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차시 | 강의명 | 학습시간 |
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Part1. 통계분석 | ||
1차시 | SPSS기본분석과정 변수와 척도 I | 26분 |
2차시 | SPSS기본분석과정 변수와척도 II | 43분 |
3차시 | SPSS기본분석과정 조사설계 I | 46분 |
4차시 | SPSS기본분석과정 조사설계 II | 18분 |
5차시 | SPSS기본분석과정 SPSS 다루기1 : 자료의 입력 | 36분 |
6차시 | SPSS기본분석과정 SPSS 다루기2 : 자료의 변환 | 32분 |
7차시 | SPSS기본분석과정 SPSS 다루기3 : 자료의 변환 연습 | 20분 |
8차시 | SPSS기본분석과정 기술통계분석1 : 범주형 자료의 요약 | 22분 |
9차시 | SPSS기본분석과정 기술통계분석2 : 연속형 자료의 요약 | 44분 |
10차시 | SPSS기본분석과정 기술통계분석3 : 데이터탐색 | 22분 |
11차시 | SPSS기본분석과정 기술통계분석4 : 다중응답분석 | 20분 |
12차시 | SPSS기본분석과정 기초통계이론1 : 통계학의 개념 | 28분 |
13차시 | SPSS기본분석과정 기초통계이론2 : 오차와 분포 | 36분 |
14차시 | SPSS기본분석과정 기초통계이론3 : 점추정과 구간추정 | 46분 |
15차시 | SPSS기본분석과정 가설과 검정1 : 가설검정의 개념 | 43분 |
16차시 | SPSS기본분석과정 가설과 검정2 : t검정의 종류 | 16분 |
17차시 | SPSS기본분석과정 가설과 검정3 : 일표본 t검정의 이론적 이해 | 10분 |
18차시 | SPSS기본분석과정 가설과 검정4 : 일표본 t검정의 이론적 이해 | 20분 |
19차시 | SPSS기본분석과정 가설과 검정5 : 독립표본 t검정의 개념과 실습 | 13분 |
20차시 | SPSS기본분석과정 가설과 검정6 : 독립표본 t검정의 이론적 이해 | 15분 |
21차시 | SPSS기본분서과정 가설과 검정7 : 대응표본 t검정의 개념과 실습 | 8분 |
22차시 | SPSS기본분석과정 가설과 검정8 : 대응표본 t검정의 이론적 이해 | 7분 |
23차시 | SPSS기본분석과정 교차분석1 : 교차분석의 개념과 실습 | 33분 |
24차시 | SPSS기본분석과정 교차분석2 : 교차분석의 이론적 이해 | 18분 |
25차시 | SPSS기본분석과정 분산분석1 : 분산분석의 개념과 실습 | 24분 |
26차시 | SPSS기본분석과정 분산분석2 : 분산분석의 이론적 이해 | 21분 |
27차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석1 : 신뢰도와 타당도의 개념 | 29분 |
28차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석2 : 신뢰도분석의 개념 | 13분 |
29차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석3 : 신뢰도분석 실습 | 15분 |
30차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석4 : 요인분석의 개념 | 14분 |
31차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석5 : 요인분석 실습사례1 | 35분 |
32차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석6 : 요인분석 실습사례2 | 17분 |
33차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석7 : 요인분석 실습사례3 | 17분 |
34차시 | SPSS기본분석과정 신뢰도와 요인분석8 : 요인분석의 이론적 이해 | 19분 |
35차시 | SPSS기본분석과정 상관관계분석1 : 상관관계분석의 개념과 실습 | 43분 |
36차시 | SPSS기본분석과정 상관관계분석2 : 상관관계분석의 이론적 이해 | 25분 |
37차시 | SPSS기본분석과정 회귀분석1 : 회귀분석의 개념과 실습 | 43분 |
38차시 | SPSS기본분석과정 회귀분석2 : 회귀분석의 이론적 이해 | 17분 |
39차시 | SPSS기본분석과정 회귀분석3 : 회귀분석 가정의 검토(회귀진단) | 35분 |
40차시 | SPSS기본분석과정 다중회귀분석1 : 다중회귀분석의 개념과 실습 | 39분 |
41차시 | SPSS기본분석과정 다중회귀분석2 : 다중회귀분석의 이론적 이해 | 15분 |
42차시 | SPSS기본분석과정 더미회귀분석1 : 더미회귀분석의 개념과 실습 | 37분 |
43차시 | SPSS기본분석과정 더미회귀분석2 : 더미회귀분석의 이론적 이해 | 11분 |
44차시 | SPSS고급분석과정 인과관계와 회귀모형1 : 개요와 인과관계 | 36분 |
45차시 | SPSS고급분석과정 인과관계와 회귀모형2 : 공동변화와 회귀분석과정 | 13분 |
46차시 | SPSS고급분석과정 선형회귀분석1 : 개념과 실습 | 24분 |
47차시 | SPSS고급분석과정 선형회귀분석2 : 주요통계량의 이해 | 17분 |
48차시 | SPSS고급분석과정 선형회귀분석3 : 회귀가정의 진단 | 22분 |
49차시 | SPSS고급분석과정 다중회귀분석1 : 개념과 실습 | 54분 |
50차시 | SPSS고급분석과정 다중회귀분석2 : 주요통계량의 이해 | 25분 |
51차시 | SPSS고급분석과정 변수변환과 이상치진단1 : 변수변환 | 18분 |
52차시 | SPSS고급분석과정 변수변환과 이상치진단2 : 이상치진단 | 23분 |
53차시 | SPSS고급분석과정 더미회귀와 통제변수1 : 개념과 더미변수 생성방법 | 22분 |
54차시 | SPSS고급분석과정 더미회귀와 통제변수2 : 분석실습 | 19분 |
55차시 | SPSS고급분석과정 단계선택법과 위계적 회귀분석1 : 개념과 단계선택법 실습 | 23분 |
56차시 | SPSS고급분석과정 단계선택법과 위계적 회귀분석2 : 위계적 회귀분석 실습 | 7분 |
57차시 | SPSS고급분석과정 매개회귀분석1 : 매개변수와 매개효과의 개념 | 34분 |
58차시 | SPSS고급분석과정 매개회귀분석2 : 전통적방법의 단일매개회귀분석 | 22분 |
59차시 | SPSS고급분석과정 매개회귀분석3 : 전통적방법의 다중독립변수 및 통제변수 포함 매개회귀분석 | 18분 |
60차시 | SPSS고급분석과정 매개회귀분석4 : 전통적방법의 평행다중 및 연속다중 매개회귀분석 | 20분 |
61차시 | SPSS고급분석과정 매개회귀분석5 : PROCESS를 이용한 단일매개회귀분석 | 20분 |
62차시 | SPSS고급분석과정 매개회귀분석6 : PROCESS를 이용한 다중독립변수 및 통제변수 포함 매개회귀분석 | 14분 |
