데이터사이언티스트를 채용하는 회사들을 보면 원하는 전공이 통계학,컴퓨터공학 및 Data 관련전공자 입니다. 컴공이나 통계학 둘다 데이터과학자를 키우고 있는 학과라 상관 없을 것 같아요. 산공은 좀 애매합니다. 물론 알아서 잘해서 좋은 아웃풋을 내는 산공 전공자도 있긴 하지만요. 코딩을 더 좋아하시면 컴공으로. 수학을 더 좋아하시면 통계학과로 가시면 어떨까 합니다. 데이터과학자가 되려면 결국 수학이론과 코딩 둘다 해야하긴 하지만. 잘하고 좋아하는걸로 시작하는게 유리할거라 생각합니다. 왠만하면 석사까지는 하시는걸 추천드립니다.
엑셀이든 동전이든 한번 따라해 보시면 정말 그렇게 나오는 것이 신기하고 재미있으실 거예요, 통계 초기 진입장벽이 좀 높아서 그렇지 어느 정도 경지 이르면 여타 다른 기법들 이해하고 흡수하는 것은 빠른 경향이 있다고 생각합니다. 요즘 뭐 Deep Learning, AI 관련 알고리즘들도 통계 기초만 튼튼하시면 그렇게 어렵지 않게 다루실 수 있을 것입니다. 처음에는 마이 아파~ 그러나 나중에는 웃고 다닙니다^^
조금만 더 말씀을 보태자면, 중심극한정리로 인해 세상의 별의별 현상을 일정한 종형태의 분포로 단순화하고 여러 수치들을 사용하는 것에 정당성을 부여하는 것이 CLT이라고 생각합니다. 아인슈타인의 시공간 개념은 최고이지요. 그러나 많은 사람들이 이용하고 도움을 준 이론은 CLT이라고 생각합니다. 내일까지 내야하는 일하다가 조금 오버하고 갑니다. ^^
@@eostatistics 통계 뉴비인데 영어로 수업을 듣다보니 한국어/영어 매칭도 헷갈리고 ㅎ ..😵💫🤯 젤 큰 문제점은 통계 답은 구하는데 그 답을 통한 해석이 안되는게… (심리학..ㅜ) 그냥 영어 자체도 어려운데 하필 처음 접하는 통계수업을 ㅋㅋ ㅜㅜㅜ 그래도 님의 영상 보면서 정말 많은 도움 받고 있어요 :) 계속 듣다 보면 무릎을 탁 치는 날이 오겠죠 ㅎ 🙌
복 받으실거에요.
감사합니다^^
모집단에 2개의 극단적 예시로 자세히 설명해주셔서 중심극한정리를 잘 이해할 수 있게 되었어요! 잘 이해가 되지 않던 개념이었는데 감사합니다 .. 계속 좋은 지식으로 설명해주세요!! 저 너무 도움 많이 받고있어요 ㅜㅜ
감사합니다^^
혹시 모집단의 분포가 1과2인 상태에샤 표본의 크기가 5]인 상태로 추출한다는 말씀은 어떤 말씀이실까요??
1 2 1 1 2 이런게 으로 표본을 만든다는 말씀이신가요??
네 맞습니다. 복원추출입니다.
혹시 알 스퀘어 관련한 강의없을까요 개념을 잘 모르겠어요
오늘도 영상 잘 봤습니다!
혹시 진로 관련 질문 하나 해도 괜찮을까요?
저는 이제 곧 정시 원서를 쓰고, 데이터과학 쪽을 공부하고 싶은데 컴퓨터공학/통계학/산업경영공학 어느 쪽 학과를 선택해야 할까요?
항상 좋은 영상 감사합니다!
데이터사이언티스트를 채용하는 회사들을 보면
원하는 전공이
통계학,컴퓨터공학 및 Data 관련전공자
입니다. 컴공이나 통계학 둘다 데이터과학자를 키우고 있는 학과라 상관 없을 것 같아요. 산공은 좀 애매합니다. 물론 알아서 잘해서 좋은 아웃풋을 내는 산공 전공자도 있긴 하지만요.
코딩을 더 좋아하시면 컴공으로. 수학을 더 좋아하시면 통계학과로 가시면 어떨까 합니다.
데이터과학자가 되려면 결국 수학이론과 코딩 둘다 해야하긴 하지만. 잘하고 좋아하는걸로 시작하는게 유리할거라 생각합니다.
왠만하면 석사까지는 하시는걸 추천드립니다.
@@eostatistics 감사합니다!!
통계는 용어가 어려워서 더 헷갈리는거 같아요 ㅜ
어떤 용어들이 어려우세요?
엑셀이든 동전이든 한번 따라해 보시면 정말 그렇게 나오는 것이 신기하고 재미있으실 거예요, 통계 초기 진입장벽이 좀 높아서 그렇지 어느 정도 경지 이르면 여타 다른 기법들 이해하고 흡수하는 것은 빠른 경향이 있다고 생각합니다. 요즘 뭐 Deep Learning, AI 관련 알고리즘들도 통계 기초만 튼튼하시면 그렇게 어렵지 않게 다루실 수 있을 것입니다.
처음에는 마이 아파~ 그러나 나중에는 웃고 다닙니다^^
조금만 더 말씀을 보태자면, 중심극한정리로 인해 세상의 별의별 현상을 일정한 종형태의 분포로 단순화하고 여러 수치들을 사용하는 것에 정당성을 부여하는 것이 CLT이라고 생각합니다.
아인슈타인의 시공간 개념은 최고이지요. 그러나 많은 사람들이 이용하고 도움을 준 이론은 CLT이라고 생각합니다. 내일까지 내야하는 일하다가 조금 오버하고 갑니다. ^^
@@eostatistics 통계 뉴비인데 영어로 수업을 듣다보니 한국어/영어 매칭도 헷갈리고 ㅎ ..😵💫🤯
젤 큰 문제점은 통계 답은 구하는데 그 답을 통한 해석이 안되는게… (심리학..ㅜ)
그냥 영어 자체도 어려운데 하필 처음 접하는 통계수업을 ㅋㅋ ㅜㅜㅜ
그래도 님의 영상 보면서 정말 많은 도움 받고 있어요 :)
계속 듣다 보면 무릎을 탁 치는 날이 오겠죠 ㅎ 🙌
좋은 영상 감사드립니다. 혹시, 샘플크기가 작아도 (e.g., 샘플 크기 = 1), 샘플개수가 크면(e.g., 샘플개수 = 10000) 중심극한정리가 성립이 되나요?
중심극한정리는
하나의 샘플에 적용합니다만.
10000개의 샘플을
크기가 10000인 하나의 샘플로 보고
중심극한정리를 적용하면 될것 같습니다
@@eostatistics 그런거군요! 답변해 주셔서 감사드립니다.