R을 활용한 예측 분석 교육 과정

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 라이브 교육은 R 코드의 속도를 높이고 품질을 향상시키며 복잡한 분석 업무를 수행하고자 하는 중급 이상의 R 사용자들을 위한 과정입니다.

교육 종료 시 참가자들은 재사용 가능한 함수 작성, 데이터 처리 프로세스 개선, 코드 디버깅 및 최적화, 그리고 재현 가능한 보고서 생성이라는 역량을 습득하게 됩니다.

빅데이터란 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하기 위한 솔루션들을 의미합니다. 원래 구글이 개발한 이 빅데이터 솔루션들은 이후 발전을 거듭하며 다양한 유사 프로젝트에 영감을 주었으며, 그 중 상당수는 오픈소스로 제공되고 있습니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.

대한민국에서 진행되는 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 R 프로그래밍을 통해 데이터 조작, 기초적인 데이터 분석 및 인사이트를 보여주는 시각화 자료 제작을 배우고자 하는 초보 수준의 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• R 프로그래밍 기초 개념 이해하기
• 기본적인 데이터 사이언스 절차 적용 가능
• 데이터를 시각적으로 표현할 수 있음

오늘날 비즈니스 환경에서 데이터 분석은 필수적인 도구입니다. 본 과정에서는 실제 데이터를 활용한 분석 기술을 배우는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 참가자들이 객관적 근거에 기반하여 비즈니스 관련 질문들에 답할 수 있도록 돕고자 합니다. 

과거에 일어났던 일은?

• 데이터 처리 및 분석
• 유용한 정보를 담은 시각화 자료 생성

미래에 어떤 일이 일어날까요?

• 향후 성과 예측 방법
• 예측 결과의 타당성 평가 방법

어떤 일이 이루어져야 할까요?

• 데이터를 바탕으로 합리적인 비즈니스 의사결정 내리기
• 업무 프로세스 최적화 방법

대한민국에서 진행되는 본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 실시되며, 데이터 정제 및 분석, 통계적 예측, 그리고 유익한 시각화 자료 제작을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가들을 위해 마련되었습니다.

강좌 종료 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 데이터 분석에 사용되는 Python, R, Power Query, Power BI의 기본 개념 이해하기
• Python과 Power Query를 활용해 데이터셋 정리 및 구성하기
• R로 통계적 분석 및 예측 수행하기
• Power BI를 이용해 전문적인 대시보드와 보고서 만들기
• 여러 출처에서 온 데이터를 효과적으로 통합 및 분석하기

R은 통계적 계산, 데이터 분석 및 시각화를 위해 널리 사용되는 오픈소스 환경입니다. 본 강좌에서는 R 프로그래밍 언어의 기초부터 고급 개념까지 학생들에게 체계적으로 소개합니다. 실제 데이터를 활용한 심도 있는 데이터 분석과 그래프 생성 방법도 다룹니다.

대상자

개발자 및 데이터 분석가

교육 기간

3일

수업 방식

이론 강의와 실습 중심으로 진행됩니다.

본 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 지도하는 실시간 교육 과정으로서 온라인 또는 오프라인 형태로 진행됩니다. 이 과정은 KNIME에서 파이썬과 R을 활용하고자 하는 데이터 사이언티스트들을 위해 기획되었습니다.

강좌가 끝날 무렵에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• KNIME 환경에서 머신러닝 모델을 기획하고 구축하여 배포할 수 있습니다.
• 운영 전반에 걸쳐 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 데이터 사이언스 프로젝트를 처음부터 끝까지 구현할 수 있습니다.

R Markdown은 실행 가능한 R 코드와 서술적인 텍스트를 결합하여 동적이고 재현이 가능한 문서를 만들어내는 저작 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급부터 중급 수준까지의 R 사용자들을 대상으로 하며, 내부 문서화, 연구 결과 발표 혹은 웹 게재 목적으로 R Markdown을 활용해 자동화된 동적 보고서를 생성하고자 하는 분들에게 적합합니다.

