안녕하세요! 좋은 수업 감사합니다. 강의 중 궁금한 게 있는데요~ 증명 도중 'y'와 'y햇'의 공분산은 0이라고 말씀하신 부분이 있는데요. 즉 cov(y, y햇)=0 이라는건데 cov(y햇 +e, y햇) 이런식으로 바꿔보면 =cov(y햇, y햇) + cov(e, y햇) = var(y햇) + 0 이 돼서 값이 0이 아닌 var(y햇)이 됩니다. 이렇게 계산하는 게 맞는지, 어떻게 봐야하는건지 궁금합니다!
여쭤보고 싶은게 있는데요~ 전 현재 기계공학 학사인데~ 현재 산업공학 대학원 쪽 데이터 분야를 생각 중 입니다. 근데 데이터연구실에서 취업하신 분들 보면 워낙 다양한 분야에 취업하셨던데요~ 금융, 의료, 제조업체,철강 다양하더라고요~ 아무리 빅데이터전공이라해도 저런 다양한 분야까지 공부하기 힘든데~ 보통 그 분야에서의 전문지식은 취업하고 공부하시나요? 그리고 궁금한 것은 데이터를 다뤄보면 학교에서 배운것과 현장에서 결과가 많이 다른단 얘기도 종종 들었는데요~ 취업하면 그런 이론과 실제의 오차를 줄여나가는 데 포커스를 두고 연구하시나요?
안녕하세요. 질문을 읽어보니 케이스마다 다를것 같단 생각이 듭니다. 예를들어 회사입장에서 생각해보면~ 의료전문가에게 통계+프로그래밍을 트레이닝 시키는것보다, 통계+프로그래밍 전문가에게 필요한 의료쪽 지식을 트레이닝시키는게 훨씬 쉽죠. 왜냐하면 통계 공부는 트레이닝시킨다고 몇달만에 되는게 아니니까요. 하지만 금융, 의료, 제조업 그쪽은 일을 하다보면 일할때 필요한 지식을 트레이닝 받고 그 일을 하다보면 데이터를 다를 수 있을만큼의 지식은 금방 쌓이게 됩니다. 어떤 곳은 실제 오차를 줄여나가는데 포커스를 두는곳도 있겠지요. 정말 0.0000의 소숫점도 용납할 수 없는 그런 분야들이요. 하지만 회사에 소속된 이상, 비지니스모델을 더 중점적으로 생각하게 됩니다. 이 데이터를 가지고 어떤 수익을 낼까? 이 데이터를 가지고 회사에 어떤 도움을 줄 수 있을까...이런것이요. 학교에서 공부하는건 마치 언어를 배우는듯한 과정이고, 회사에 나가보니 그 언어로 말을 하는것 같은 느낌이 듭니다. 도움 되셨으면 좋겠어요.
@@datascientist8756 친절한 답변 너무 감사드립니다~~ 한국 기업들이 스마트팩토리를 구축하는 데 여기서 큰기반이 데이터다보니 데이터에 관심을 가지기 시작했습니다~~더구나 전 데이터가 다양한 산업분야에 쓰일 수 있단 것에도 흥미가 생기네요ㅎㅎ 제가 경제,과학,수학 다양한 학문을 접하는걸 좋아해서요ㅎㅎ
![[통계, 파이썬] 데이터분석 능력 기르기 2. 빅데이터의 저주, 파이썬으로 구현하기](http://i.ytimg.com/vi/Ax5ENEciYbE/mqdefault.jpg)
![[통계, 파이썬] 데이터분석 능력 기르기 2. 빅데이터의 저주, 파이썬으로 구현하기](/img/tr.png)
![[통계, 파이썬] 데이터분석 능력 기르기 1. 이건 알고 시작하자.](http://i.ytimg.com/vi/Dfpi4pAzn78/mqdefault.jpg)
![[#데이터분석 능력 기르기 4] 데이터 분석 중 꼭 필요한 작업 + #파이썬 실습](/img/n.gif)
안녕하세요 정말 좋은 강의 항상 감사합니다 교양 강의를 통해 전공을 돌리기 시작한 통계 입문자인데 덕분에 수업으로 얻어가지 못하는 많은 것들을 얻어가는 것 같습니다.. 이번에 회귀분석 너무나 막막했는데 쉽게 잘 알려주셔서 감사합니다
도움 되었다니 다행이예요. 현재 데이터 사이언티스트 관련 책으로 집필중이라 유튜브에 많이 소홀해졌어요. 집필 끝나는대로 영상 많이 올릴겠습니다~
안녕하세요! 좋은 수업 감사합니다.