63차시 | SPSS고급분석과정 매개회귀분석7 : PROCESS를 이용한 평행다중 및 연속다중 매개회귀분석 | 18분 |
64차시 | SPSS고급분석과정 조절회귀분석1 : 조절변수와 조절효과의 개념 | 23분 |
65차시 | SPSS고급분석과정 조절회귀분석2 : 전통적방법의 단일독립변수의 조절효과분석 | 44분 |
66차시 | SPSS고급분석과정 조절회귀분석3 : 전통적방법의 다중독립변수 및 통제변수포함 조절효과분석 | 17분 |
67차시 | SPSS고급분석과정 조절회귀분석4 : 전통적방법의 범주형 조절변수의 조절효과분석 | 25분 |
68차시 | SPSS고급분석과정 조절회귀분석5 : PROCESS를 이용한 단일 및 다중독립변수의 조절효과분석 | 15분 |
69차시 | SPSS고급분석과정 조절회귀분석6 : PROCESS를 이용한 통제변수 포함 및 이분형 조절효과분석 | 8분 |
70차시 | SPSS고급분석과정 이항로지스틱 회귀분석1 : 기본개념 | 36분 |
71차시 | SPSS고급분석과정 이항로지스틱 회귀분석2 : 분석실습 | 64분 |
72차시 | SPSS고급분석과정 이항로지스틱 회귀분석3 : 주요통계량 | 24분 |
73차시 | SPSS고급분석과정 다항로지스틱 회귀분석1 : 기본개념 | 6분 |
74차시 | SPSS고급분석과정 다항로지스틱 회귀분석2 : 분석실습 | 32분 |
75차시 | SPSS고급분석과정 로지스틱 매개회귀분석1 : 기본개념 | 7분 |
76차시 | SPSS고급분석과정 로지스틱 매개회귀분석2 : 분석실습 | 19분 |
77차시 | SPSS고급분석과정 로지스틱 조절회귀분석1 : 기본개념 | 12분 |
78차시 | SPSS고급분석과정 로지스틱 조절회귀분석2 : 분석실습 | 17분 |
79차시 | SPSS비모수통계분석과정 비모수통계이론 - 기본개념과 분석종류 | 27분 |
80차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계이론 - 1표본 검정법의 종류와 개념 | 25분 |
81차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계분석 - 1표본 검정의 분석 | 30분 |
82차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계이론 - 독립2표본 검정법의 종류와 개념 | 17분 |
83차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계분석 - 독립2표본 검정의 분석 | 16분 |
84차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계이론 - 대응2표본 검정법의 종류와 개념 | 20분 |
85차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계분석 - 대응2표본 검정의 분석 | 19분 |
86차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계이론 - 독립k표본 검정법의 종류와 개념 | 21분 |
87차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계분석 - 독립k표본 검정의 분석 | 16분 |
88차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계이론 - 대응k표본 검정법의 종류와 개념 | 13분 |
89차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계분석 - 대응k표본 검정의 분석 | 17분 |
90차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계이론 - 순위의 상관관계 종류와 개념 | 17분 |
91차시 | SPSS비모수통계분석과정비모수통계분석 - 순위의 상관관계검정의 분석 | 12분 |
92차시 | SPSS다변량분석과정 요인분석이론(1)-요인분석의 핵심개념 | 30분 |
93차시 | SPSS다변량분석과정 요인분석이론(2)-요인분석의 과정1 | 41분 |
94차시 | SPSS다변량분석과정 요인분석이론(3)-요인분석의 과정2 | 22분 |
95차시 | SPSS다변량분석과정 요인분석이론(4)-요인분석의 과정3 | 28분 |
96차시 | SPSS다변량분석과정 요인분석실습(1)-직각회전방식 | 24분 |
97차시 | SPSS다변량분석과정 요인분석실습(2)-사각회전방식 | 20분 |
98차시 | SPSS다변량분석과정 요인분석실습(3)-요인수지정과 요인점수의 활용 | 31분 |
99차시 | SPSS다변량분석과정 군집분석이론(1)-군집분석의 핵심개념 | 38분 |
100차시 | SPSS다변량분석과정 군집분석이론(2)-유사성 측정방법과 군집의 유형 | 15분 |
101차시 | SPSS다변량분석과정 군집분석이론(3)-군집화 방법과 군집분석의 종류 | 35분 |
102차시 | SPSS다변량분석과정 군집분석실습(1)-연속형자료의 군집분석 | 35분 |
103차시 | SPSS다변량분석과정 군집분석실습(2)-이분형자료의 군집분석 | 16분 |
104차시 | SPSS다변량분석과정 군집분석실습(3)-대표본자료의 군집분석과 이단계군집분석 | 35분 |
105차시 | SPSS다변량분석과정 판별분석이론(1)-판별분석의 핵심개념 | 26분 |
106차시 | SPSS다변량분석과정 판별분석이론(2)-판별분석의 주요통계량 | 25분 |
107차시 | SPSS다변량분석과정 판별분석실습(1)-2집단 판별분석 | 27분 |
108차시 | SPSS다변량분석과정 판별분석실습(2)-3집단 판별분석 | 42분 |
109차시 | SPSS다변량분석과정 다차원척도법 이론(1) | 22분 |
110차시 | SPSS다변량분석과정 다차원척도법 실습(1)-대칭행렬자료의 분석 | 22분 |
111차시 | SPSS다변량분석과정 다차원척도법 실습(2)-비대칭행렬자료의 분석 | 12분 |
112차시 | SPSS다변량분석과정 대응분석 이론(1) | 10분 |
113차시 | SPSS다변량분석과정 대응분석 실습(1)-단일대응분석 | 22분 |
114차시 | SPSS다변량분석과정 대응분석 실습(2)-다중대응분석 | 17분 |
115차시 | SPSS다변량분석과정 컨조인트분석 이론(1) | 36분 |
116차시 | SPSS다변량분석과정 컨조인트분석 실습(1)-최적대안의 도출 | 38분 |
117차시 | SPSS다변량분석과정 컨조인트분석 실습(2)-시장세분화 | 15분 |
118차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 강의소개 및 고정효과와 무선효과의 이해(1) | 37분 |
119차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 고정효과와 무선효과의 이해(2) | 13분 |
