인터넷 통계
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인터넷 이용률 1990년~2020년
그래프로 보는 1990년부터 2020년까지 인터넷을 사용하는 인구 비율입니다.
출처:
World Development Indicators - World Bank
World Telecommunication / ICT Indicators Database - International Telecommunication Union
BGM:
Angel Salazar - 1983
@hoony1993 : 오 우리나라가 1등이 아니라니!
@user-pm9rd4kl8x : 한 명도 빠짐없이 인터넷을 이용한다는 게 얼마나 대단한건지 상상도 안 된다...ㄷㄷ
@user-fg2ym9rh5z : 노르웨이 리텐슈타인 같은나라들은 인구대부분이 수도에 밀집해있고 나라크기도 워낙작아서 거의 전국민에게 인터넷이 보급되어서라고 봅니다
@danchan8317 : 대한민국 인터넷 이용률이 2010년대에 8할밖에 안된다는게 신기해...
@neurowhai : 상위권(?)은 거의 비슷하네요. 그만큼 인터넷 보급이 널리 되었다는 뜻이겠죠. 15위까지 말고 인터넷 보급이 잘 이뤄지지 않은 하위권(?)도 보고 싶네용.
ITQ인터넷자격증 5번 통계청(국가통계포털 KOSIS 유형) 풀이 과정
ITQ 인터넷 자격증 통계청 국가통계포털 KOSIS 관련 문제 입니다.
2022년 2월 22일 업데이트된 통계청 통계표 조회 화면입니다.
https://blog.naver.com/cyberblu
통계 기초 개념과 공식을 3시간만에 끝내드립니다ㅣ 고려대 통계학과 x AI연구원 강의 ㅣ표본, 기대값, 정규분포, 카이제곱, 모평균, t분포, 포아송분포, 조건부 확률 등
#통계 #빅데이터 #메타코드
통계 기초 개념 및 공식을 3시간으로 끝낼 수 있습니다.
[강사 이력 ]
1. 고려대학교 통계학 전공
2. FBA Quant 팀장
3. 크래프트테크놀로지스 AI Researcher
4. 투자자산운용사
5. SQLD, ADsp
6. Tensorflow Developer Certificate
[이론 및 실습 자료 무료 다운로드 하는 방법]
(1) 메타코드 사이트 회원가입 (mcode.co.kr)
(2) 커뮤니티 - 강의 게시판에 글쓰기
(3) [강의명] 을 남겨주시면, 회원가입한 이메일로 자료를 보내드리도록 하겠습니다.
(참고 게시글) https://mcode.co.kr/kor/board/data?viewMode=view\u0026ca=\u0026sel_search=\u0026txt_search=\u0026page=1\u0026idx=729\u0026st=wdate
(4) 메타코드 관계자가 이메일로 강의자료를 평일 기준 2일 내 모두 보내드립니다.
[Q\u0026A]
추가적으로 질문이 있으신 분들은 댓글로 남겨주시거나,
메타코드 사이트 게시판에 남겨주시기 바랍니다.
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[강의 수료 인증서]
유튜브 영상 강의 출석인증을 메타코드 사이트에 하시고나서,
"이론 시험"을 통과하시면,
"수료증"도 발급해드리고 있습니다.
