총 학습시간 11시간 40분

[과정소개]

 ▪SPSS 다변량분석은R-type과Q-type방법론으로도알려진 차원의 축소(dimesion reduction)과군집화/케이스축소(clustering)를다루며,

그 외에도판별분석, 지각도분석인 대응분석과 다차원척도법, 컨조인트분석을다룹니다. 다변량분석은연구에서 필수적으로 사용되어야 하는 

기법은 아니지만, 고급 다변량분석기법을알면 더 많은 연구를 기획하고, 다른연구와 차별화된 결과물을 도출할 수 있습니다.

기본통계분석에 대한 이해를 토대로 다양한 고급분석을 익히기 때문에 기본분석과정은 필수 선수 과정입니다.

 ▪다변량분석은머신러닝의핵심 개념인 차원축소와 군집화를 다룹니다.

다차원에대한 이해, 차원축소가왜 필요한지, 주성분분석과요인분석의 차이가 무엇인지, 결과물을어떻게 활용하는지를 알게 됩니다.

또한 군집화 역시 다차원에서 차원값을이용한 거리와 유사성을 계산하는데, 이는머신러닝과 딥러닝에서의 고차원에 대한 이해와 연결이 됩니다.

고급분석과 데이터사이언스를 익히려는 분들에게 추천합니다.

[수강대상]

▪ 석박사 논문 과정에서 요인, 군집, 판별, 지각도분석 등의 활용이 필요한 분

▪ 차원축소와 군집화 등 머신러닝에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 데이터사이언스가 되고자 하는 분

▪ 유학을 준비하고 계시거나 해외 유학중이신 분들

▪ 대학 혹은 기관에서 통계분석이 필요한 연구와 강의를 하고 계신 강사 및 교수님

▪ 사회조사분석사 1급 / 사회복지사 등 통계이론 / 조사방법 / 통계분석이 요구되는 자격증 취득 준비생

▪ 기업과 기관에서 데이터분석 업무를 담당하고 있거나 이를 준비하고 계신 분들

[학습목표]

▪ 통계와 데이터 분석에서 핵심적인 개념인 다차원, 고차원의 차원값과 이의 계산과정, 알고리즘을 명확히 이해하게 됩니다.

▪ 요인분석을 더욱 깊이 있게 이해하게 되며, 주성분분석과의 차이, 직각회전과 사각회전 방법의 구분과 활용법을 알게 되고, 

    무엇보다 차원축소라는 대개념을 익히게 됩니다. 

▪ 머신러닝의 3가지 목적 중 하나인 군집(Clustering)의방법론을 통찰하게 되며, SPSS뿐만아니라 어떤 분석도구를 이용하더라도 

    분석의 적용과 활용이 가능합니다.

▪ 지각도분석방법인 대응분석과 다차원척도법을 활용할 수 있게 되어, 변수 및 케이스 간의 유사성과 상이성,

    클러스터에대한 결과를 다른 사람과 더욱 쉽게 커뮤니케이션하고 전달할수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

▪ 대안의 선택과 예측 방법 중 가장 강력한 컨조인트분석의 핵심적 이해, 대안생성, 적용 및 결과해석과 활용을 마스터할 수 있습니다.

[수강안내]

※ 정규학습일수는 180일이며, 180일이내 수강을 80% 이수해야만 수료증이 발급됩니다.

※ 교재는 강의 내에서 교안과 실습자료를 다운로드 받으실 수 있도록 파일로 제공됩니다.

※ 실습프로그램은 개인이 별도로 준비하셔야 합니다.

 ■ 교환.환불규정 ■

  1) 결제 후 7일 이내, 이용한 강좌 없을 경우: 전액 환불

  2) 결제 후 7일 초과 ~ 수강기간 1/2 이하

     - 이용한 강좌가 없을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%) 차감 후 환불

     - 이용한 강좌가 있을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%)+완료 강좌 수에 따른 정가 차감 후 환불

  3) 수강기간 1/2 초과: 환불 불가

     *산출기준 예시: 수강료 150,000원이면 강좌 수 20강인 경우, 150,000원/20강=7,500원(1강좌)로 산출

  ※ 유의사항

    - 수강기간이 종료된 강의는 환불이 불가합니다.

    - 복습기간이나 이벤트 등으로 추가로 제공된 기간은, 수강기간에 포함되지 않습니다.

    - 환불금액은 결제한 금액 기준이며, 결제 시 사용한 적립금(쿠폰)은 반환해드립니다.

  ※ 관련 콘텐츠 수정/보완 예정 안내 

    - 본 강의는 2022년 하반기 ~ 2023년 상반기에 업데이트 예정에 있습니다. 

    - 2022년까지 본 강의를 구매하신 수강생을 대상으로 추후 업데이트된 내용은 수강기간 내에 추가 비용 없이 들으실 수 있습니다.