120차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 회귀분석의 이해와 한계 | 25분 |
121차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 다층선형모형의 개념과 목적 | 23분 |
122차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 다층선형모형의 기본형태 | 26분 |
123차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 분석데이터파일준비와 HLM프로그램 다루기 | 34분 |
124차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 기초모형 분석실습 및 해석 | 45분 |
125차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 연구모형1(고정상수, 고정계수) 분석실습 및 해석 | 14분 |
126차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 연구모형2(무선상수, 고정계수) 분석실습 및 해석 | 20분 |
127차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 연구모형3(고정상수, 무선계수) 분석실습 및 해석 | 6분 |
128차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 연구모형4(무선상수, 무선계수) 분석실습 및 해석 | 6분 |
129차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 연구모형5(상호작용변수설정) 분석실습 및 해석 | 17분 |
130차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 HLM 실전과제(1) : 기초모형과 Level1 모형분석 | 37분 |
131차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 HLM 실전과제(2) : Level2와 상호작용분석 | 17분 |
132차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 HLM 분석개념 종합정리 | 43분 |
133차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 횡단 HLM 논문 Review | 36분 |
134차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 SPSS 실전과제(1) : 기초모형과 Level1 모형분석 | 31분 |
135차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 SPSS 실전과제(2) : Level2와 상호작용분석 | 41분 |
136차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 종단자료 HLM개념 및 기초모형 분석 | 43분 |
137차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 종단자료 HLM/SPSS 연구모형 분석 | 33분 |
138차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 종단 HLM 논문 Review | 26분 |
139차시 | SPSS&HLM 다층선형모델분석과정 랜덤모수추정 검정 및 Q&A | 13분 |
140차시 | 구조방정식모델분석과정 구조방정식의 개념 및 특징 | 24분 |
141차시 | 구조방정식모델분석과정 구조방정식모델의 변수와 가설1 : 변수의 종류 | 30분 |
142차시 | 구조방정식모델분석과정 구조방정식모델의 변수와 가설2 : 가설과 통계량 | 36분 |
143차시 | 구조방정식모델분석과정 AMOS 사용법1 : 연습모델 개요와 AMOS작성시 유의사항 | 19분 |
144차시 | 구조방정식모델분석과정 AMOS 사용법2 : 모형작성 실습 | 36분 |
145차시 | 구조방정식모델분석과정 분석결과의 해석1 : 모델적합도와 수정지수 | 29분 |
146차시 | 구조방정식모델분석과정 분석결과의 해석2 : 경로계수와 효과분해 | 30분 |
147차시 | 구조방정식모델분석과정 종합사례연구소개1 : 연구설계 소개 | 28분 |
148차시 | 구조방정식모델분석과정 종합사례연구소개2 : 분석결과 | 33분 |
149차시 | 구조방정식모델분석과정 모델개념화 및 모델설정 | 20분 |
150차시 | 구조방정식모델분석과정 자료수집 및 자료점검2 : 이상치와 정규성 점검방법 | 19분 |
151차시 | 구조방정식모델분석과정 자료수집 및 자료점검3 : 원자료와 행렬자료의 변환 | 11분 |
152차시 | 구조방정식모델분석과정 요인분석1 : 요인분석과 타당도 | 14분 |
153차시 | 구조방정식모델분석과정 요인분석2 : 탐색적 요인분석 | 30분 |
154차시 | 구조방정식모델분석과정 요인분석3 : 확인적 요인분석 | 27분 |
155차시 | 구조방정식모델분석과정 요인분석4 : 집중타당도와 판별타당도 | 29분 |
156차시 | 구조방정식모델분석과정 요인분석5 : 탐색적 요인분석의 중요성 | 19분 |
157차시 | 구조방정식모델분석과정 모델적합도와 모수추정 해석1 : 모델적합도 평가 | 37분 |
158차시 | 구조방정식모델분석과정 모델적합도와 모수추정 해석2 : 모수추정치 | 21분 |
159차시 | 구조방정식모델분석과정 모델적합도와 모수추정 해석3 : 효과분해와 부트스트랩 | 20분 |
160차시 | 구조방정식모델분석과정 모델수정1 : 개념과 수정전략 | 21분 |
161차시 | 구조방정식모델분석과정 모델수정2 : 모델수정의 실제와 최종모형 결과 | 32분 |
162차시 | 구조방정식모델분석과정 매개효과검증1 : 개념과 단순매개 검증 | 25분 |
163차시 | 구조방정식모델분석과정 매개효과검증2 : 병렬다중매개와 연속다중매개 검증 | 25분 |
164차시 | 구조방정식모델분석과정 조절효과검증1 : 개념과 대응모수비교법 | 40분 |
165차시 | 구조방정식모델분석과정 조절효과검증2 : 등가제약법 | 36분 |
166차시 | 구조방정식모델분석과정 경로분석1 : 경로분석의 개념과 실제 | 16분 |
167차시 | 구조방정식모델분석과정 경로분석2 : 경로분석을 이용한 종합사례모델분석 | 13분 |
168차시 | 구조방정식모델분석과정 잠재성장모델분석1 : 개념과 무조건/조건모형 | 44분 |
169차시 | 구조방정식모델분석과정 잠재성정모델분석2 : 다변량잠재성장모형 | 18분 |
170차시 | 구조방정식모델분석과정 자기회귀교차지연모델1 : 개념과 분석 | 19분 |
171차시 | 구조방정식모델분석과정 자기회귀교차지연모델2 : 분석결과의 해석 | 7분 |
