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데이터 분석 기법의 직관을 쉽게 이해하고 싶은 실무자
통계학을 공부하고 활용해야 하는 대학생, 대학원생
데이터 분석 기법의 원리와 성질을 이해하고 싶은 분
서비스 내용
상세 수업내용은 협의 후 결정합니다.
기초통계학(상관분석, 선형회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 분산분석 등)
고급통계학(베이즈 통계, 다변량자료분석, 비모수통계, 시계열자료 분석, 수리통계 등)
머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 크롤링
전문가 소개
서비스 설명 란을 참고해주세요
준비물
노트북(R 또는 Python 설치)
서비스 설명
Chat GPT의 시대입니다.
데이터 관련 전공이 아니더라도 Chat GPT를 활용하여 손쉽게 머신 러닝 / 딥 러닝 코드를 생성하고, 실무에 적용하는 경우를 흔히 볼 수 있습니다. 각 분석 방법에 담겨 있는 직관만 이해한다면, R / Python을 이용해 분석 결과를 도출하는 것은 점점 더 쉬워지고 있습니다.
그러나 그들의 분석은 틀린 경우가 많습니다. 선무당이 사람 잡는다는 말처럼, 원리에 대한 이해 없이 R / Python 코드로 구현한 데이터 분석은 잘못된 결론을 도출해서 더 심각한 문제를 야기할 수 있습니다.
당신에 속도에 맞춰, 궁금했던 것이나 어려웠던 부분들을 쉽게 설명하고, R / Python으로 어떻게 구현하는지 설명해 드립니다. 실무에서는 추가적으로 어떤 점들을 고려해야 할 지도 함께 말씀드립니다.
구체적인 수업 내용은 협의하여 결정합니다.
수업 내용에 따라 수업횟수 및 금액이 변동될 수 있습니다.
- 비 통계학전공 학사 및 석사 대상 통계이론 수업 다회 진행
(회귀분석, 구조방정식, 베이즈통계 등)
- 통계대학원 입시과외
- 서울대학교 통계학 수업조교 경험 5회 (이론수업 및 R, Python 실습)
- 통계 논문 상담 2회 진행
- AP STATISTICS 수업 2회
- 서울대학교 학사 졸(경제학, 통계학)
- 서울대학교 석사 졸(통계학)
- Bayesian Statistics 전공
- 서울대학교 통계학과 조교 수업 5개 과목 진행(기초통계, Bayes 통계, 디지털 인문학 등)
- 서울대학교 통계학과 파이썬 실습 교재 작성
- 현 금융권 Data Scientist 근무(리스크 모델링, 사기 방지 등)
서비스 제공절차
자유롭게 수업 관련해서 문의주세요.
수업 내용과 진행 여부는 협의 후 결정합니다.
오프라인과 온라인 수업 모두 가능합니다.
오프라인 장소는 서울시 용산구, 마포구, 동작구 가능하고, 이외 지역은 협의 가능합니다.
의뢰인 준비사항
공부하고 싶은 주제와 분석 툴(R 또는 Python) 을 준비해 오시면 좋습니다.
모집 형태
분야
장소
용산
상세한 진행 장소는 협의를 통해 정해요
동작
상세한 진행 장소는 협의를 통해 정해요
마포
상세한 진행 장소는 협의를 통해 정해요
가능일
- ∙ 월요일:18:00~23:30
- ∙ 화요일:18:00~23:30
- ∙ 수요일:18:00~23:30
- ∙ 목요일:18:00~23:30
- ∙ 금요일:18:00~23:30
- ∙ 토요일:00:00~23:30
- ∙ 일요일:12:00~23:30
커리큘럼
1회차
고급통계학 '베이즈 통계' 주제에 대한 커리큘럼 예시입니다. - 기초 통계학 개념(기대값, 확률변수, 조건부확률 등) - Bayesian Statistics 소개 - 베이즈 정리 - 과제 부여(이론)
2회차
- One-parameter models 기반 베이즈 통계적 추론(사후분포, 예측 등) - 과제 부여(이론)
3회차
- Monte Carlo approximation - 과제 부여 및 확인(R 또는 Python)
4회차
- Gibbs Sampler - 과제 부여 및 확인(R 또는 Python)
5회차
- Bayesian Hierarchical Model - 과제 부여 및 확인(R 또는 Python)
6회차
- Two Parameter Model(정규분포) - 과제 부여 및 확인(R 또는 Python)
7회차
- Bayesian 회귀분석 - 과제 부여 및 확인(R 또는 Python)
8회차
- Metropolis-Hastings 알고리즘 - 과제 부여 및 확인(R 또는 Python)
9회차
- Empirical Bayes - 과제 부여 및 확인(R 또는 Python)
10회차
- 실 데이터 분석 및 보고서 작성 : 자유 주제 - 예시 : 전국 미세먼지 농도 예측, 보험 사고 예측 등
가격 정보
STANDARD
140,000원
DELUXE
420,000원
PREMIUM
700,000원
패키지 설명
기초통계이론 및 실습
대학교 교양수업 수준의 통계이론 및 실습
고급통계이론 및 실습
대학교 통계 전공수업 수준의 통계이론 및 실습
데이터 수집, 정제 및 분석
이론과 실습 뿐 아니라 특정 산출물이 필요한 경우
1회당 레슨시간 (분)
60분
60분
60분
레슨 횟수
2회
6회
10회
전문가 정보
취소 및 환불 규정
가. 레슨 환불기준 원칙 학원의 설립/운영 및 과외교습에 관한 법률 제 18조(교습비 등의 반환 등) - 학원설립, 운영자, 교습자 및 개인과외교습자는 학습자가 수강을 계속할 수 없는 경우 또는 학원의 등록말소, 교습소 폐지 등으로 교습을 계속할 수 없는 경우에는 학습자로부터 받은 교습비를 반환하는 등 학습자를 보호하기 위하여 필요한 조치를 하여야 한다. 1. 레슨을 제공할 수 없거나, 레슨 장소를 제공할 수 없게 된 날 : 이미 납부한 레슨비 등을 일할 계산한 금액 환불 2. 레슨기간이 1개월 이내의 경우 - 레슨 시작전 : 이미 납부한 레슨비 전액 환불 - 총 레슨 시간의 1/3 경과전 : 이미 납부한 레슨비의 2/3에 해당액 환불 - 총 레슨 시간의 1/2 경과전 : 이미 납부한 레슨비용의 1/2에 해당액 환불 - 총 레슨시간의 1/2 경과후 : 반환하지 않음 3.레슨 기간이 1개월을 초과하는 경우 - 레슨 시작전 : 이미 납부한 레슨비 전액 환불 - 레슨 시작후 : 반환사유가 발생한 당해 월의 반환 대상 레슨비(레슨비 징수기간이 1개월 이내인 경우에 따라 산출된 수강료를 말한다)와 나머지 월의 레슨비 전액을 합산한 금액 환불 * 총 레슨 시간의 레슨비 징수기간 중의 총레슨시간을 말하며, 반환 금액의 산정은 반환 사유가 발생한 날까지 경과 된 레슨시간을 기준으로 함
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