Shiny App Web Development with R 교육 과정

이 강사 주도형 실시간 훈련 과정인 대한민국(온라인 또는 현장)은 R을 활용하여 워크플로우 속도를 높이고, 코드 품질을 개선하며, 더 복잡한 분석 작업을 수행하고자 하는 중급 수준의 고급 R 사용자를 대상으로 합니다.

본 훈련이 종료되면 참가자는 재사용 가능한 함수를 생성하고, 데이터 워크플로우를 개선하며, 코드를 디버깅하고 최적화하여 재현 가능한 보고서를 작성할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 알고리즘 트레이딩, Python, R을 활용하여 거래를 자동화하길 원하는 비즈니스 분석가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• 특화된 증가량으로 신속하게 보안을 매수하고 매도하는 알고리즘을 사용합니다.
• 알고리즘 트레이딩을 통해 거래와 관련된 비용을 줄입니다.
• 주가를 자동으로 모니터링하고 거래를 실행합니다.

빅데이터는 대량의 데이터를 저장하고 처리하기 위한 솔루션을 의미하는 용어입니다. 이 빅데이터 솔루션은 Google에서 처음 개발되었으며, 이후 다양한 오픈 소스 프로젝트를 영감을 주었습니다. R은 금융 산업에서 인기가 높은 프로그래밍 언어입니다.

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 인스트럭터 주도의 실시간 훈련으로, R 프로그래밍을 사용하여 데이터를 조작하고 기본적인 데이터 분석을 수행하며 통찰력을 위한 강력한 시각화를 생성하길 원하는 초보 수준의 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• R 프로그래밍 기초를 이해합니다.
• 기본적인 데이터 과학 프로세스를 적용합니다.
• 데이터의 시각적 표현을 만듭니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R은 컴퓨터 프로그래밍 기술 없이도 통계학 자, 엔지니어 및 과학자 중 추종자를 쉽게 찾을 수 있음을 발견했습니다. 그 인기는 광고 가격 설정, 신약의 신속 검색 또는 재무 모델 미세 조정과 같은 다양한 목표에 대한 데이터 마이닝의 사용 증가 때문입니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 R을 SAS에서 사용하여 클러스터 분석을 수행하길 원하는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 데이터 마이닝을 위한 클러스터 분석 사용
• 클러스터링 솔루션의 R 구문 마스터하기
• 계층적 및 비계층적 클러스터링 구현
• 데이터 기반 결정을 통해 사업 운영 개선에 도움 주기

데이터 분석은 오늘날 비즈니스에서 중요한 도구입니다. 우리는 실용적인 실무 데이터 분석 기술을 개발하는 데 중점을 두겠습니다. 이 과정의 목표는 참가자들이 질문에 대한 증거 기반 답변을 제공하도록 돕는 것입니다:

어떤 일이 일어났나요?

• 데이터 처리 및 분석
• 정보성 데이터 시각화 생성

어떤 일이 일어날까요?

• 미래 성과 예측
• 예측 평가

어떤 일이 일어나야 하나요?

• 데이터를 증거 기반 비즈니스 결정으로 변환하기
• 프로세스 최적화

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 이러한 도구를 사용하여 데이터를 정리하고 분석하고, 통계적 예측을 하고, 통찰력 있는 시각화를 만들고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 분석을 위한 Python, R, Power Query, Power BI의 기본을 이해합니다.
• Python 및 Power Query를 사용하여 데이터 세트를 정리하고 구성합니다.
• R을 사용하여 통계 분석과 예측을 수행합니다.
• Power BI을 사용하여 전문적인 대시보드와 보고서를 만드세요.
• 다양한 소스의 데이터를 효과적으로 통합하고 분석합니다.

R 은 통계 계산, 데이터 분석 및 그래픽에 사용되는 인기 있는 오픈 소스 환경입니다. 이 과정에서는 학생들에게 R 프로그래밍 언어를 소개합니다. 언어 기초, 라이브러리 및 고급 개념을 다룹니다. 실제 세계의 데이터를 이용한 고급 데이터 분석과 그래프 작업을 포함합니다.

대상

개발자/데이터 분석가

기간

3일

형식

강의와 실습

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 현장)은 R의 기초를 마스터하고 데이터 작업 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• R 프로그래밍 환경과 RStudio 인터페이스를 이해합니다.
• R 명령 및 패키지를 사용하여 데이터셋을 가져오고 조작하고 탐색합니다.
• 기본적인 통계 분석과 데이터 요약을 수행합니다.
• 베이스 R과 ggplot2를 사용하여 시각화를 생성합니다.
• 워크스페이스, 스크립트 및 패키지를 효과적으로 관리합니다.

이 강사는 직접 가르치는 온라인 또는 오프라인 라이브 트레이닝으로, 중간 수준의 데이터 분석가 및 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다. 이 과정은 R을 사용하여 시간 시리즈 예측을 수행하고 데이터 분석 워크플로를 자동화하기를 원하는 분들을 위해 마련되었습니다.

이 훈련을 마친 후, 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• R에서 예측 기술의 기본 원리를 이해합니다.
• 지수 평활화 및 ARIMA 모델을 시간 시리즈 분석에 적용합니다.
• ‘forecast’ 패키지를 사용하여 정확한 예측 모델을 생성합니다.
• 비즈니스 및 연구 응용을 위한 예측 워크플로를 자동화합니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다 R은 기업 및 학계의 관리자 및 데이터 분석가가 점점 더 많이 사용되고 있습니다 R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다 .

이 강사 주도형 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 Python과 R을 KNIME에서 프로그래밍하기를 원하는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• KNIME에서 머신러닝 모델을 계획, 구축 및 배포합니다.
• 운영에 대한 데이터 기반 결정을 내립니다.
• 데이터 과학 프로젝트를 전반적으로 수행합니다.

비정형 데이터는 전체 데이터의 90% 이상을 차지하는 것으로 추정되며, 그 중 대부분은 텍스트 형태입니다. 블로그 게시물, 트윗, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물이 지속적으로 증가하는 데이터에 추가됩니다.

강사가 진행하는 이 라이브 과정은 이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다. R Language 및 Natural Language Processing (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능, 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터 뒤에 숨은 의미를 알고리즘적으로 이해합니다. 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 서로 다른 소스에서 데이터 세트(대규모 및 소규모)를 준비한 다음 올바른 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고 보고할 수 있게 됩니다.

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 철저한 실습, 이해도 측정을 위한 비정기 테스트

수강 대상

과정 형식

이 강의를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사는 Tidyverse에 포함된 도구를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 익히게 됩니다.

Tidyverse은 데이터를 정리, 처리, 모델링 및 시각화하는 데 유용한 다양한 R 패키지의 모음입니다. 포함된 패키지는 ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, 그리고 tibble이 있습니다.

• R 언어 초보자
• 데이터 분석 및 시각화 초보자

• 강의, 토론, 연습 및 실습 위주

• 데이터 분석을 수행하고 매력적인 시각화를 만듭니다.
• 다양한 샘플 데이터셋에서 유용한 결론을 도출합니다.
• 탐색 질문에 답하기 위해 데이터를 필터링, 정렬 및 요약합니다.
• 처리된 데이터를 정보 있는 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램으로 변환합니다.
• Excel, CSV, SPSS 파일 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져오고 필터링합니다.