172차시 | 구조방정식모델분석과정 다양한 구조방정식모델 | 28분 |
173차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 메타분석의 이해와 연구절차 | 47분 |
174차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 STATA를 이용한 메타분석 해보기 | 36분 |
175차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 효과크기의 계산 및 변화 | 49분 |
176차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 고정효과와 확률효과의 이해 | 9분 |
177차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 가중치의 이해와 STATA분석 실습 | 21분 |
178차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 평균차이와 상관 메타분석 | 36분 |
179차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 출판편의진단 | 6분 |
180차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 이분형자료 메타분석 | 26분 |
181차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 메타회귀분석과 조절효과의 규명 | 16분 |
182차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 종합사례1의 분석실습 | 19분 |
183차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 종합사례2의 분석실습 | 15분 |
184차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 종합사례3의 분석실습 | 10분 |
185차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 종합사례4의 분석실습 | 20분 |
186차시 | STATA를 활용한 메타분석과정 종합사례5의 분석실습 | 13분 |
187차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 강의소개 및 시계열분석의 개념 | 23분 |
188차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 ARIMA모형의 개념 | 33분 |
189차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 STATA 기본활용법 | 26분 |
190차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 시계열자료의 탐색적 분석 | 17분 |
191차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 변수조정 및 시계열데이터다루기 | 43분 |
192차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 시계열자료의 정상화개념 | 13분 |
193차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 단위근검정 | 42분 |
194차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 시계열분석과정과 모형식별 | 45분 |
195차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 모형식별 분석 실습 | 39분 |
196차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 모형식별 종합과제 연습 | 40분 |
197차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 단일시계열모형의 연습과제(1) | 31분 |
198차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 단일시계열모형의 연습과제(2) | 15분 |
199차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 단일시계열모형의 연습과제(3) | 37분 |
200차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 계절형 시계열모형 개념과 실습 | 27분 |
201차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 계절형 시계열모형 연습과제 | 37분 |
202차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 개입분석의 개념과 실습 | 22분 |
203차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 VAR모형의 개념 | 15분 |
204차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 VAR모형의 실습 | 41분 |
205차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 VAR모형 연습과제 | 19분 |
206차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 VEC모형의 개념 | 7분 |
207차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 VEC모형의 실습 | 21분 |
208차시 | STATA를 활용한 시계열분석과정 VEC모형 연습과제 | 20분 |
209차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 패널데이터개념과 STATA다루기 | 28분 |
210차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 STATA를 이용한 기술통계분석 | 23분 |
211차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 패널변수설정과 데이터탐색 | 25분 |
212차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 고정효과모델: OLS와 LSDV | 38분 |
213차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 고정효과모델: within추정 | 24분 |
214차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 확률효과모델과 모델선택 가이드라인 | 9분 |
215차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 모형진단과 다양한 검정 | 37분 |
