[수업내용]본 강의는 4차 산업혁명시대에 빅데이터 처리의 이론적인 바탕인 확률과 통계의 기본이론 습득을 목표로 한다.본 강의를 통해 빅데이터 분석을 위한 표본 조사 방법과 데이터분석에 대한 기법을 다룸으로서 빅데이터 분야의 실력을 향상 할 수 있도록한다.[학습목표]1. 빅데이터 처리를 위한 기본개념인 확률의 개념 및 여러 확률분포를 설명할 수 있다.2. 빅데이터 분석을 위한 통계학 기초 이론을 습득하여 자료 분석 및 해석을 수행할 수 있다.[연계과목]SQL 정형 데이터 분석 홍보/예시 영상[강의계획서]1주차 확률 확률의 개념을 이해하고 설명할 수있다.l 1차시: 표본공간과 사건 l 2차시: 확률의 의미와 성질l 3차시: 조건부 확률 2주차 확률분포 확률변수와 여러 가지 확률분포의 개념 및확률의 기댓값과 분산을 이해하고 설명할 수 있다.l 1차시: 확률변수와 이산 확률분포l 2차시: 연속 확률분포와 여러가지 확률분포l 3차시: 확률의 기댓값과 분산l 학습활동 : 퀴즈 3주차 정규분포정규분포이 개념과 특성을 이해하고 설명할 수 있다.l 1차시: 표준정규분포 l 2차시: 정규 확률법칙 l 3차시: 정규분포로의 근사화l 학습활동 : 퀴즈 4주차 기술통계학기술통계학의 개념과 특성을 이해하고 설명할 수 있다.l 1차시: 기술통계학의 개념l 2차시: 도수분포표 l 3차시: 통계그래프 l 학습활동 : 퀴즈 5주차 표본분포모집단, 표본평균 및 여러 가지 분포의 개념 및 특성을 이해하고 설명할 수있다.l 1차시: 모집단의 분포 l 2차시: 표본평균의 분포 l 3차시: 여러가지 분포l 학습활동 : 퀴즈 6주차 표본비율의 분포와 추정 통계적 가설검정을 위한 분산, 비율, 모평균 및 모비율의 개념 및 특성을 이해하고 설명할 수 있다.l 1차시: 표본비율의 분포와 점 추정량l 2차시: 구간 추정 l 3차시: 구간 추정과 표본의 크기l 학습활동 : 퀴즈l 학습활동 : 토론 7주차 추정 및 가설검정빅데이터의 개념 및 R 그래프의 기초 개념에 대해 이해하고 설명할 수있다.l 1차시: 통계적...