[2024] SOA Exam - PA | 교재 택배발송, 수강신청 후 학원으로 연락주세요
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강좌정보
강좌소개
✓ 결제 후 1:1 문의에 주소 남겨주시면 교재 택배발송해드리고 있으며 교재가 있으신 분들은 교재값 제외해드립니다.
(강의 30만원 / 교재 5.5만원, 교재는 제본 교재로 교재만 별도 구매는 불가합니다.)
정재철 교수님의 SOA Exam - PA 강좌입니다.
(2024년 9월 촬영)
[수강 전 확인사항]
* 구매 후 5일이 지나면 강의가 자동적으로 시작됩니다.
* 본 강좌는 IP와는 상관없이 등록된 기기에서만 수강이 가능하며 기기변경은 일정기간이 지나거나 사유가 있는 경우에만 가능합니다.
(계정당 PC 2대, 모바일 2대)
* 자료를 다운받을 시 해당 회차를 수강하신 걸로 간주되며 환불 시 공제될 수 있습니다.
자세한 사항은 고객센터 FAQ란을 참고해주세요.
[ 학 습 내 용 ]
* Predictive Analytics
* Actex SOA Exam PA Study Manual (11th Edition) 교재 총 2권
커리큘럼
강좌 회차별 커리큘럼 안내입니다. 강좌의 진행에 따라 변경 될 수 있습니다.
회차(차시)
커리큘럼명(차시명)
샘플강좌
강의시간
1회차
1.1 Getting Started in R
일반화질고화질
34분
2회차
1.2 Data Structures
73분
3회차
1.3 Basic Data Management ~ 1.4 for Loops
50분
4회차
2.1 Making ggplots
32분
5회차
2.2 Data Exploration
59분
6회차
3.1.1 Basic Terminology ~ 3.1.2 The Model Building Process
97분
7회차
3.1.3 Bias-Variance Trade-off ~ 3.1.4 Feature Generation and Selection
59분
8회차
3.2.1 Model Formulation ~ 3.2.2 Model Evaluation and Validation
43분
9회차
3.2.3 Feature Selection
78분
10회차
3.2.4 Feature Selection ~ 3.2.5 Regularization
80분
11회차
3.3.1 Exploratory Data Analysis ~ 3.3.2 Simple Linear Regression
37분
12회차
3.3.3 Multiple Linear Regression ~ 3.3.4 Evaluation of Linear Models
55분
13회차
3.4.1 Preparatory Work
35분
14회차
3.4.2 Model Construction and Feature Selection ~ 3.4.3 Model Validation
60분
15회차
3.4.4 Regularization
35분
16회차
4.1.1 Selection of Target Distributions and Link Functions
67분
17회차
4.1.2 Weights and Offsets ~ 4.1.3 Fitting and Assessing the Performance of a GLM
66분
18회차
4.1.4 Performance Metrics for Classifiers
51분
19회차
4.2 Case Study 1: GLMs for Continuous Target Variables
54분
20회차
4.3 Case Study 2: GLMs for Binary Target Variables
83분
21회차
4.4 Case Study 3: GLMs for Count and Aggregate Loss Variables
87분
22회차
5.1.1 Single Decision Trees (p.489)
91분
23회차
5.1.1 Single Decision Trees (p.503)
56분
24회차
5.1.2 Ensemble Tree Model I: Random Forests ~ 5.1.3 Ensemble Tree Model II: Boosting
72분
25회차
5.2 Mini-Case Study : A Toy Decision Tree
73분
26회차
5.3.1 Problem Set-up and Preparatory Steps ~ 5.3.2 Construction and Evaluation of Single Classificat
88분
27회차
5.3.3 Construction and Evaluation of Ensemble Trees
70분
28회차
6.1.1 Conceptual Foundations ~ 6.1.2 Additional PCA Issues
77분
29회차
6.1.3 A Simple Case Study
56분
30회차
6.2.1 K-means Clustering
47분
31회차
6.2.2 Hierarchical Clustering ~ 6.2.3 Practical Issues in Clustering
51분
32회차
6.2.4 A Simple Case Study <종강>
42분