빅데이터 대학원 (17) 썸네일형 리스트형 2023-1. 빅데이터 애널리틱스 통계분석 1주차. 기초통계 (t.test) 2023-1. 빅데이터 애널리틱스 통계분석 1주차. 기초통계 (t.test) 1. 독립표본 T검정 - 정의 T-Test는 모집단의 분산, 표준편차를 알지 못할 때 모집단을 대표하는 표본의 분산, 표준편차를 통해 모집단의 평균을 비교하는 통계 방법으로, 표본이 정규성, 등분산성, 독립성 등을 만족할 때 사용 가능하다. T-Test는 아래와 같은 가설을 세우고 검정을 진행한다. - 귀무가설: 두 집단의 평균이 같다. (μ1 = μ2) - 대립가설: 두 집단의 평균이 다르다. (μ1 ≠ μ2) T-Test의 결과는 t값과, p값이 나오는데, p값은 검정 결과의 유의성을 나타낸다. p값이 유의수준(0.05)보다 작으면 귀무가설을 기각하고, 대립가설을 채택한다. 이를 통하여 두 집단의 평균값이 통계적으로 유의하게.. 2023-1. 빅데이터 분석론 2주차. R and Basic Statistical Testing 이번 수업은 R studio 활용하여 통계를 진행했다. 과거 SPSS, SAS 등을 많이 사용했으나, 최근 범용성이 뛰어난 오픈 라이브러리(R, 파이썬)을 대부분 사용한다. 1. t-statistics (t검정) - 정의 : 모집단의 분산이나 표준편차를 알지 못할 때, 모집단을 대표하는 표본으로부터 추정된 분산이나 표준편차를 가지고 검정하는 방법으로 “두 모집단의 평균간의 차이는 없다”라는 귀무가설과 “두 모집단의 평균 간에 차이가 있다”라는 대립가설 중에 하나를 선택할 수 있도록 하는 통계적 검정방법이다. ※ p-value < 0.05 → 귀무가설을 기각한다. (두 모집단의 평균은 통계적으로 같지 않다.) - rnorm : 정규분포로부터 랜덤 추출 · a t.test(data2$weight ~ data.. 2023-1. 빅데이터 분석론 1주차. 빅데이터와 적용 1. 각종 매체에서의 빅데이터, 인공지능의 중요성 - 데이터는 21세기의 원유이다. (2011, 가트너) - Data Scientist는 21세기 가장 매력적인 직업이 될 것이다. (2012, HBR) - 2030년까지 인공지능이 글로벌 경제에 기여하는 규모는 15조 7000억 달러가 될 것이다. (2017, PwC) - 가장 수요가 증가하는 직업 (2020, World Economic Forum) 1위. Data Analysts and Scientists 2위. AI and Machine Learning Speciallists 3위. Big Data Specialists 2. 왜 빅데이터, 인공지능인가? 1) 새로운 시각 - 모든 것의 데이터화 → 현실 세계를 새로운 시각으로 해석, 관점의 변화 - A.. Python 프로그래밍 초급 교육 (1) Introduction to Data Science Python 프로그래밍 초급 교육 (1) Introduction to Data Science 빅데이터 대학원 합격 후 사전강의로 파이썬 프로그래밍 초급과 파이썬을 활용한 텍스트 마이닝 교육이 온라인으로 진행 중이다. 앞으로 2년 동안 주구장창 사용할 파이썬 프로그래밍의 기초 이론부터 기본 문법, 수업 내용까지 블로그에 하나씩 정리하고자 한다. 그 중 가장 첫번째 수업 내용인 「Introduction to Data Science 」을 정리하고자 한다. 목차 #1. Introduction to Data Science #2. Python #3. 예측분석 #4. 강의 후 느낀점 Ⅰ. Introduction to Data Science 1. 왜 Data Science를 배워야하는가? 1) 시간이 지날수록 데이터 .. 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (5) :: 연세대 빅데이터 계약학과 면접 후기 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (5) :: 연세대 빅데이터 계약학과 면접 후기 지난 10월부터 진행된 대학원 입시가 모두 마무리되었다. 