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[강의 목차]
00:00:00 시작
00:00:26 통계 개념 정리
00:02:11 모집단 / 모수 / 표본 / 통계량
00:04:09 자료의 종류
00:07:00 통계량 – 중심
00:14:16 통계량 – 산포
00:17:08 통계량 – 형태
00:19:06 통계량 – 상관
00:23:09 확률과 확률변수 – 확률 정의
00:26:51 확률과 확률변수
00:31:00 확률과 확률변수 – 조건부 확률
00:32:49 확률과 확률변수 – 독립과 종속
00:35:51 확률과 확률변수 – 베이즈 정리
00:43:54 확률과 확률변수 – 확률 변수
00:50:03 확률과 확률변수 – 이산/연속 확률 변속
01:08:13 확률과 확률변수 – 기댓값
01:15:45 확률과 확률변수 – 기댓값의 성질
01:20:40 확률과 확률변수 – 분산과 표준편차
01:27:41 확률과 확률변수 – 공분산과 상관계수
01:33:51 이산확률분포 –이항분포
01:43:22 이산확률분포 – 포아송분포
01:43:12 연속확률분포
01:47:57 연속확률분포 – 정규분포
01:52:02 연속확률분포 – 정규분포의 특징
01:56:36 연속확률분포 – 표준정규분포
01:59:17 연속확률분포 – 표본분포
02:06:16 연속확률분포 – 중심극한정리
02:08:01 카이제곱 분포
02:14:04 카이제곱 분포의 특성
02:15:58 연속확률분포 t 분포
02:20:48 연속확률분포 t 분포의 특성
02:24:37 연속확률분포 F 분포
02:26:02 통계적 추정
02:28:30 통계적 추정 - 기준
02:31:06 통계적 추정 – 점추정
02:33:07 통계적 추정 – 구간추정
02:36:07 통계적 추정 – 모평균의 구간추정
02:42:42 통계적 추정 – 예졔
02:44:46 통계적 추정 – 모평군의 구간 추정
02:47:27 통계적 추정 – 예제
02:49:00 통계적 추정 – 가설
02:51:11 통계검정 – 오류
02:54:37 통계검정 – 요소
02:59:13 통계검정 – 절차
03:00:43 통계검정 – 양측검정과 단측검정
03:02:07 통계검정 – 모평균 검정
03:04:23 통계검정 – 예제
메타코드M : 딥러닝/데이터분석 입문 스터디 6기, 함께 할래요?
모집일정 : 04.18 ~ 주제별 첫 수업 전까지
시작일정 : 04.26 이후 ~ (팀별로 일정이 다르게 진행되니, 각 팀별 실라버스 확인 필수)
진행일정 :
1. 딥러닝 A~C 주제 : 총 12주 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) - 수업 : 1팀당 5~10명입니다.
2. 데이터 분석 D 주제 : 총 8주 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) - 수업 : 1팀당 5~10명입니다.
비 용 :
1. 딥러닝 A~C주제 : 1개월 29.3만원 (총 3개월이므로, Total 88만원) / 2회 분할납부 가능
2. 데이터 분석 D주제 1개월 : 1개월 33만원 (총 2개월이므로, Total 66만원) / 2회 분할납부 가능
수업방식 : 온라인 줌
수업결과 : 딥러닝/데이터분석 포트폴리오 생성 + 수료증 발급 + 대학원 진학시 추가 케어 할인 + 이직시 무료 헤드헌팅 서비스 제공 + 메타코드M 오프라인 모임 무료참가
신청 링크 : https://docs.google.com/forms/d/1_T5VBaz73Q50B6vzLZZFNjxoglSYAvJHAq4YLGzazGU/edit
프로젝트결과물 예시들
https://github.com/bkdinghun/deep_learning_creditcard/blob/main/Deep%20learning%20project.ipynb
https://youngjaeoh.github.io/Pix2Pix_Colorization/
https://github.com/gkswns0531/Credit_Card_Fraud_Detection/blob/main/Fraud_Detecting.ipynb
<프로젝트 제목 및 내용>
[ A주제 : credit card fraud detecting system (신용카드 이상거래 감지 프로그램)]
부제 : 신용카드 이상거래 탐지를 위한 방법들, 회귀분석에서 딥러닝까지