216차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 사례연구의 기술통계와 모델추정 | 25분 |
217차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 사례연구의 고정효과추정 | 26분 |
218차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 사례연구의 확률효과추정 | 19분 |
219차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 종합연습문제 풀이 | 19분 |
220차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 시간고정변수의 확률효과추정 결과 | 9분 |
221차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 패널데이터의 병합 | 11분 |
222차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 일원1차 차분모형 | 20분 |
223차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 이원1차차분모형 | 15분 |
224차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 3시점 1차차분모형과 DID추정 | 15분 |
225차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 2시점 1차차분모형 실습 | 18분 |
226차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 DID모형과 1차차분모형 정리 | 16분 |
227차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 패널프로짓모형 | 39분 |
228차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 패널로짓모형 | 35분 |
229차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 패널토빗모형 | 16분 |
230차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 패널카운트모형 | 4분 |
231차시 | STATA를 활용한 패널데이터분석과정 사례연구의 이원오차모형 | 15분 |
Part2. 빅데이터분석(Python) | ||
232차시 | 분석 데이터 준비 | 20분 |
233차시 | Python 설치하기 | 24분 |
234차시 | Python 기초1: 데이터 유형 | 57분 |
235차시 | Python 기초2: 조건문과 반복문 | 20분 |
236차시 | Python 기초3: Numpy 함수 | 39분 |
237차시 | Python 기초4: Pandas 함수 기초 | 41분 |
238차시 | Python 기초5: Pandas로 데이터 변환하기 | 44분 |
239차시 | 단변량 데이터 탐색 | 34분 |
240차시 | 이변량 데이터 탐색 | 22분 |
241차시 | 이상치 처리 | 32분 |
242차시 | 변수 변환 | 15분 |
243차시 | 결측값 처리 | 44분 |
244차시 | 데이터 정제 실전 과제 | 35분 |
245차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 기술통계분석 | 43분 |
246차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 실습과 시각화 | 30분 |
247차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 실습과 시각화 | 29분 |
248차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 개념과 원리 | 22분 |
249차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 실습과 시각화 | 10분 |
250차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 개념과 원리 | 27분 |
251차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 실습과 시각화 | 18분 |
252차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 개념과 원리 | 39분 |
253차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 실습과 시각화 | 51분 |
254차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 개념과 원리 | 10분 |
255차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 실습과 시각화 | 19분 |
256차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 개념과 원리 | 29분 |
257차시 | Python을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 실습과 시각화 | 35분 |
258차시 | Text Mining의 개념과 활용 | 26분 |
259차시 | Text Mining 분석법과 자료확보 | 22분 |
260차시 | Text 분석 패키지 설치 | 28분 |
261차시 | 형태소 분석기와 데이터 불러오기 | 28분 |
262차시 | 전처리와 정규식 | 29분 |
263차시 | 워드클라우드와 집단/기간별 분석 | 21분 |
264차시 | 워드네크워크 분석 | 23분 |
265차시 | 특정 키워드 매칭 추출 및 분석 | 13분 |
266차시 | n-gram 네트워크 분석 | 13분 |
267차시 | Python을 활용한 텍스트마이닝 Text 자료의 전처리 | 41분 |
268차시 | Python을 활용한 텍스트마이닝 단어 빈도분석과 Word Clouding | 28분 |
269차시 | Python을 활용한 텍스트마이닝 단어 연관분석과 Word Network | 44분 |
270차시 | 감성분석(Sentiment Analysis)의 이해 | 23분 |
271차시 | 속성별 키워드 및 감성단어 추출 | 15분 |
272차시 | 문장세분화 및 감성 스코어링 | 27분 |
273차시 | 데이터병합 및 특정키워드 감성분석 | 7분 |
274차시 | 텍스트 Clustering의 이해 | 21분 |
275차시 | 단어기준 클러스터 | 27분 |
276차시 | 문장기준 클러스터 | 9분 |
277차시 | LDA와 토픽모델링 | 18분 |
