APD(R) title

ADP 자격증 종합반 R

APD (R) - sttistics21

슬기로운 통계생활

강의를 들어야하는 이유!

APD (R) statistics-23

합격할 때 까지 계속 수강
업데이트된 자료 및 영상 시청 가능

APD (R) statistics-24

모든 강의 녹화 및 다시보기 제공

APD (R) statistics-25

Python 사용자 대상
ADP 실기 대비 전문 수업

APD (Python)-28

이런분들께 추천드립니다 !

APD (Python)5-33

머신러닝, 딥러닝의 배경 수학에도 관심이 있으신 분

APD (Python)5-34

딥러닝 예제 실행도 좋지만, 원리를 확실하게 알고 싶으신 분

APD (Python)5_ 40

데이터 사이언스, 통계학과 학부 4학년 혹은 석사 1, 2학기

슬통이 제공합니다!

APD (R) statistics-26

슬기로운 통계생활 자체교재

시험장 패키지 사용 맞춤코드

어떤 내용을 배울 수 있나요?

강의자료를 살짝 보여드립니다!

  • adp statistics book23년 9월 14일 179 page 0001
  • adp statistics book23년 9월 14일 234 page 0001
  • adp statistics book23년 9월 14일 16 page 00011
  • r ml 3
  • r ml 4
  • r ml 5

슬통에는 ADP자격증이 무더기!

APD (R) - statistics-27
APD (R) - statistics-28
APD (R) - statistics-29

89명 수강생 중

8명 합격 !

홍성원 인터뷰
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medal-45

제 24회 ADP 합격자
홍성원님 인터뷰

APD (R) - statistics-15

개념이 꽉! 잡히는

ADP 실기 종합반

ADP logo(R)-91

R 통계반

23개 수업 (총 16시간 47분)

ADP logo(R)-90

R 머신러닝반

75개 수업 (총 18시간 50분)

합격하는 답안 작성을

가르쳐 드립니다 !

folder r-40

커리큘럼

ADP 자격증 통계반 R

수업 총 23개 (총 16시간 47분)

= 텍스트

= 영상

  • 카톡방 운영공지
  • 강의안 최신 업데이트 R
  • 질문 게시판 운영
  • 강의 데이터
  • t검정 유형 세 가지 정리
  • ADP 수강생 Affiliate 프로그램 운영 공지
  • 18 – 32회차 기출문제 모음(최신)
  • 문제모음zip 구버전
  • 28회 문제풀이
  • 30회 문제풀이
  • 32회차 대비 Cox 회귀분석 코드
  • 1강. 통계 용어 뜻 제대로 알고 넘어가기 & 전확률 정리와 베이즈 정리
  • 2강. 확률변수의 기댓값과 분산, 통계검정의 근본원리
  • [보충문제] 나이브 베이즈
  • 3강. t검정과 검정 가정 체크방법
  • 4강. t 검정 종류 및 비모수 검정
  • 5강.카이제곱검정
  • 6강. ANOVA 이해하기
  • 7강. Twoway ANOVA & 회귀분석
  • 8강.회귀분석 모델 선택
  • (보충) 최적화 문제 풀이 & PCA 회귀분석
  • (보충) 관리도, 베이지안회귀, 선형계획법, 로지스틱회귀
  • (보충) 오버피팅과 cross validation
folder r-40

커리큘럼

ADP 자격증 머신러닝 R

수업 총 75개 (총 18시간 50분)

= 텍스트

= 영상

  • 빅데이터분석기사 시험소개
  • 강의 소개
  • 실기시험 응시 가이드
  • 시험 환경 세팅
  • Github Copilot, 챗지피티 활용 방법
  • 데이터 불러오기와 유용한 팁
  • EDA 개요 및 자동화방법
  • EDA에 유용한 추가 패키지
  • 데이터 전처리 개요
  • 결측치 처리방법
  • 범주형 변수 인코딩 방법
  • 설명변수 불균형 처리, 변수 변환, 정규화, 데이터 전처리에 유용한 함수 소개
  • 반응변수 불균형 처리
  • 이상치 처리
  • 데이터 분할
  • 데이터 누수
  • 교차검증
  • 군집분석 준비작업
  • kmeans.
  • 군집 유효성 검증 – 실루엣계수
  • 군집 유효성 검증 – 팔꿈치방법
  • 군집 유효성 검증 – Gap 통계량
  • 계층적 군집분석과 파생 알고리즘
  • 그 외 군집 알고리즘
  • 내부 유효성 측도
  • 외부,안정성 측도
  • 군집 알고리즘 선택방법
  • 혼합데이터 군집분석
  • 군집분석 시 데이터가 클 경우
  • 25회 기출 – 군집분석
  • 26회 기출풀이- 군집분석
  • 주성분 분석
  • SOM
  • 요인분석
  • 30회차 기출풀이
  • 18 – 20회 기출풀이
  • 31회차 기출 풀이
  • 24회 기출풀이
  • Caret 패키지소개
  • 지표 선택기준
  • Bias variance trade of
  • Decision tree
  • Bagging, Random forest
  • Gradient boosting machine
  • XGBOOST
  • SVM
  • Neural Network
  • KNN
  • GLM 개념 Poisson&negative binomial regression, zero inflated model
  • 21회 기출풀이
  • 분류모델 개요
  • 분류 모델 구축시 유의사항
  • ROC 커브
  • 불균형 처리를 위한 threshold 조정
  • Logistic regression 구축 시 몇 가지 팁
  • 다중공선성 처리 팁
  • 22회차 기출 풀이
  • 다중분류
  • 29회 기출풀이
  • permutation importance
  • Partial dependence plot
  • feature importance, Drop column importance, Shapley value
  • 이상 탐지 모델 개요
  • 이상 탐지를 위한 추가 패키지
  • 27회 기출 풀이
  • 시계열 데이터 다루기
  • 시계열 모형 소개
  • 시계열 모형 인식방법
  • 비정상시 계열 다루기
  • 시계열 모델 학습 및 예측
  • 23회 기출 풀이 – 시계열 군집분석
  • 텍스트 마이닝 개요
  • 텍스트 마이닝 응용

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수강신청

강사
[수업 수]
* 통계
* 머신러닝
수강 기한
난이도

이삭, 슬통강사

23개 (16시간 47분)
75개 (18시간 50분)
무제한
초급 – 중급 – 고급

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