코스 개요
1일차: 언어 기초 다지기
- 강좌 소개
-
데이터 사이언스란?
- 데이터 사이언스의 정의
- 데이터 사이언스 수행 과정
- R 언어 소개
- 변수와 자료형
- 제어 구조 (반복문 및 조건문)
-
R의 스칼라, 벡터, 행렬
- R 벡터 생성 방법
- 행렬 다루기
-
문자열 및 텍스트 처리
- 문자형 데이터 활용법
- 파일 입출력 방법
- 리스트 사용법
-
함수 다루기
- 함수의 기본 개념
- 클로저(Closure) 활용법
- lapply 및 sapply 함수 사용법
- 데이터프레임 이해하기
- 각 섹션별 실습 과제
2일차: 중급 R 프로그래밍
- 데이터프레임과 파일 입출력
- 다양한 형태의 파일에서 데이터 읽어들이기
- 데이터 전처리 기술
- R에 내장된 예제 데이터셋 활용법
-
시각화 기법
- 그래픽 패키지 소개
- plot(), barplot(), hist(), boxplot(), 산점도 그리기
- 히트맵 생성 방법
- ggplot2 패키지 활용법(qplot(), ggplot())
- dplyr를 이용한 데이터 탐색 기술
- 각 섹션별 실습 과제
3일차: 고급 R 프로그래밍 및 응용
-
R을 활용한 통계 모델링
- 주요 통계 함수 소개
- NA값 처리 기법
- 이산분포 및 정규분포 등 확률분포 활용법
-
회귀 분석 입문
- 선형 회귀 모델 이해하기
- 추천 시스템 구현 방법
- 텍스트 분석 기법(tm 패키지 및 워드클라우드 생성)
-
군집화 알고리즘 활용법
- 군집화의 개념 설명
- K평균 알고리즘 실습
-
분류 문제 해결법
- 분류의 기본 개념 소개
- 나이브 베이즈 모델 적용법
- 의사결정나무 생성 방법
- caret 패키지를 활용한 훈련 및 평가
- 다양한 알고리즘 성능 평가 방식
-
R과 빅데이터 연동 기술
- 데이터베이스와의 연결 방법
- 빅데이터 생태계 이해하기
- 각 섹션별 실습 과제
요건
회원 평가 (7)
Statcan과 CER를 예로 들어 실제 생활에서의 응용 사례.
Matthew - Natural Resources Canada
코스 - Data Analytics With R
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그의 지식과 코드들은 이미 파일에 작성되어 있어 수업 후 개인적으로 공부하고 연습할 수 있었습니다.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
코스 - Data Analytics With R
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많은 R 코드가 제공되며 좋은 예제가 있습니다
Kasia - Natural Resources Canada
코스 - Data Analytics With R
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풍부한 언어와 잘 발달된 구조를 가지고 있습니다. 또한 온라인에서 풍부한 지원 정보가 제공됩니다.
Michel - Natural Resources Canada
코스 - Data Analytics With R
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트레이너가 우리 모두가 강의를 이해하고 따라갈 수 있도록 신경써서 좋았습니다. 문제가 생기면 그는 멈추고 도와주었습니다.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
코스 - Data Analytics With R
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The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
- Teleperformance
코스 - Data Analytics With R
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New tool which is “R” and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis.
Michael Lopez - Teleperformance
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