278차시 | LDA 분석 | 23분 |
279차시 | word2vec과 doc2vec | 22분 |
280차시 | word2vec 분석 | 16분 |
281차시 | doc2vec 분석 | 14분 |
282차시 | 감성분류를 위한 텍스트 전처리 | 45분 |
283차시 | 머신러닝으로 감성분류하기 | 21분 |
284차시 | 데이터와 알고리즘 | 16분 |
285차시 | 머신러닝 프로세스 | 30분 |
286차시 | 머신러닝 맛보기1: 분류 문제(로지스틱 회귀분석) | 60분 |
287차시 | 머신러닝 맛보기2: 회귀 문제(선형회귀분석) | 21분 |
288차시 | 머신러닝 프로세스1: 범주변수의 변환: one-hot-encoding | 21분 |
289차시 | 머신러닝 프로세스2: 데이터셋 분할과 모델검증 | 34분 |
290차시 | 머신러닝 프로세스3: 데이터 스케일링 | 46분 |
291차시 | 머신러닝 프로세스4: 모델 훈련과 세부튜닝 | 28분 |
292차시 | 머신러닝 프로세스5: 모델 평가 | 31분 |
293차시 | 머신러닝 프로세스6: 다중분류 | 24분 |
294차시 | 데이터의 3대 유형 | 18분 |
295차시 | 지도학습 알고리즘1: 로지스틱 회귀모델 | 40분 |
296차시 | 지도학습 알고리즘2: k-최근접이웃법(KNN) | 26분 |
297차시 | 지도학습 알고리즘3: 나이브 베이즈 | 19분 |
298차시 | 지도학습 알고리즘4: 인공신경망 | 40분 |
299차시 | 지도학습 알고리즘5: 서포트 벡터 머신(SVM) | 33분 |
300차시 | 지도학습 알고리즘6: 의사결정나무(Decision Tree) | 21분 |
301차시 | 지도학습 알고리즘7: 랜덤 포레스트(Random Forest) | 20분 |
302차시 | 지도학습 알고리즘8: 투표기반 앙상블 | 20분 |
303차시 | 지도학습 알고리즘9: 앙상블 배깅 | 17분 |
304차시 | 지도학습 알고리즘10: 앙상블 부스팅 | 15분 |
305차시 | 지도학습 알고리즘11: 앙상블 스태킹 | 17분 |
306차시 | 지도학습 알고리즘12: 선형 회귀모델 | 23분 |
307차시 | 지도학습 알고리즘13: 릿지(Ridge) 회귀모델 | 9분 |
308차시 | 지도학습 알고리즘14: 라소(Lasso) 회귀모델 | 6분 |
309차시 | 지도학습 알고리즘15: 엘라스틱넷 | 10분 |
310차시 | 비지도학습 알고리즘1: 군집분석 | 42분 |
311차시 | 비지도학습 알고리즘2: DBSCAN | 16분 |
312차시 | 비지도학습 알고리즘3: 연관규칙분석 | 24분 |
313차시 | 딥러닝의 개요 | 31분 |
314차시 | 딥러닝의 발전 | 36분 |
315차시 | 다층 퍼센트론의 이해 | 14분 |
316차시 | 다층 퍼센트론의 필요성 | 20분 |
317차시 | Tensorflow 설치와 이해 | 26분 |
318차시 | 회귀문제와 Cost Function | 21분 |
319차시 | 딥러닝 A to Z | 37분 |
320차시 | 하이퍼파라미터1: 데이터분할과 정규화 | 34분 |
321차시 | 하이퍼파라미터2: 학습단위의 이해 | 14분 |
322차시 | 하이퍼파라미터3: 활성화함수의 이해 | 24분 |
323차시 | 하이퍼파라미터4: 은닉층의 이해 | 12분 |
324차시 | 하이퍼파라미터5: 역전파와 고속옵티마이저 | 13분 |
325차시 | 하이퍼파라미터6: 학습률과 분석 프로세스 | 12분 |
326차시 | 분류문제와 Cost Function | 15분 |
327차시 | 이진분류 분석 | 18분 |
328차시 | 다항분류 분석 | 12분 |
329차시 | 딥러닝과 규제화 | 23분 |
330차시 | 딥러닝 모델의 규제 적용 실습 | 33분 |
331차시 | 실전 딥러닝 가이드 | 24분 |
332차시 | CNN의 개념과 원리 | 32분 |
333차시 | openCV로 이미지 정제하기 | 26분 |
334차시 | 개와 고양이 사진 분류 | 48분 |
335차시 | MNIST 숫자 분류 | 15분 |
336차시 | RNN의 개념과 원리 | 21분 |
337차시 | RNN, GRU, LSTM 이해 | 30분 |
338차시 | RNN으로 주식예측하기 | 40분 |
339차시 | RNN으로 감성분류하기 | 38분 |
Part3. 빅데이터분석(R) | ||
340차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 R이란 무엇인가 | 23분 |
341차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 R 설치하기 | 33분 |
342차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터관리(1) | 60분 |
343차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터관리(2) | 54분 |
344차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터파일 불러오기 | 23분 |
345차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 분석 데이터 살펴보기 | 30분 |
346차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 빈도분석 | 41분 |
347차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 기술통계분석 | 34분 |
348차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 통계학과 추정 | 63분 |
349차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 가설검정 | 35분 |
350차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 개념과 원리 | 19분 |
351차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 실습과 시각화 | 24분 |
352차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 개념과 원리 | 10분 |
353차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 실습과 시각화 | 25분 |
354차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 대응표본 t-test분석의 개념과 원리 | 9분 |
355차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 대응표본 t-test분석의 실습과 시각화 | 12분 |
