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확률과 분포 이해하기 2]

중심 극한 정리(CLT)란? 중심 극한 정리(Central Limit Theorem, CLT)는 통계학에서 가장 기본적이고 중요한 정리로, 다음과 같이 정의:독립적이고 동일한 분포(i.i.d.)를 가진 확률 변수들의 표본 평균은 표본의 크기가 충분히 커질 때 정규 분포에 근사하게 된다는 정리.중심 극한 정리의 핵심 내용모집단의 분포와 무관: 원래 모집단이 어떤 분포를 따르든 상관없이 적용됩니다.표본 크기: 일반적으로 표본 크기(n)가 30 이상이면 충분히 크다고 간주합니다.표본 평균의 분포: 표본 평균은 평균이 μ(모집단의 평균)이고 표준편차가 σ/√n(모집단의 표준편차/√표본크기)인 정규분포에 근사합니다.중심 극한 정리의 조건확률 변수들이 서로 독립적이어야 함동일한 확률 분포를 가져야 함확률 분포의 기..

확률과 분포 이해하기 1]

주정민 강사님 : 통계학과 재학이후 데이터분석가 로 현직에서 경험이 많으신 강사님라피레터, 확률과 분포도 전통적인 분야라 책으로도 추천한다.모든 토글을 열고 닫는 단축키 Windows :Ctrl + alt + t Mac : ⌘ + ⌥ + t 1. 확률과 통계를 어떻게 쓰나데이터를 잘쓰는 회사별로 있다 (예: 쿠팡 정도가 최상)초기 스타트업은 : 데이터엔지니어가 더 필요하다.데이터가 많은 회사를 추천한다. 공고에 JD를 세부적으로 봐서 참고해야설명적 분석 : 루틴한 작업, 진진단적 분석 : 셀프 서비스 분석, 시각화, A/B 데트스 도입(사내 구축이 되어있다)기술블로그 추천함예측적분석 : 머신러닝, 지금은 데이터분석가(데이터분석하고 모델링하는)는 머신러닝은 많이 하지 않는다와 데이터사이언티스트는 분리되는 ..

'제 자리'를 찾는 Career Repotting Project

커리어에 관심있다면 한번 보세요 최근에 저도 구독했습니다.커리어 리포팅 프로젝트 '제 자리'를 찾는 Career Repotting Project주요 활동 및 서비스:뉴스레터 발행: 매주 커리어와 관련된 다양한 주제의 콘텐츠를 제공하며, 구독자들에게 연봉협상 가이드북 등의 자료를 무료로 제공합니다. ​메일리+4EO planet - 스타트업 세상의 디즈니 이오플래닛+4EO planet - 스타트업 세상의 디즈니 이오플래닛+41:1 컨설팅 프로그램: 이직의 A to Z를 다루는 맞춤형 컨설팅을 통해 이력서 작성부터 연봉협상까지 전 과정을 지원합니다. 이 프로그램은 소수 정예로 진행되며, 참여자들의 성공적인 커리어 전환을 돕습니다. ​메일리+4메일리+4메일리+4웨비나 및 오픈 카톡방 운영: 이직과 채용 관련 주..

플랜트 일정 데이터(XER 파일) 기반 일정 예측 모델 구축

목표: 플랜트 프로젝트 일정(XER 파일) 데이터를 분석하고, 머신러닝을 활용해 일정 지연을 예측하는 모델 구축사용 기술: Python, Pandas, SQL, Scikit-learn, ARIMA/Prophet (시계열 예측)주요 단계:1. XER 파일을 Pandas로 변환 및 데이터 정리2. 일정 데이터의 패턴 분석 및 시각화3. 머신러닝 모델(회귀 분석, 랜덤 포레스트)로 일정 지연 예측4. ARIMA/Prophet을 사용한 시계열 분석5. 모델 평가 및 최적화1.  XER 파일 변환 및 데이터 정리Step 1: XER 파일을 CSV 또는 Excel로 변환XER 파일이란?Primavera P6에서 사용하는 일정 관리 파일직접 읽을 수 없으므로 CSV 또는 Excel로 변환 필요변환 방법 (Primav..

