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코스 개요
첫째 날: 언어 기초
- 강좌 소개
- 데이터 과학에 대해
- 데이터 과학 정의
- 데이터 과학 수행 프로세스.
- R 언어 소개
- 변수와 타입
- 제어 구조 (루프/조건문)
- R 스칼라, 벡터 및 행렬
- R 벡터 정의
- 행렬
- 문자열과 텍스트 조작
- 문자 데이터 타입
- 파일 입출력
- 리스트
- 함수
- 함수 소개
- 클로저
- lapply/sapply 함수
- DataFrames
- 모든 섹션에 대한 실험실 실습
둘째 날: 중급 R 프로그래밍
- DataFrames와 파일 입출력
- 파일에서 데이터 읽기
- 데이터 준비
- 내장 데이터셋
- 시각화
- 그래픽 패키지
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / 산점도
- 히트맵
- ggplot2 패키지 (qplot(), ggplot())
- Dplyr를 활용한 탐색
- 모든 섹션에 대한 실험실 실습
요건
- 기본적인 프로그래밍 배경이 선호됩니다.
대상자
- 데이터 분석가들
14 시간
회원 평가 (2)
트레이너의 지식, 맞춤형 콘텐츠, 모든 주제 포함
eleni - EUAA
코스 - Forecasting with R
기계 번역됨
Statcan과 CER를 예로 들어 실제 생활에서의 응용 사례.
Matthew - Natural Resources Canada
코스 - Data Analytics With R
기계 번역됨