강좌소개

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• 1강_Scipy의 하위 모듈의 구성 및 stats 모듈 29분 36초
• 2강_확률분포 객체 메소드 및 Seaborn 패키지 30분 01초
• 3강_Seaborn을 이용한 데이터 분포 시각화 하기 1 31분 03초
• 4강_Seaborn을 이용한 데이터 분포 시각화 하기 2 31분 32초
• 5강_Scipy를 이용한 베르누이 분포 시뮬레이션 1 29분 42초
• 6강_Scipy를 이용한 베르누이 분포 시뮬레이션 2 28분 30초
• 7강_barplot()_ pointplot()_ pandas의 stack()_ reset_index()_ set_index() 29분 27초
• 8강_Scipy를 이용한 이항분포 시뮬레이션 30분 57초
• 9강_Scipy를 이용한 카테고리 분포 시뮬레이션 1 33분 02초
• 10강_Scipy를 이용한 카테고리 분포 시뮬레이션 2 28분 55초
• 11강_Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 1 31분 04초
• 12강_Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 2 30분 37초
• 13강_Scipy를 이용한 다항 분포 시뮬레이션 3 20분 29초
• 14강_Scipy를 이용한 정규 분포 시뮬레이션 1 29분 43초
• 15강_Scipy를 이용한 정규 분포 시뮬레이션 2 23분 35초
• 16강_Scipy를 이용한 정규 분포 시뮬레이션 3 26분 59초

수강후기

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