사용 데이터 : credit card fraud transaction dataset (Kaggle) / MNIST dataset
실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook
학습 언어 : Python3
Syllabus (19일 수정 예정)
https://verdant-gladiolus-c69.notion.site/Fraud-Detecting-Schedule-ef3993ee4d5b436b86178f7df26a0267
[ B주제 : 한장의 이미지로 딥러닝 학습이 가능하다고? (딥러닝을 활용한 이미지 화질 개선 초급)]
부제 : 서울대 대학원 박사과정이 알려주는 deep learning 기반 image super-resolution과 image internal-learning
사용 데이터 : 한장의 이미지로부터 데이터 추출
실습 환경 : Google Colab notebooks
학습 언어 : Python3, Pytorch
Syllabus (19일 수정 예정)
https://hexagonal-snapper-fab.notion.site/5ddbdacfd9394f30ab3d3a9215cbc0cd
[ C주제 : GAN을 활용하여 흑백 세상에 컬러를 입히다]
부제 : 데이터 전처리부터 시작해서 GAN 모델 설계 및 학습까지 모든 과정을 직접 개발하자
사용 데이터 : MS COCO dataset + alpha
실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook
학습 언어 : Python3
Syllabus (19일 수정 예정)
https://www.notion.so/youngjaeoh/GAN-Colorization-d55784843c024898be99c74885a8197f
[ D주제 : 제주시 대중교통 데이터를 활용한 유동인구 분석 ]
- 부제 : 대기업 DA 현직자가 알려주는 데이터 자유자재로 다루기 (Data handling) & 데이터 시각화 (Data Visualization)
사용 데이터 : 데이콘(Dacon)의 제주시 버스 승하차 데이터
실습 환경 : Google Colab notebooks
학습 언어 : Python3 (pandas, seaborn/matplotlib/plotly)
장모치우와우와 : 아니... 하... 진짜.... 선생님 어디 계십니까? 계신 방향으로 절 한 번 올리고 싶습니다. 선생님 사람 하나 살리셨습니다. 감사합니다. 들숨에 부와 날숨에 명예를 얻으세요.
당근이세요? : 통계분석을 공부해야 하는 자격시험이 있어서 유튜브 강의를 찾아보다가 우연히 보게 되었는데요, 정말 도움 많이 되었습니다. 학생때 공부했던 내용들도 기억이 새록새록 나고 새로 접하는 내용들도 쉽게 설명해주셔서 좋았어요. 감사합니다!
Hookil Park : 어려운 학문을 정말 쓸데없는 표현(이해하시겠어요?그쵸?쩝,여러분들등등 무수한 말버릇)없이 똑부러지게 화면을안보고도 느낄수있게 하셔서 감사
럽리cheek : 통계에 대해 제로베이스였는데 설명을 쉽게 잘 해주셔서 많은 도움이 되었어요! 강의 감사합니다^^
그래프로 보는 1990년부터 2020년까지 인터넷을 사용하는 인구 비율입니다.
출처:
World Development Indicators - World Bank
World Telecommunication / ICT Indicators Database - International Telecommunication Union
BGM:
Angel Salazar - 1983
@hoony1993 : 오 우리나라가 1등이 아니라니!
@user-pm9rd4kl8x : 한 명도 빠짐없이 인터넷을 이용한다는 게 얼마나 대단한건지 상상도 안 된다...ㄷㄷ
@user-fg2ym9rh5z : 노르웨이 리텐슈타인 같은나라들은 인구대부분이 수도에 밀집해있고 나라크기도 워낙작아서 거의 전국민에게 인터넷이 보급되어서라고 봅니다
@danchan8317 : 대한민국 인터넷 이용률이 2010년대에 8할밖에 안된다는게 신기해...
@neurowhai : 상위권(?)은 거의 비슷하네요. 그만큼 인터넷 보급이 널리 되었다는 뜻이겠죠. 15위까지 말고 인터넷 보급이 잘 이뤄지지 않은 하위권(?)도 보고 싶네용.
ITQ인터넷자격증 5번 통계청(국가통계포털 KOSIS 유형) 풀이 과정
ITQ 인터넷 자격증 통계청 국가통계포털 KOSIS 관련 문제 입니다.