356차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 개념과 원리 | 22분 |
357차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 실습과 시각화 | 21분 |
358차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 개념과 원리 | 27분 |
359차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 실습과 시각화 | 20분 |
360차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 개념과 원리 | 39분 |
361차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 실습과 시각화 | 32분 |
362차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 개념과 원리 | 10분 |
363차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 실습과 시각화 | 19분 |
364차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 개념과 원리 | 29분 |
365차시 | R을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 실습과 시각화 | 42분 |
366차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 R이란 무엇인가 | 23분 |
367차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 R 설치하기 | 33분 |
368차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 데이터관리(1) | 60분 |
369차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 데이터관리(2) | 54분 |
370차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 데이터파일 불러오기 | 23분 |
371차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining의 개념과 활용 | 19분 |
372차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining 프로세스와 자료의 확보 | 24분 |
373차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 분석패키지 설치와 자료 불러오기 | 30분 |
374차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text 자료의 전처리 | 37분 |
375차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 단어 빈도분석과 Word Clouding | 39분 |
376차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 단어 연관분석과 Word Network | 58분 |
377차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 단어의 정제와 집단별 분석 | 20분 |
378차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 개념 및 활용 | 25분 |
379차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 실습 | 63분 |
380차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Text Clustering 개념 및 활용 | 21분 |
381차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Word Clustering 실습 | 24분 |
382차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 Document Clustering 실습 | 23분 |
383차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 LDA와 Topic Modeling 개념 및 활용 | 12분 |
384차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 LDA 분석과 결과의 해석 | 31분 |
385차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 LDA 결과의 시각화 | 10분 |
386차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 word2vec의 개념 및 원리 | 22분 |
387차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 word2vec의 Modeling 실습 | 28분 |
388차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서의 전처리 | 29분 |
389차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서 Word Clouding | 31분 |
390차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서 단어의 정제와 집단별 분석 | 25분 |
391차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 단어연관 | 27분 |
392차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Word Network | 26분 |
393차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Sentiment Analysis | 19분 |
394차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Word Clustering과 Document Clustering | 32분 |
395차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 LDA와 Topic Modeling | 30분 |
396차시 | R을 활용한 텍스트마이닝 한글 word2vec | 26분 |
397차시 | R을 활용한 머신러닝 R이란 무엇인가 | 23분 |
398차시 | R을 활용한 머신러닝 R 설치하기 | 33분 |
399차시 | R을 활용한 머신러닝 데이터관리(1) | 60분 |
400차시 | R을 활용한 머신러닝 데이터관리(2) | 54분 |
