1. 통계학과 파이썬 1.1 통계학과 데이터 1.1.1 통계학의 개념과 기본 요소 1.1.1.1 통계학의 개념 1.1.1.2 의사결정과 통계적 사고 1.1.1.3 통계학의 기본 요소 1.1.1.4 통계학 적용의 과제 1.1.2 데이터 1.1.2.1 데이터의 개념과 종류 1.1.2.2 빅데이터의 개념과 특징 1.1.2.3 데이터 활용 방안 1.2 파이썬 1.2.1 파이썬의 강점과 전문 라이브러리 1.2.1.1 파이썬의 강점 1.2.1.2 파이썬의 전문 모듈과 라이브러리 1.2.1.3 파이썬의 통계 전문 라이브러리 1.2.2 파이썬과 관련 패키지 설치 1.2.2.1 파이썬 설치 1.2.2.2 PIP 인스톨 1.2.2.3 ANACONDA 인스톨 1.2.2.4 Jupyter Notebook 인스톨 1.2.2.5 필수 라이브러리의 PIP 사용 인스톨
2. 파이썬 언어 및 데이터프레임과 기본 연산 2.1 파이썬 언어와 데이터프레임 2.1.1 파이썬 언어와 표준 데이터 유형 2.1.1.1 파이썬 언어 2.1.1.2 파이썬 표준 데이터 유형 2.1.2 파이썬의 함수와 리스트 및 문자열 처리 2.1.2.1 파이썬의 함수 2.1.2.2 파이썬 데이터 유형 전환과 주석 표시 2.1.2.3 리스트 처리와 관련 함수 2.1.2.4 문자열 처리 2.1.2.5 f-문자열 사용 2.1.3 데이터프레임의 구조와 활용 2.1.3.1 데이터프레임의 구조 2.1.3.2 NumPy 배열 사용 df 설정과 파일 저장 및 읽기 2.1.3.3 NumPy 배열의 편리한 연산과 수정 2.1.3.4 데이터프레임 병합 2.1.3.5 분할표와 피벗테이블 작성 2.1.3.6 교차표 작성 2.2 파이썬의 기본 연산 함수 2.2.1 파이썬의 기초 연산자와 적용 2.2.1.1 파이썬 기초 연산자 2.2.2 숫자 및 통계 관련 파이썬 기본 함수 2.2.2.1 숫자에 대한 파이썬 기본 함수 2.2.2.2 math모듈 함수 2.2.2.3 날짜 관련 파이썬 기본 함수 2.2.2.4 통계 관련 파이썬 기본 함수 2.2.2.5 명령 문장 흐름 제어
3. 기술통계량 및 데이터 시각화와 도수분포 작성 3.1 기술통계량과 데이터 시각화 3.1.1 기술통계량의 성분과 특성 3.1.1.1 기술통계량의 성분 3.1.1.2 기술통계량의 특성 3.1.2 탐색적 데이터분석과 데이터 시각화 3.1.2.1 탐색적 데이터분석과 주요 도구 3.1.2.2 시각화의 목적 및 목표 3.1.2.3 차트의 역할 및 유형과 적용 방식 3.1.3 도수분포의 원리와 작성 3.1.3.1 도수분포의 원리 3.1.3.2 도수분포의 작성 절차 3.2 정성데이터와 정량데이터 도수분포 작성 3.2.1 정성데이터 도수분포 작성과 차트 작성 3.2.1.1 정성데이터의 도수분포 작성 3.2.1.2 정성데이터의 도수분포 차트 작성 3.2.2 정량데이터 도수분포 작성과 차트 작성 3.2.2.1 정량데이터의 도수분포 작성 3.2.2.2 정량데이터의 도수분포 차트 작성
4. 중심경향 측정값과 분산 및 모양 4.1 중심경향 측정값 및 위치 측정값 4.1.1 중심경향 측정값의 개념 4.1.1.1 평균의 개념 4.1.1.2 최빈값, 중앙값, 중점치 4.1.2 상대적 위치 측정값의 개념 4.1.2.1 표준점수 4.1.2.2 백분위수 4.1.2.3 사분위수 및 십분위수 4.1.3 중심경향 측정값과 위치 측정값의 파이썬 계산 4.2 변동성 측정과 분포 모양 분석 4.2.1 변동성 측정값의 개념과 종류 4.2.1.1 변동성 측정값의 개념 4.2.1.2 범위 4.2.1.3 평균편차 4.2.1.4 분산과 표준편차 4.2.1.5 표준편차 활용 4.2.2 변동성 측정값의 파이썬 계산 4.2.3 분포 모양 측정값의 개념 4.2.3.1 왜도의 개념 4.2.3.2 첨도의 개념과 분포의 형태 4.2.4 분포 모양 측정값의 파이썬 계산 4.2.4.1 왜도의 Pandas 및 Scipy 계산 4.2.4.2 첨도의 Pandas 및 Scipy 계산 4.2.4.3 도수분포곡선 작성을 통한 분포 모양 확인
