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강좌 정보

강좌 정보
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

강좌 특징

[강좌특징]

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) R 프로그래밍을 활용한 빅데이터 분석 실습

• R 프로그램을 직접 활용하여 데이터 분석 과정을 실습하고, 다양한 빅데이터 분석 방법과 활용 방법을 익힐 수 있도록 강의를 진행합니다.


[BEST 수강후기]

⭐ 강의를 통해 R 프로그래밍과 빅데이터 분석의 기초부터 고급 기술까지 체계적으로 학습할 수 있었습니다. 특히, 실습 중심의 커리큘럼 덕분에 이론을 실제로 적용해보며 배운 내용을 확실히 이해할 수 있었습니다. 데이터 전처리, 시각화, 통계 분석 등 다양한 주제를 다루며, 실제 프로젝트를 진행해본 경험은 실무에 바로 적용할 수 있는 큰 자산이 되었습니다. 강사님의 꼼꼼한 설명과 다양한 예제 덕분에 어렵게 느껴졌던 개념들도 쉽게 이해할 수 있었습니다. 이 강좌를 통해 데이터 분석 전문가로 성장할 수 있는 기반을 다질 수 있었고, 빅데이터 분석에 대한 자신감을 얻게 되었습니다. R 프로그래밍과 빅데이터 분석을 배우고자 하는 모든 분들께 이 강의를 강력히 추천합니다!  -원*균- ⭐

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
참고사항
※ 교재 및 실습자료 안내
본 강좌에서 사용된 교재 (Let's 예제로 배우는 빅데이터 분석 R프로그래밍)는 현재 절판되어 별도로 판매되지 않습니다.
강의에서 활용하는 R 실습 코드 및 예제 데이터는 첨부파일로 제공되며, 프로그램을 활용한 실습 중심으로 진행되는 강좌이므로 제공되는 실습자료를 활용하여 학습해 주시기 바랍니다.
강의 중 선생님께서 기존 교재의 페이지를 언급하시는 경우가 있으니 학습 시 참고 부탁드립니다.

교재 정보

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첨부파일 이미지

교재가 필요없는 강의로, 강의자료 첨부파일 제공

강의 목차

강의 목차
차시 강의명 강의시간
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