: 조건부 확률
l 학습활동 : 퀴즈
2주차 확률분포
확률변수와 여러 가지 확률분포의 개념 및확률의 기댓값과 분산을 이해하고 설명할 수 있다.
l 1차시: 확률변수와 이산 확률분포
l 2차시: 연속 확률분포와 여러가지 확률분포
l 3차시: 확률의 기댓값과 분산
l 학습활동 : 퀴즈
3주차 정규분포
정규분포이 개념과 특성을 이해하고 설명할 수 있다.
l 1차시: 표준정규분포
l 2차시: 정규 확률법칙
l 3차시: 정규분포로의 근사화
l 학습활동 : 퀴즈
4주차 기술통계학
기술통계학의 개념과 특성을 이해하고 설명할 수 있다.
l 1차시: 기술통계학의 개념
l 2차시: 도수분포표
l 3차시: 통계그래프
l 학습활동 : 퀴즈
5주차 표본분포
모집단, 표본평균 및 여러 가지 분포의 개념 및 특성을 이해하고 설명할 수있다.
l 1차시: 모집단의 분포
l 2차시: 표본평균의 분포
l 3차시: 여러가지 분포
l 학습활동 : 퀴즈
6주차 표본비율의 분포와 추정
통계적 가설검정을 위한 분산, 비율, 모평균 및 모비율의 개념 및 특성을 이해하고 설명할 수 있다.
l 1차시: 표본비율의 분포와 점 추정량
l 2차시: 구간 추정
l 3차시: 구간 추정과 표본의 크기
l 학습활동 : 퀴즈
7주차 추정 및 가설검정
빅데이터의 개념 및 R 그래프의 기초 개념에 대해 이해하고 설명할 수있다.
l 1차시: 통계적 가설검정
l 2차시: 양측 검정과 p값 검정
l 3차시: 모평균의 가설검정
l 학습활동 : 퀴즈
8주차 총괄평가(시험)
[이수/평가정보]
l 퀴즈: 40%
l 총괄평가(시험) : 60%
※ 60점 충족 시 이수증 발부
강좌 수준 및 선수요건
- 특별한 선수 요건 없음
교재 및 참고문헌
[교재]
강의자료를 PDF파일로 제공합니다.
강좌운영진
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백창현 교수■ 소속 : 고려사이버대학교 기계제어공학과 교수
■ 학력 : 고려대학교 기계공학(열 및 유체공학) 박사
■ 현) 고려사이버대학교 기계제어공학과 교수
■ 전) 한국에너지기술평가원 국가 R&D 과제 연구원
■ 전) 한국산업기술평가관리원 국가 R&D 과제 연구원
■ 전) 고려대학교 BK21Plus미래융합기계시스템사업단 연구교수
■ E-mail : bch2@cuk.edu
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지화진 튜터■ 소속 : 고려사이버대학교 매치업 과정 튜터
■ 학력 : 연세대학교 평생교육경영 석사과정
■ E-mail: 3hjin@naver.com