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R프로그래밍과 빅데이터 분석
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 22차시
빅데이터를 시작하는 입문자에게 국내사례 데이터를 실습 내용으로 제공하여 빅데이터의 쓰임새와 해석을 익힐 수 있도록 강의 내용을 전달합니다.
빅데이터를 데이터 방법론마다 실습 데이터를 변경하는 것이 아니라 강의 처음부터 끝까지 동일한 실습 데이터로 다양한 방법론을 공부할 수 있도록 강의를 진행합니다.
R 프로그래밍 빅데이터 코딩 기술도 습득하고, 빅데이터 결과를 통찰력 있게 해석할 수 있는 역량이 형성되도록 강의를 진행합니다.
▶학습대상
1. 빅데이터 관련 전공의 학생
2. 빅데이터에 관심있는 학습자
▶학습목차
1. [1] R프로그래밍 설치방법과 기초 개념
2. [2-1] R프로그래밍 변수 유형 - Vector와 Factor
3. [2-2] R프로그래밍 변수 유형 - Matrix, array, data.frame
4. [2-3] R프로그래밍 변수 유형 - List & 데이터입력 함수
5. [2-4] R프로그래밍 변수 유형 - 데이터 가져오기 및 저장
6. [3-1] 데이터 전처리(1) - dplyr 패키지
7. [3-2] 데이터 전처리(2) - reshape2 패키지 & 제어문
8. [4-1] 차트 시각화 - 단일/복합 시각화
9. [4-2] 차트 시각화 - lattice & ggpdt 패키지
10. [5-1] 기술 및 추론통계 (1) - 빈도분석 & 결측치 데이터 처리
11. [5-2] 기술 및 추론통계 분석 (2) - 두 집단 & 세 집단 분석
12. [5-3] 기술 및 추론통계 분석 (2) - 교차분석(카이검정) & 상관분석
13. [6] 선형 회귀분석 및 로지스틱 회귀분석
14. [7-1] 지도학습과 분류분석 - 의사결정트리 분석
15. [7-2] 지도학습과 분류분석 - 앙상블 기법 분석
16. [7-3] 지도학습과 분류분석 - 인공신경망 분석
17. [8-1] 비지도 학습과 분류분석 - 군집분석
18. [8-2] 비지도 학습과 분류분석 - 연관규칙 분석
19. [9-1] 텍스트마이닝 (1) - 네이버 영화
20. [9-2] 텍스트마이닝 (2) - 음원사이트
21. [10] 시계열 데이터 분석
22. [11] 종합정리 및 설명
▶수료기준
|
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
|
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
|
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. R 프로그래밍 빅데이터 코딩 기술도 습득하고, 빅데이터 결과를 통찰력 있게 해석할 수 있는 역량을 키울 수 있다.강의목차(총 22강)
-
1. 1. [1] R프로그래밍 설치방법과 기초 개념 55분
2. 2. [2-1] R프로그래밍 변수 유형 - Vector와 Factor 55분
3. 3. [2-2] R프로그래밍 변수 유형 - Matrix, array, data.frame 62분
4. 4. [2-3] R프로그래밍 변수 유형 - List & 데이터입력 함수 47분
5. 5. [2-4] R프로그래밍 변수 유형 - 데이터 가져오기 및 저장 52분
6. 6. [3-1] 데이터 전처리(1) - dplyr 패키지 54분
7. 7. [3-2] 데이터 전처리(2) - reshape2 패키지 & 제어문 58분
8. 8. [4-1] 차트 시각화 - 단일복합 시각화 41분
9. 9. [4-2] 차트 시각화 - lattice & ggpdt 패키지 66분
10. 10. [5-1] 기술 및 추론통계 (1) - 빈도분석 & 결측치 데이터 처리 61분
11. 11. [5-2] 기술 및 추론통계 분석 (2) - 두 집단 & 세 집단 분석 61분
12. 12. [5-3] 기술 및 추론통계 분석 (2) - 교차분석(카이검정) & 상관분석 51분
13. 13. [6] 선형 회귀분석 및 로지스틱 회귀분석 67분
14. 14. [7-1] 지도학습과 분류분석 - 의사결정트리 분석 61분
15. 15. [7-2] 지도학습과 분류분석 - 앙상블 기법 분석 57분
16. 16. [7-3] 지도학습과 분류분석 - 인공신경망 분석 65분
17. 17. [8-1] 비지도 학습과 분류분석 - 군집분석 58분
18. 18. [8-2] 비지도 학습과 분류분석 - 연관규칙 분석 57분
19. 19. [9-1] 텍스트마이닝 (1) - 네이버 영화 69분
20. 20. 텍스트마이닝 (2) - 음원사이트 28분
21. 21. [10] 시계열 데이터 분석 62분
22. 22. [11] 종합정리 및 설명 12분