본 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• R 코드 블록과 형식이 지정된 텍스트를 포함한 R Markdown 문서 작성
• HTML, PDF, Word 등 다양한 포맷으로 결과물 생성
• 매개변수 기반 보고서 및 조건부 논리를 활용해 동적 콘텐츠 생성
• 테마, 템플릿, LaTeX를 이용해 문서의 외관을 맞춤화하여 전문적인 프레젠테이션 수행

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습문제 및 실습 기회 제공
• 실시간 실습 환경에서 직접 코드 구현해보기

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하신다면 연락 주시어 협의해주시기 바랍니다.

Shiny는 R 사용자가 JavaScript나 복잡한 웹 프레임워크에 대한 지식 없이도 직접 대화형이고 동적인 웹 애플리케이션을 제작할 수 있도록 지원하는 R 패키지입니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 위주의 교육 과정으로, 데이터 시각화, 사용자 상호작용 및 보고서 작성을 위해 Shiny를 활용하여 맞춤형 웹 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 수준의 R 사용자를 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Shiny와 R을 활용해 대화형 웹 애플리케이션 제작하기
• 반응형 요소와 동적 입력 기능이 포함된 사용자 인터페이스 설계하기
• 데이터 시각화 및 보고서 생성 기능을 Shiny 앱에 통합하기
• Shiny Server 또는 Posit Cloud를 이용해 로컬 혹은 온라인 환경에서 Shiny 앱 배포 및 공유하기

강좌 형식

• 대화형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 코드 구현해보기

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌를 여러분의 요구에 맞게 구성하고 싶으시면 연락주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 강의는 Stata를 활용한 통계 분석 및 R과의 연동 방법을 배우고자 하는 중급 수준 이상의 컴퓨터 과학 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 데이터 분석 및 통계 모델링에 Stata를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
• Stata의 기능을 SPSS와 R과 비교하여 이해할 수 있습니다.
• Stata와 R을 연동시켜 원활한 통계 컴퓨팅이 가능합니다.
• Stata와 R을 활용해 워크플로우를 개발하고 자동화할 수 있습니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, Stata와 R을 활용하여 빅데이터의 통계적 분석을 수행하고자 하는 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

본 과정을 이수한 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 중요한 관심 변수 및 사건을 예측하기 위한 통계 모델을 구축할 수 있습니다.
• 기술적인 시각화 자료, 요약표, 빈도 분석 등을 생성할 수 있습니다.
• 대규모 데이터베이스를 체계적으로 관리하여 데이터 분석에 즉시 활용할 수 있습니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

대한민국에서 진행되는 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로, Tableau용 R 프로그래밍을 배우고자 하는 데이터 사이언티스트들을 위한 과정입니다.

• Tableau 분석 기능에 R 활용하기
• R의 학습 알고리즘을 이용해 값들을 Tableau로 반환하기
• Tableau 내에서 R 함수를 구성 및 시각화하기
• 비즈니스 운영에 있어 데이터 기반 의사결정 수행하기

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 데이터 분석가뿐만 아니라 Tableau, Python, R, SQL을 활용해 데이터를 시각화하고 분석하는 방법을 배우고자 하는 모든 분들을 대상으로 합니다.

본 과정을 수료한 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Python, R, SQL을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.
• Tableau를 활용해 시각화된 형태로 데이터 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 데이터 기반의 판단을 내려 비즈니스 운영 전략에 반영할 수 있습니다.

설명:

이 강좌는 R 사용자들이 크로스브라우저 호환 HTML, 자바스크립트, CSS를 배울 필요 없이도 웹 애플리케이션을 제작할 수 있도록 안내합니다.

목표:

Shiny 앱의 기본 작동 원리를 이해하게 됩니다.

또한 Shiny 라이브러리에서 자주 사용되는 입력, 출력, 렌더링, 패널 관련 함수들을 모두 다룹니다.