2022년 2월 22일 업데이트된 통계청 통계표 조회 화면입니다.
https://blog.naver.com/cyberblu
통계 기초 개념과 공식을 3시간만에 끝내드립니다ㅣ 고려대 통계학과 x AI연구원 강의 ㅣ표본, 기대값, 정규분포, 카이제곱, 모평균, t분포, 포아송분포, 조건부 확률 등
#통계 #빅데이터 #메타코드
통계 기초 개념 및 공식을 3시간으로 끝낼 수 있습니다.
[강사 이력 ]
1. 고려대학교 통계학 전공
2. FBA Quant 팀장
3. 크래프트테크놀로지스 AI Researcher
4. 투자자산운용사
5. SQLD, ADsp
6. Tensorflow Developer Certificate
[이론 및 실습 자료 무료 다운로드 하는 방법]
(1) 메타코드 사이트 회원가입 (mcode.co.kr)
(2) 커뮤니티 - 강의 게시판에 글쓰기
(3) [강의명] 을 남겨주시면, 회원가입한 이메일로 자료를 보내드리도록 하겠습니다.
(참고 게시글) https://mcode.co.kr/kor/board/data?viewMode=view\u0026ca=\u0026sel_search=\u0026txt_search=\u0026page=1\u0026idx=729\u0026st=wdate
(4) 메타코드 관계자가 이메일로 강의자료를 평일 기준 2일 내 모두 보내드립니다.
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[강의 목차]
00:00:00 시작
00:00:26 통계 개념 정리
00:02:11 모집단 / 모수 / 표본 / 통계량
00:04:09 자료의 종류
00:07:00 통계량 – 중심
00:14:16 통계량 – 산포
00:17:08 통계량 – 형태
00:19:06 통계량 – 상관
00:23:09 확률과 확률변수 – 확률 정의
00:26:51 확률과 확률변수
00:31:00 확률과 확률변수 – 조건부 확률
00:32:49 확률과 확률변수 – 독립과 종속
00:35:51 확률과 확률변수 – 베이즈 정리
00:43:54 확률과 확률변수 – 확률 변수
00:50:03 확률과 확률변수 – 이산/연속 확률 변속
01:08:13 확률과 확률변수 – 기댓값
01:15:45 확률과 확률변수 – 기댓값의 성질
01:20:40 확률과 확률변수 – 분산과 표준편차
01:27:41 확률과 확률변수 – 공분산과 상관계수
01:33:51 이산확률분포 –이항분포
01:43:22 이산확률분포 – 포아송분포
01:43:12 연속확률분포
01:47:57 연속확률분포 – 정규분포
01:52:02 연속확률분포 – 정규분포의 특징
01:56:36 연속확률분포 – 표준정규분포
01:59:17 연속확률분포 – 표본분포
02:06:16 연속확률분포 – 중심극한정리
02:08:01 카이제곱 분포
02:14:04 카이제곱 분포의 특성
02:15:58 연속확률분포 t 분포
02:20:48 연속확률분포 t 분포의 특성
02:24:37 연속확률분포 F 분포
02:26:02 통계적 추정
02:28:30 통계적 추정 - 기준
02:31:06 통계적 추정 – 점추정
02:33:07 통계적 추정 – 구간추정
02:36:07 통계적 추정 – 모평균의 구간추정
02:42:42 통계적 추정 – 예졔
02:44:46 통계적 추정 – 모평군의 구간 추정
02:47:27 통계적 추정 – 예제
02:49:00 통계적 추정 – 가설
02:51:11 통계검정 – 오류
02:54:37 통계검정 – 요소
02:59:13 통계검정 – 절차
03:00:43 통계검정 – 양측검정과 단측검정
03:02:07 통계검정 – 모평균 검정
03:04:23 통계검정 – 예제
메타코드M : 딥러닝/데이터분석 입문 스터디 6기, 함께 할래요?