401차시 | R을 활용한 머신러닝 데이터파일 불러오기 | 23분 |
402차시 | R을 활용한 머신러닝 머신러닝의 개념 | 45분 |
403차시 | R을 활용한 머신러닝 머신러닝 프로세스 | 29분 |
404차시 | R을 활용한 머신러닝 K-최근접 이웃(KNN)의 개념과 원리 | 25분 |
405차시 | R을 활용한 머신러닝 머신러닝 맛보기 | 49분 |
406차시 | R을 활용한 머신러닝 데이터 스케일링과 범주특성의 변환 | 45분 |
407차시 | R을 활용한 머신러닝 데이터 셋 나누기 | 54분 |
408차시 | R을 활용한 머신러닝 모델 훈련과 세부튜닝 | 49분 |
409차시 | R을 활용한 머신러닝 모델 평가 | 37분 |
410차시 | R을 활용한 머신러닝 다중분류 | 26분 |
411차시 | R을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석의 개념과 원리 | 20분 |
412차시 | R을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석 실습 | 53분 |
413차시 | R을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리 | 28분 |
414차시 | R을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신 분석실습 | 27분 |
415차시 | R을 활용한 머신러닝 의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리 | 20분 |
416차시 | R을 활용한 머신러닝 의사결정나무 분석실습 | 31분 |
417차시 | R을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리 | 15분 |
418차시 | R을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트 분석실습 | 14분 |
419차시 | R을 활용한 머신러닝 투표기반 앙상블 기법과 분석실습 | 31분 |
420차시 | R을 활용한 머신러닝 선형회귀분석의 개념과 원리 | 25분 |
421차시 | R을 활용한 머신러닝 선형회귀분석 실습 | 41분 |
422차시 | R을 활용한 머신러닝 릿지회귀분석의 개념과 실습 | 20분 |
423차시 | R을 활용한 머신러닝 라소회귀분석의 개념과 실습 | 15분 |
424차시 | R을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류1 | 36분 |
425차시 | R을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류2 | 26분 |
426차시 | R을 활용한 머신러닝 군집분석의 개념과 원리 | 33분 |
427차시 | R을 활용한 머신러닝 군집분석 실습 | 30분 |
428차시 | R을 활용한 머신러닝 DBSCAN의 개념과 원리 | 18분 |
429차시 | R을 활용한 머신러닝 DBSCAN 분석실습 | 16분 |
430차시 | R을 활용한 머신러닝 연관규칙분석의 개념과 원리 | 19분 |
431차시 | R을 활용한 머신러닝 연관규칙분석 실습 | 26분 |
432차시 | R을 활용한 머신러닝 추천과 협업필터링의 개념과 원리 | 21분 |
433차시 | R을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습1 | 37분 |
434차시 | R을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습2 | 9분 |
435차시 | R을 활용한 딥러닝 R이란 무엇인가 | 23분 |
436차시 | R을 활용한 딥러닝 R 설치하기 | 33분 |
437차시 | R을 활용한 딥러닝 데이터관리(1) | 60분 |
438차시 | R을 활용한 딥러닝 데이터관리(2) | 54분 |
439차시 | R을 활용한 딥러닝 데이터파일 불러오기 | 23분 |
440차시 | R을 활용한 딥러닝 딥러닝의 개요와 역사 | 57분 |
441차시 | R을 활용한 딥러닝 신경망의 이해와 다층 퍼셉트론의 필요성 | 30분 |
442차시 | R을 활용한 딥러닝 Tensorflow의 설치와 무작정 해보기 | 36분 |
443차시 | R을 활용한 딥러닝 Tensor의 이해 | 40분 |
444차시 | R을 활용한 딥러닝 Placeholder와 Variable | 51분 |
445차시 | R을 활용한 딥러닝 행렬의 이해와 연산의 수행 | 28분 |
446차시 | R을 활용한 딥러닝 선형회귀와 Cost Function | 40분 |
447차시 | R을 활용한 딥러닝 전통적 회귀와 TensorFlow 활용 선형회귀분석 | 41분 |
448차시 | R을 활용한 딥러닝 TensorFlow의 선형회귀와 학습단위의 이해 | 54분 |
449차시 | R을 활용한 딥러닝 데이터 스케일링과 데이터셋 분할 | 42분 |
450차시 | R을 활용한 딥러닝 활성화함수의 이해 | 37분 |
451차시 | R을 활용한 딥러닝 은닉층의 이해와 생성하기 | 41분 |
452차시 | R을 활용한 딥러닝 역전파와 고속옵티마이저 | 29분 |
453차시 | R을 활용한 딥러닝 학습율과 선형회귀 종합 | 26분 |
454차시 | R을 활용한 딥러닝 로지스틱회귀와 Cost Function | 38분 |
455차시 | R을 활용한 딥러닝 전통적 로지스틱과 TensorFlow 로지스틱 | 42분 |
456차시 | R을 활용한 딥러닝 Loss Function과 모델평가지표 | 26분 |
457차시 | R을 활용한 딥러닝 다항로지스틱과 Softmax | 29분 |
458차시 | R을 활용한 딥러닝 MNIST data의 Softmax | 24분 |
459차시 | R을 활용한 딥러닝 깊은 심층망에서 규제방법 | 49분 |
460차시 | R을 활용한 딥러닝 DNN 실전가이드 | 20분 |
461차시 | R을 활용한 딥러닝 CNN의 개념과 원리 | 42분 |
462차시 | R을 활용한 딥러닝 CNN 연산의 기초 | 28분 |
463차시 | R을 활용한 딥러닝 R의 이미지 전처리 | 16분 |
464차시 | R을 활용한 딥러닝 내 데이터를 이용한 이미지 DNN학습 | 20분 |
465차시 | R을 활용한 딥러닝 MNIST 이미지 DNN학습 | 19분 |
466차시 | R을 활용한 딥러닝 MNIST 이미지 CNN학습 | 21분 |
467차시 | R을 활용한 딥러닝 내 데이터를 이용한 이미지 CNN학습 | 23분 |
468차시 | R을 활용한 딥러닝 RNN의 개념과 원리 | 28분 |
469차시 | R을 활용한 딥러닝 RNN 기본구조 | 71분 |
470차시 | R을 활용한 딥러닝 RNN 다층구조 | 33분 |
471차시 | R을 활용한 딥러닝 RNN을 이용한 주가예측 | 25분 |