강좌 범위 | PART 1. R 프로그램 설치와 기초실습 PART 2. R 프로그램 변수 유형 PART 3. 데이터 입력 및 확인하기 PART 4. 데이터 전처리 PART 5. 차트 시각화 PART 6. 기술 및 추론 통계분석 PART 7. 상관분석과 회귀분석 PART 8. 빅데이터 분석 및 시각화 : 지도학습과 분류분석 PART 9. 빅데이터 분석 및 시각화 : 비지도학습과 분류분석 PART 10. 텍스트마이닝 PART 11. 시계열 데이터 분석 |
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강좌 특징 | [강좌 특징] 1) 국내사례 데이터를 기반으로 한 빅데이터의 분석 및 해석을 한 번에 완성 • 빅데이터를 시작하는 입문자에게 국내사례 데이터를 실습 내용으로 제공하여 빅데이터의 쓰임새와 해석을 익힐 수 있도록 강의 내용을 전달합니다. 2) 모든 빅데이터 방법론에서 동일 사례 데이터를 기반으로 실습 • 빅데이터를 데이터 방법론마다 실습 데이터를 변경하는 것이 아니라 강의 처음부터 끝까지 동일한 실습 데이터로 다양한 방법론을 공부할 수 있도록 강의를 진행합니다. 3) 빅데이터 분석에 필요한 R 프로그래밍 코딩 문법 + 분석 결과 해석 • R 프로그래밍 빅데이터 코딩 기술도 습득하고, 빅데이터 결과를 통찰력 있게 해석할 수 있는 역량이 형성되도록 강의를 진행합니다. 4) 저자 직강으로 이론+실습 완벽 대비 • 직접 집필한 교재로 실시간 따라하는 실습을 통해 기초 이론부터 실습 및 분석까지 빠른 회독을 목표로 합니다. |
수강 대상 | • 빅데이터 관련 전공의 학생 • 경영학 전공 학생이 프로그래밍 기초가 부족하여 빅데이터 수업을 따라가기 힘든 학생 • 통계학 전공 학생이 빅데이터 프로그래밍 예습이 필요하거나 기초 내용 복습이 필요한 학생 |
교재 선택 |
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차시 | 강의명 | 강의시간 |
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맛보기 | R프로그래밍 설치방법과 기초 개념 | 56분 |
2강 | R프로그래밍 변수 유형 - Vector와 Factor | 56분 |
3강 | R프로그래밍 변수 유형 - Matrix, array, data.frame | 63분 |
4강 | R프로그래밍 변수 유형 - List & 데이터입력 함수 | 48분 |
5강 | R프로그래밍 변수 유형 - 데이터 가져오기 및 저장 | 53분 |
6강 | 데이터 전처리(1) - dplyr 패키지 | 55분 |
7강 | 데이터 전처리(2) - reshape2 패키지 & 제어문 | 59분 |
8강 | 차트 시각화 - 단일/복합 시각화 | 42분 |
9강 | 차트 시각화 - lattice & ggpdt 패키지 | 67분 |
10강 | 기술 및 추론통계 (1) - 빈도분석 & 결측치 데이터 처리 | 62분 |
11강 | 기술 및 추론통계 분석 (2) - 두 집단 & 세 집단 분석 | 62분 |
12강 | 기술 및 추론통계 분석 (2) - 교차분석(카이검정) & 상관분석 | 52분 |
13강 | 선형 회귀분석 및 로지스틱 회귀분석 | 68분 |
14강 | 지도학습과 분류분석 - 의사결정트리 분석 | 62분 |
15강 | 지도학습과 분류분석 - 앙상블 기법 분석 | 58분 |
16강 | 지도학습과 분류분석 - 인공신경망 분석 | 66분 |
17강 | 비지도 학습과 분류분석 - 군집분석 | 59분 |
18강 | 비지도 학습과 분류분석 - 연관규칙 분석 | 58분 |
19강 | 텍스트마이닝 (1) - 네이버 영화 | 70분 |
20강 | 텍스트마이닝 (2) - 음원사이트 | 29분 |
21강 | 시계열 데이터 분석 | 63분 |
22강 | 종합정리 및 설명 | 13분 |