모집일정 : 04.18 ~ 주제별 첫 수업 전까지
시작일정 : 04.26 이후 ~ (팀별로 일정이 다르게 진행되니, 각 팀별 실라버스 확인 필수)
진행일정 :
1. 딥러닝 A~C 주제 : 총 12주 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) - 수업 : 1팀당 5~10명입니다.
2. 데이터 분석 D 주제 : 총 8주 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) - 수업 : 1팀당 5~10명입니다.
비 용 :
1. 딥러닝 A~C주제 : 1개월 29.3만원 (총 3개월이므로, Total 88만원) / 2회 분할납부 가능
2. 데이터 분석 D주제 1개월 : 1개월 33만원 (총 2개월이므로, Total 66만원) / 2회 분할납부 가능
수업방식 : 온라인 줌
수업결과 : 딥러닝/데이터분석 포트폴리오 생성 + 수료증 발급 + 대학원 진학시 추가 케어 할인 + 이직시 무료 헤드헌팅 서비스 제공 + 메타코드M 오프라인 모임 무료참가
신청 링크 : https://docs.google.com/forms/d/1_T5VBaz73Q50B6vzLZZFNjxoglSYAvJHAq4YLGzazGU/edit
프로젝트결과물 예시들
https://github.com/bkdinghun/deep_learning_creditcard/blob/main/Deep%20learning%20project.ipynb
https://youngjaeoh.github.io/Pix2Pix_Colorization/
https://github.com/gkswns0531/Credit_Card_Fraud_Detection/blob/main/Fraud_Detecting.ipynb
<프로젝트 제목 및 내용>
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부제 : 신용카드 이상거래 탐지를 위한 방법들, 회귀분석에서 딥러닝까지
사용 데이터 : credit card fraud transaction dataset (Kaggle) / MNIST dataset
실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook
학습 언어 : Python3
Syllabus (19일 수정 예정)
https://verdant-gladiolus-c69.notion.site/Fraud-Detecting-Schedule-ef3993ee4d5b436b86178f7df26a0267
[ B주제 : 한장의 이미지로 딥러닝 학습이 가능하다고? (딥러닝을 활용한 이미지 화질 개선 초급)]
부제 : 서울대 대학원 박사과정이 알려주는 deep learning 기반 image super-resolution과 image internal-learning
사용 데이터 : 한장의 이미지로부터 데이터 추출
실습 환경 : Google Colab notebooks
학습 언어 : Python3, Pytorch
Syllabus (19일 수정 예정)
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부제 : 데이터 전처리부터 시작해서 GAN 모델 설계 및 학습까지 모든 과정을 직접 개발하자
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실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook
학습 언어 : Python3
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https://www.notion.so/youngjaeoh/GAN-Colorization-d55784843c024898be99c74885a8197f
[ D주제 : 제주시 대중교통 데이터를 활용한 유동인구 분석 ]
- 부제 : 대기업 DA 현직자가 알려주는 데이터 자유자재로 다루기 (Data handling) & 데이터 시각화 (Data Visualization)
사용 데이터 : 데이콘(Dacon)의 제주시 버스 승하차 데이터
실습 환경 : Google Colab notebooks
학습 언어 : Python3 (pandas, seaborn/matplotlib/plotly)
장모치우와우와 : 아니... 하... 진짜.... 선생님 어디 계십니까? 계신 방향으로 절 한 번 올리고 싶습니다. 선생님 사람 하나 살리셨습니다. 감사합니다. 들숨에 부와 날숨에 명예를 얻으세요.
당근이세요? : 통계분석을 공부해야 하는 자격시험이 있어서 유튜브 강의를 찾아보다가 우연히 보게 되었는데요, 정말 도움 많이 되었습니다. 학생때 공부했던 내용들도 기억이 새록새록 나고 새로 접하는 내용들도 쉽게 설명해주셔서 좋았어요. 감사합니다!
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