연락처 정보

코스 개요

1 일차

  1. R 및 Rstudio 소개 (2 시간)
    • R 사용 친화화, R 및 사용 가능한 GUI
    • Rstudio
    • Rstudio 에서의 스크립팅
    • 탐색, 섹션 및 코드 폴딩
    • RStudio 에서의 문제 해결 및 코드 디버깅
    • 관련 소프트웨어 및 문서
    • 기능 및 기능에 대한 도움말 얻기
    • RStudio 에서의 프로젝트
    • RStudio 를 활용한 분석 보고서 작성
    • 키보드 단축키 및 유용한 기능
  2. 데이터 가져오기/내보내기 (1 시간)
    • 플랫 파일 – txt, csv
    • 스프레드시트 파일 – xls, xlsx
    • SPSS, SAS 및 기타 포맷 데이터
    • SQL 데이터 소스에서의 데이터 접근
    • SQL 데이터베이스 연결 및 연산
  3. 데이터 구성 (2 시간)
    • 데이터 타입 및 클래스
    • R 의 데이터 저장 – Rdata 포맷
    • 객체 구조
    • 숫자 및 벡터
    • 행렬 및 테이블
    • 요인
    • 리스트
    • 데이터 프레임
    • 날짜 및 시간
  4. 테이블 표현 (3 시간)
    • 데이터 테이블용 패키지 개요 – dplyr, tidyr, data.table
    • 인덱스 및 첨자
    • 관측치 및 변수 선택 및 서브셋 설정
    • 필터링 및 그룹화
    • 재코딩 변환
    • 데이터 재형성
    • 데이터 병합
    • 문자열 조작, stringr 패키지
    • 정규 표현식

2 일차

  1. 관련 소프트웨어 및 문서 (1 시간)
    • Rstudio 와 GIT - 버전 관리
    • Markdown
    • LaTeX 를 활용한 보고서 및 프레젠테이션
    • Shiny 웹 애플리케이션
  2. R 과 통계 (2 시간)
    • 확률 및 정규 분포
    • 임의 숫자
    • 기술 통계
    • 표준화 및 정규화
    • 신뢰 구간
    • 가설 검정
    • 분산분석 (ANOVA)
    • 정성적 데이터 분석
  3. 선형 회귀 (2 시간)
    • 상관계수 및 해석
    • 단순 및 다중 선형 회귀
    • 추정 방법 – 최소제곱법
    • 모델 검증 – 가정 위반에 대한 검정
    • 변수 선택 – 다양한 접근 방식
    • 정규화 – 릿지 및 라소 회귀
    • 일반화 최소제곱법 – 비선형성
    • 로지스틱 회귀
  4. 그래픽 절차 (2 시간)
    • 단일 변수용 기본 플롯
    • 2 개 이상 변수를 위한 시각화
    • 그래픽 매개변수
    • 특수 플롯
    • 플롯을 png, pdf 및 jpeg 파일로 내보내기
    • ggplot2 를 활용한 R 의 그래픽 기능 확장
  5. R 에서 도움말 (1 시간)
    • R 문서 검색
    • R 패키지 및 문서
    • R Cran 작업 뷰 – 문제 해결책 찾기

요건

본 과정 수강을 위한 특정 전제 조건은 없습니다.

 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리