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싱글팩 : 데이터 사이언스 개념정리 A-Z
Course2. 알면 쓸모 있는 데이터 잡학사전(알쓸데잡)
[기초통계] 00_홍계훈강사님 소개 인터뷰 (3:50)
[기초통계] 01_기술통계와 추리통계(강의자료 포함) (4:01)
[기초통계] 02_모집단과 표본 (4:35)
[기초통계] 03_척도 (5:33)
[기초통계] 04_도수분포표와 막대그래프, 히스토그램 (4:21)
[기초통계] 05_공분산과 상관계수 (4:32)
[기초통계] 06_가설과 신뢰수준/유의확률 (5:28)
[기초통계] 07_양측 검증과 단측 검증 (3:54)
[기초통계] 08_t분석 (3:36)
[기초통계] 09_분산분석(ANOVA) (4:17)
[기초통계] 10_회귀분석 (4:26)
[기초통계] 11_로지스틱회귀분석 (3:34)
[기초통계] 12_조절효과와 매개효과 (4:30)
[기초통계] 13_구조방정식모형 (4:06)
[기초통계] 14_다수준분석 (4:19)
[머신러닝] 00_고태훈강사님 소개 인터뷰 (6:23)
[머신러닝] 01_머신러닝 (machine learning)(강의자료 포함) (10:43)
[머신러닝] 02_지도학습 (supervised learning) (5:41)
[머신러닝] 03_분류 (classification) (7:17)
[머신러닝] 04_회귀 (regression) (6:01)
[머신러닝] 05_비지도학습 (unsupervised learning) (20:36)
[머신러닝] 06_인공신경망과 딥러닝 (16:32)
[머신러닝] 07_파라미터 (parameter), 하이퍼파라미터 (hyperparameter) (8:12)
[머신러닝] 08_손실 함수 (loss function) (8:19)
[머신러닝] 09_학습, 검증, 테스트셋 (13:26)
[딥러닝] 00_이진원강사님 소개 인터뷰 (2:32)
[딥러닝] 01_Perceptron의 개념 이해(강의자료 포함) (7:44)
[딥러닝] 02_Deep Learning (5:59)
[딥러닝] 03_Gradient Descent (9:04)
[딥러닝] 04_Mini-Batch 학습법 (6:07)
[딥러닝] 05_Back Propagation (6:31)
[딥러닝] 06_Overfitting (9:32)
[딥러닝] 07_Convolutional Neural Network (6:55)
[딥러닝] 08_Recurrent Neural Network (8:04)
[딥러닝] 09_Generative Adversarial Network (6:39)
[딥러닝] 10_Tensorflow와 Pytorch (8:33)
[엔지니어링] 01_크롤링 (3:17)
[엔지니어링] 02_ETL (3:40)
[엔지니어링] 03_정형/비정형데이터 (4:14)
[엔지니어링] 04_Data Warehouse & Data Lake (5:18)
[엔지니어링] 05_데이터스트림 vs 배치 (4:33)
[엔지니어링] 06_Workflow (3:53)
[엔지니어링] 07_컴퓨터 클러스터 (3:33)
[엔지니어링] 08_Scale Up & Scale Out (3:38)
[엔지니어링] 09_SQL (6:11)
[엔지니어링] 10_Hadoop(하둡) (6:35)
[엔지니어링] 11_Spark(스파크) (4:47)
[엔지니어링] 12_Hive(하이브) (4:46)
[엔지니어링] 13_NoSQL (9:00)
[기초통계] 06_가설과 신뢰수준/유의확률
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