강의 중 궁금한 게 있는데요~
증명 도중 'y'와 'y햇'의 공분산은 0이라고 말씀하신 부분이 있는데요. 즉 cov(y, y햇)=0 이라는건데 cov(y햇 +e, y햇) 이런식으로 바꿔보면 =cov(y햇, y햇) + cov(e, y햇) = var(y햇) + 0 이 돼서 값이 0이 아닌 var(y햇)이 됩니다. 이렇게 계산하는 게 맞는지, 어떻게 봐야하는건지 궁금합니다!
Yh값과 Y햇h값이 둘다 y값이기때문에 독립이라고 하셨는데, Yh=Y햇h + e 니까 Yh는 Y햇h에 대한 종속변수라고 볼 수가 있지 않을까요.
2:49 에서 말씀하시는 영상 링크 가능할까요?
유익한 영상 감사합니다^^
여쭤보고 싶은게 있는데요~
전 현재 기계공학 학사인데~ 현재 산업공학 대학원 쪽 데이터 분야를 생각 중 입니다.
근데 데이터연구실에서 취업하신 분들 보면 워낙 다양한 분야에 취업하셨던데요~ 금융, 의료, 제조업체,철강 다양하더라고요~
아무리 빅데이터전공이라해도 저런 다양한 분야까지 공부하기 힘든데~ 보통 그 분야에서의 전문지식은 취업하고 공부하시나요?
그리고 궁금한 것은 데이터를 다뤄보면 학교에서 배운것과 현장에서 결과가 많이 다른단 얘기도 종종 들었는데요~ 취업하면 그런 이론과 실제의 오차를 줄여나가는 데 포커스를 두고 연구하시나요?
안녕하세요. 질문을 읽어보니 케이스마다 다를것 같단 생각이 듭니다.
예를들어 회사입장에서 생각해보면~ 의료전문가에게 통계+프로그래밍을 트레이닝 시키는것보다, 통계+프로그래밍 전문가에게 필요한 의료쪽 지식을 트레이닝시키는게 훨씬 쉽죠. 왜냐하면 통계 공부는 트레이닝시킨다고 몇달만에 되는게 아니니까요. 하지만 금융, 의료, 제조업 그쪽은 일을 하다보면 일할때 필요한 지식을 트레이닝 받고 그 일을 하다보면 데이터를 다를 수 있을만큼의 지식은 금방 쌓이게 됩니다.
어떤 곳은 실제 오차를 줄여나가는데 포커스를 두는곳도 있겠지요. 정말 0.0000의 소숫점도 용납할 수 없는 그런 분야들이요. 하지만 회사에 소속된 이상, 비지니스모델을 더 중점적으로 생각하게 됩니다. 이 데이터를 가지고 어떤 수익을 낼까? 이 데이터를 가지고 회사에 어떤 도움을 줄 수 있을까...이런것이요. 학교에서 공부하는건 마치 언어를 배우는듯한 과정이고, 회사에 나가보니 그 언어로 말을 하는것 같은 느낌이 듭니다.
도움 되셨으면 좋겠어요.
@@datascientist8756 친절한 답변 너무 감사드립니다~~
한국 기업들이 스마트팩토리를 구축하는 데 여기서 큰기반이 데이터다보니 데이터에 관심을 가지기 시작했습니다~~더구나 전 데이터가 다양한 산업분야에 쓰일 수 있단 것에도 흥미가 생기네요ㅎㅎ 제가 경제,과학,수학 다양한 학문을 접하는걸 좋아해서요ㅎㅎ
@@dongryulkim7407 네 저도 그래서 이 분야가 좋더라고요~ 다양한 데이터를 접할때마다 재밌고 새롭고, 다 경험이 된답니다!! 궁금한점 있으면 또 답변 드릴게요. (상황마다 다를수도 있으니 참고만 하세요~)