그 중 연세대학교 빅데이터 계약학과가 면접과 결과 발표가 12월 16일로 가장 늦게 나왔다. 11월 25일에 본 면접이 이제야 발표가 나왔는데, 운좋게도 합격을 하게 되었다. 내가 준비한 3개 대학교 중에서 가장 정보가 없는 곳이었기에 준비 과정에서도 어려움이 있었는데 나중에 연세대학교 정보대학원 빅데이터 계약학과에 지원하시는 분들에게 도움이 되고자 후기를 남기고자 한다. 2022.10.11 - [모든 요일의 기록/빅데이터 대학원] - 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (1) :: 나에게 맞는 대학원 찾기 2022.11.06 - [모든 요일의 기록/빅데이터 대학원.. 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (4) :: 성균관대 빅데이터학과 면접 후기 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (4) :: 성균관대 빅데이터학과 면접 후기 나의 두번째 빅데이터 대학원 면접. 전날 서강대 면접을 기분좋게 보고 나서 성대도 비슷하게 준비한 만큼 편하게 면접을 보고 오자고 다짐했다. 성대 면접을 위해 따로 준비한 것은 없었고, 다른 대학원 면접 준비와 마찬가지로 주요 질문을 정리하여 어떤 상황에서도 대답할 수 있게끔 준비했다. 2022.10.11 - [모든 요일의 기록/빅데이터 대학원] - 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (1) :: 나에게 맞는 대학원 찾기 2022.11.06 - [모든 요일의 기록/빅데이터 대학원] - 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (2) :: 대학원 면접 준비 2022.11.13 - [모든 요일의 기록/빅데이터 대학원] - 비전공자의 .. 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (3) :: 서강대 AI MBA 면접 후기 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (3) :: 서강대 AI MBA 면접 후기 대학원 진학을 결정하고 나서 지원하고자 하는 학교를 리스트업했을 때 가장 먼저 원서접수를 하고 면접을 보는 학교가 서강대학교였다. 서강대학교 AI MBA의 경우, 1차와 2차로 나누어서 지원을 하는데 '1차에서 떨어지면 2차에 또 지원할 기회가 있으니 일찍 지원해보자!'라는 마음으로 1차 일정에 맞추어 준비를 하였다. 면접은 11/4일에 진행되었는데, 해당 주에는 다른 대학원 원서접수기간과 겹치기도 했고, 아직 지원하지 않은 학교도 있어서 약간 어수선한 분위기에서 면접 준비를 했다. 다니던 수영도 일주일 간 쉬면서 퇴근 후에는 예상질문 정리와 말하기 연습을 진행했다. 내가 준비한 면접 예상 질문은 이전 글에 정리해 두었으니 참.. 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (2) :: 대학원 면접 준비 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (2) :: 대학원 면접 준비 2022.10.11 - [모든 요일의 기록] - 비전공자의 빅데이터 대학원 준비하기 (1) :: 나에게 맞는 대학원 찾기 빅데이터 관련하여 지원하고자 하는 대학원을 1차적으로 정리하였다. 회사 생활과 병행하기에 전일제인 일반대학원이 아닌 특수대학원을 지원하게 되었는데, 특수대학원은 일반대학원보다 지원 일자가 늦다. 전기 모집은 10월 3~4주까지 원서 접수를 하고 그 다음주에 면접을 본다. (심지어 연세대의 경우, 11/7~9일이 서류접수 기간여서 아직 접수조차 하지 않았다.) 다행히(?) 특수대학원은 일반대학원과 달리 대다수가 서류전형이 없고 바로 면접을 보고, 그 결과에 따라 합불이 결정되어서 서류 접수와 동시에 면접 준비를 하게 되었.. 이전 1 2 3 다음
