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인터넷 시대에 들어서서 생산된 데이터의 총량은 수치 자체를 가늠하기 힘든 숫자이다.
현시대의 개인이나 기업 모두에게 Big data 라고 불리는 이것은, 그것을 분석, 가공, 활용하는 능력과 기술의 확보가 선택이 아니라 필수이다.
또한 빅데이터는 클라우드, 사물인터넷 등의 기술에 통계학, 수학과 결부되어 새로운 분야를 창조하고 있다.
본 과정은 이러한 시대에 맞추어 기업의 실무자에게 필요한 가장 기초적이고도 필수적인 통계의 기본을 전달하여 기초 경쟁력을 탄탄히 잡을 수 있도록 도와줄 것이다.
강사명 : 한은주
통계의 기초를 바탕으로 자료 수집 척도 및 방법에 대해 설명할 수 있다.
자료를 나타내는 대표적인 수치의 특성을 알고 해석할 수 있다.
다양하게 활용되는 자료측정방법과 조사방법에 대해 설명할 수 있다.
확률이론, 확률변수, 확률분포에 대해 설명할 수 있고, 신뢰구간을 추정할 수 있다.
가설 및 가설검정의 유형을 알고, 주요 모수에 대한 가설검정 방법을 설명할 수 있다.
상관분석과 회귀분석, 그리고 그 밖의 여러 가지 통계분석에 대해 설명할 수 있다.
통계에 관심있는 일반 기업의 전 임직원
데이터, 통계 등을 활용하는 현업 임직원
평가항목 | 설문참여여부 |
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이수기준 | Y (필수 참여) |
차시 | 교육내용 |
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1 | 통계의 기초 및 자료수집척도 |
2 | 자료수집방법 및 정리 |
3 | 자료의 특성을 나타내는 대표적인 수치 |
4 | 다양하게 활용되는 자료측정방법 |
5 | 다양하게 활용되는 조사방법 (1) |
6 | 다양하게 활용되는 조사방법 (2) |
7 | 확률이론 |
8 | 확률변수의 다양한 특성 |
9 | 확률변수의 특성 및 이산확률분포 |
10 | 연속확률분포 및 표본평균의 확률분포 |
11 | 표본비율 및 표본분산의 확률분포 |
12 | 표본크기 결정 및 가설검정 기초 |
13 | 주요 모수에 대한 가설검정 |
14 | 두 모집단 차이에 대한 추론 |
15 | 상관분석과 회귀분석 |
16 | 그 외 통계분석 |