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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