5. 확률 계산과 분할표 및 베이즈정리 5.1 사상과 확률 계산 5.1.1 사상과 집합 5.1.1.1 실험과 결과 5.1.1.2 집합의 개념과 종류 5.1.1.3 표본공간 및 표본점 5.1.1.4 사상의 개념과 종류 5.1.2 확률의 개념과 계산 5.1.2.1 확률의 개념 5.1.2.2 확률 계산의 접근법 5.1.3 카운팅 법칙과 확률 계산법칙 5.1.3.1 카운팅 법칙 5.1.3.2 확률 계산법칙 5.1.4 파이썬 사용 확률 계산 5.1.4.1 무작위 동전 던지기 앞면 확률 계산 5.1.4.2 무작위 동전 던지기 시뮬레이션과 앞면 확률 계산 5.1.4.3 시뮬레이션의 점도표 작성 5.1.4.4 계승 및 순열과 조합 계산 5.2 조건부확률 및 분할표와 베이즈정리 5.2.1 조건부확률과 결합확률 5.2.1.1 조건부확률과 결합확률 5.2.1.2 독립사상의 조건부확률과 결합확률 5.2.2 분할표와 베이즈법칙 5.2.2.1 분할표 5.2.2.2 결합확률표와 주변확률 5.2.2.3 베이즈법칙과 통시적 해석 5.2.3 파이썬 사용 분할표 작성과 베이즈법칙 풀이 5.2.3.1 파이썬 사용 분할표 작성 5.2.3.2 파이썬 사용 베이즈법칙 풀이
6. 확률변수와 확률분포 6.1 확률변수와 확률분포 및 기대치 6.1.1 확률변수의 개념과 종류 6.1.1.1 확률변수의 개념 6.1.1.2 확률변수의 종류 6.1.1.3 파이썬의 난수 생성 6.1.2 확률변수의 확률분포와 기대치 6.1.2.1 확률분포의 개념 6.1.2.2 확률변수의 기대치와 분산 6.2 이산확률분포와 연속확률분포 6.2.1 이산확률분포 6.2.1.1 이산확률분포의 개념 6.2.1.2 베르누이 시행과 베르누이 과정 6.2.1.3 이항분포 6.2.1.4 포아송분포 6.2.1.5 초기하분포 6.2.1.6 음이항분포 및 기하분포 6.2.2 연속확률분포 6.2.2.1 연속확률분포의 개념 6.2.2.2 균일분포 6.2.2.3 지수분포 6.2.2.4 정규분포 6.2.2.5 중심극한정리와 몬테카를로 시뮬레이션
7. 표본조사 및 표본추출과 표본분포 7.1 표본조사와 표본추출 7.1.1 지식탐구와 표본조사 7.1.1.1 과학적 방법 7.1.1.2 조사의 접근법과 요건 7.1.1.3 표본조사의 장점과 수행절차 7.1.2 표본추출 7.1.2.1 표본추출의 개념 7.1.2.2 표본추출 편향과 표본오차 7.1.2.3 확률표본추출 7.1.2.4 비확률표본추출 7.2 통계적 추론과 표본분포 7.2.1 통계적 추론과 표본통계량 7.2.1.1 통계적 추론의 개념 7.2.1.2 표본통계량 7.2.2 표본분포 7.2.2.1 표본분포의 개념 7.2.2.2 평균의 표본분포 7.2.2.3 평균 표본분포의 기대치와 표준편차 7.2.2.4 표본 수와 표본크기의 결정방법 7.2.2.5 이항분포의 정규근사치와 연속성 수정 7.2.3 기타 표본분포 7.2.3.1 기타 표본 통계량 표본분포 7.2.3.2 t분포 7.2.3.3 카이제곱분포 7.2.3.4 F분포
8. 추정과 신뢰구간 8.1 점 추정과 구간추정 8.1.1 점 추정과 점 추정량 8.1.1.1 점 추정과 점 추정량 및 점 추정치 8.1.1.2 추정량의 요건 8.1.1.3 점 추정 사용의 문제점 8.1.2 구간 추정 8.1.2.1 구간추정의 개념과 성분 8.1.2.2 신뢰구간의 개념과 추정 절차 8.2 평균과 점 추정과 구간추정 8.2.1 파이썬 사용 모집단 평균의 구간추정과 표본크기 결정 8.2.1.1 모집단 평균의 구간추정 : 모집단 분산을 아는 경우 8.2.1.2 모집단 평균의 구간추정 : 모집단 분산을 모르는 경우 8.2.1.3 모집단 평균 추정 최소 표본크기 결정 8.2.1.4 부트스트랩 8.2.2 모집단 비율 및 분산의 구간추정 8.2.2.1 모집단 비율의 구간추정과 표본크기 결정 8.2.2.2 모집단 분산의 구간추정
9. 가설검정 9.1 가설검정 원리 9.1.1 가설검정 원리 9.1.1.1 가설검정의 개념 9.1.1.2 가설의 분류 9.1.2 가설검정 의사결정과 수행 절차 9.1.2.1 가설검정의 의사결정 9.1.2.2 가설검정 의사결정의 오류와 기각역 구분 9.1.2.3 가설검정의 절차 9.2 표본 검정 9.2.1 단일표본 검정 9.2.1.1 일 표본 t-검정 9.2.1.2 비율 z-검정 9.2.1.3 분산 및 표준편차의 가설검정 9.2.1.4 검정력과 오류행렬 9.2.2 두 표본 가설검정의 원리와 절차 9.2.2.1 두 표본 가설검정의 원리 9.2.2.2 독립표본들의 평균 차이
