모.집.임.박.강.좌
과정명 | R을 활용한 빅데이터 분석 심화과정 |
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교육기간 | 2021년 2월 23일(화) ~ 2월 26일(금) 4일 총 32시간 (평일주간(단기)) |
접수기간 | 2021년 2월 22일(월) 까지 / 선착순 마감 |
교육시간 | 09:30 ~ 18:30 |
교육비 | 350,000원 |
모집정원 | 10명 |
문의처 | email : oraclejava@oraclejava.co.kr / tel : 02 - 6925- 4760 |
교재 | 자체교재 무료제공 |
수강료 입금안내 | 계좌이체 : 국민은행 064601 - 04 - 080737 / 예금주 : 지스펙주식회사 카드결제 : 온라인 또는 오프라인으로 카드 결제 |
알림 |
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교육생유형 | 수강료 | 본인자부담금 | 추가부담금 |
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국민내일배움카드 |
350,000원 |
0원 |
350,000원 |
취업성공패키지1 |
350,000원 |
0원 |
350,000원 |
취업성공패키지2 |
350,000원 |
0원 |
350,000원 |
일반 |
350,000원 |
0원 |
350,000원 |
교육생유형 | 수강료 | 환급액 | 회사부담금 |
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사업주위탁훈련(중소기업) |
350,000원 |
0원 |
350,000원 |
사업주위탁훈련(대기업) |
350,000원 |
0원 |
350,000원 |
수강절차 |
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교육대상 |
- 빅데이터 개발자 - 빅데이터 분석가 - 빅데이터 관련 직무자 및 관심 대상자 - 기업 전산 담당자 |
선수학습 |
SW엔지니어 분야와 관련된 기초 학습 내용을 경험한 자 - SQL기초 - 통계 기초 |
강좌명 | R을 활용한 빅데이터 분석 심화과정 |
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교육목표 |
- 빅데이터 분석 프로젝트의 목적 달성을 위하여 비즈니스 도메인과 수집된 데이터를 파악할 수 있다. - 프로젝트의 목적에 적합한 모델 개발을 위하여 데이터의 사전탐색을 통하여 가설을 설정할 수 있다. - 분석 모델의 가설 평가를 위한 통계치의 기준을 설정하고 적용할 수 있다. - 설정된 가설을 검증하기 위하여 분석모형을 설계할 수 있다. - 모델을 완성도를 평가하기 위한 성능평가 기준을 설정할 수 있다. - 모델에 적용하는 독립변수와 종속변수의 데이터 유형에 따라 다양한 분석기법을 적용할 수 있다. - 주어진 데이터 변수 추가하여 모델에서 필요로 되어지는 파생변수(Drived Variable)를 생성하여 모델링에 활용할 수 있다. - 단일 분석기법이 아닌 앙상블(Ensemble) 기법을 적용하여 모델의 품질목표를 제고할 수 있다 - 데이터 분석 모델링의 원활한 수행과 결과보고를 위하여 데이터 시각화를 사용할 수 있다. - 구현된 모델은 모델 운영의 안정성과 적합성을 평가할 수 있다. - 설정되어 있는 모델의 평가 절차 및 기준에 따라 구현된 모델을 평가할 수 있다. - 모델 평가를 위한 데이터셋은 훈련 데이터셋과 구분되어 관리되어 평가의 객관성을 확보할 수 있다. - 모델 평가의 전과정을 절차에 따라 진행되었음을 증적으로 확보해야 하고 모델 평가결과를 리포팅할 수 있다. |
교육개요 | 본 훈련은 빅데이터 처리·분석 기술인 R에 대한 내용을 소개한다. 툴의 이해 및 데이터 처리를 위한 R 데이터 구조를 이해하고 R을 이용한 데이터 탐색의 방법을 알아보며 R을 이용한 기본적인 통계분석과 마이닝 분석을 이해하도록 한다. |
R 소개 및 기본 사용법 |
- R 소개 / R 설치 안내 / R 패키지 설치 - 기본 유틸리티 사용법 - Help 활용방법 - R 오브젝트 - R 함수활용 - R 그래픽스를 통한 자료탐색 |
R 프로그래밍 및 R을 이용한 통계분석(1) |
- R 스크립트 사용법 / R 사용자 함수 작성법 - 데이터 입출력 / 데이터 처리 - 데이터 처리 |
R 프로그래밍 및 R을 이용한 통계분석(2) |
- 요약통계량 생성 및 샘플링 - R을 이용한 기초통계분석 - Regression |
R기반의 분석 시스템 구현 |
- Clustering - Classification - 주요 패키지(RODBC, sqldf) - 주요 패키지(RgoogleMaps, animation, GoogleVis) - 주요 패키지(ggplot2) - Batch 작업 만들기 |
R 그래픽스 |
- 그래픽스1(Change the default color and shape) - 그래픽스2(Change the default size of points) - 그래픽스3(Zoom-in) - 그래픽스4(Use column index as ses) - 그래픽스5(Add labels to each data point) - 그래픽스6(Add a textox) - 그래픽스7(Align figures) |
R 활용 |
- Word cloud 만들기 - Data Munging - R 시각화 - 연관도 |
강사님 | LOO 강사님 |
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프로젝트 경력사항 |
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전문분야 |
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김**
2019-06-12 19:15 파이썬 기초입문과정(Python)강사님이 차근차근 잘 가르쳐 주십니다~
완전 초보인데요~기초문법무터 차근차근 잘 가르쳐 주십니다. 돌발적인 질문에도 잘 답변해주시고 좋았습니다. 실제 적용을 어떻게 해 볼 수 있을지 그려볼 수 있었습니다.
류**
2019-06-12 19:11 파이썬 기초입문과정(Python)지난 14일간 교육 잘받았습니다.
파이썬에 대해서 완전 문외한이었는데 최소한 기본적인 것은 알고 갈수 있게 되어서 정말로 좋았던 기억이 납니다. 실무에 어느정도 도움이 될것같으며 제 입장에서는 아예 파이썬에 대해서 문외한이다 보니 과정내내 어렵기는 했습니다. 하지만 선생님께서 자세하게 알려주셔서 좋았던 기억을 않고 갑니다. 여기서 배운것들을 회사에 가서 실무에서 잘 적용할수 있도록 하겠습니다. 감사하구요. 지난 14일간 밤 늦은 시간까지 선생님께서나 같이 교육한 교육생들이나 모두들 수고하셨다는 말 전하고 싶네요. 수고하세요 ^^
윤**
2019-04-12 12:08 파이썬을 활용한 데이터 분석 전문가 향상과정파이썬 교육 후기 작성
파이썬을 활용한 데이터 분석전문가 향상과정을 수강 후기 올립니다. 강사님의 적절한 난이도(초~중급) 조절로 강의를 이해하는데 어려움없이 잘 따라 갈 수 있었습니다. 그리고, 실무에 관한 다양한 사례와 교육한 내용을 활용할 수있는 방법, 분야 및 나아갈 방향등을 자세히 설명해 주셔서 차후 업무와 자기계발에 많은 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.
현**
2019-04-12 11:14 파이썬을 활용한 데이터 분석 전문가 향상과정파이썬 활용 분석 GOOD!!!
파이썬을 이용하여 데이터를 분석하는데 준비된 데이터도 많이 주시고, 처음 접하는 초보에 맞게 적절하게 강의해 주셔서 많이 배우고 갑니다. 궁금한 것이 많았는데 질문에도 잘 응답해 주셨고, 현장의 상황과 데이터에 알맞은 사례를 들어주셔서 시간가는줄 모르고 수강을 했습니다. 재미있고 즐거웠습니다.