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| 차시 | 강의명 | 학습시간 |
|---|---|---|
| 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 |