공정관리 와 데이터 과학자 레벨업

데이터 과학자로 전환할 수 있지만, 일정 분석보다 더 고급 분석(예측, 최적화)에 초점을 맞추게 됨데이터 분석에서 더 나아가 머신러닝을 활용한 일정 예측 및 최적화 가능1. 데이터 과학자 (Data Scientist) 로 전환하면 가능한 역할일정 예측 및 최적화 (Scheduling Optimization & Forecasting)머신러닝을 활용하여 프로젝트 일정 지연을 예측공정 데이터를 분석해 일정 지연 원인 분석 및 해결책 제시최적의 일정 조정을 위한 수학적 모델(선형 회귀, 시계열 분석) 적용리소스 할당 최적화 (Resource Allocation Optimization)과거 프로젝트 데이터를 분석하여 최적의 인력 배치 전략 수립AI 기반의 공정 지연 위험 감지 및 대응 방안 자동화실시간 데이터 기..

공정관리와 IT직군 연관성

플랜트 분야의 공정관리팀에서 일정 관리 전문가라면, 프로젝트 일정 계획, 리소스 관리, 공정 최적화 등의 업무를 수행할 가능성이 높다. 이러한 역할에 적합한 IT 직군을 고려할 때, 데이터 엔지니어와 데이터 애널리스트 직군이 가장 적합할 수 있다1. 데이터 엔지니어 (Data Engineer) - 데이터 기반 일정 최적화추천 이유플랜트 프로젝트에서 발생하는 대량의 일정 및 운영 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 분석하는 역할일정 데이터, 장비 가동 데이터, 인력 배치 데이터를 처리하여 자동화된 리포팅 및 최적화 가능실시간 데이터 파이프라인을 구축해 프로젝트 일정 변동을 빠르게 감지하고 대응할 수 있음필요한 기술SQL, Python: 데이터 저장 및 분석ETL 프로세스 구축: 일정 및 공정 데이터를 변환 ..

Schedule analyst 2025.02.28

데이터 애널리스트(Data Analyst)와 가까운 직군 순서

데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 역할이며1.  데이터 과학자 (Data Scientist) → 가장 가까움공통점: 데이터 분석, SQL, 데이터 시각화 사용차이점: 데이터 과학자는 머신러닝 및 고급 분석(예측 모델, AI)을 수행예제: 데이터 애널리스트가 매출 트렌드를 분석하면, 데이터 과학자는 AI를 활용해 매출 예측 모델을 만듦2.  데이터 엔지니어 (Data Engineer) → 데이터 처리 관련공통점: SQL, 데이터 관리, 데이터 파이프라인 구축 이해 필요차이점: 데이터 엔지니어는 데이터 저장, 변환, 배포 담당 (분석보다 인프라 구축에 집중)예제: 데이터 애널리스트가 보고서를 작성하려면, 데이터 엔지니어가 데이터를 정제해서 제공3.  비즈니스 애널리스트 (Business Anal..

IT 직군별 역할 정리

DevOps 엔지니어 (DevOps Engineer) (2010년대 초반) 목적: 개발(Development)과 운영(Operations)을 자동화하여 빠르고 안정적인 소프트웨어 배포핵심 업무CI/CD 구축 (자동화된 빌드, 테스트, 배포 파이프라인 관리)서버 및 클라우드 인프라 관리 (AWS, GCP, Azure 등)모니터링 및 로깅 시스템 운영 (Prometheus, Grafana, ELK 등)컨테이너 및 오케스트레이션 관리 (Docker, Kubernetes)보안 및 성능 최적화필요 기술: Linux, Shell Script, Git, Docker, Kubernetes, Terraform, Jenkins개발(Development)과 운영(Operations)을 자동화하고 최적화CI/CD 파이프라인..

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