R을 활용한 데이터 분석 및 시각화
| 교육일정 | |
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| 교육시간 | 3일, 20시간 / [월화] 09:00~18:00, [수] 09:00~13:00 |
| 교육장소 | 한국생산성본부 8층 804호 |
| 고용보험 | 고용보험 비환급 ? |
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교육비
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정상가 770,000 원 KPC 유료법인회원 720,000 원 |
| 교육문의 | ICT교육센터 02-398-6480 / bhkim@kpc.or.kr / 결제·계산서문의 : 02-724-1212 |
교육시간
[월화] 09:00~18:00, [수] 09:00~13:00
교육목적/특징
■ R의 기본 문법과 데이터 모델을 이해하고 스크립트를 작성하여 데이터 처리, 시각화, 통계분석 수행
■ R의 패키지를 사용하고, 탐색적 데이터 분석과 머신러닝 및 예측 분석 수행
■ R을 활용한 현황/추이분석을 통해 통계분석과 머신러닝을 활용한 예측까지 전체 분석 프로세스 이해
교육대상
■ R의 기초적인 내용을 알고 싶으신 분
■ R을 이용한 데이터 분석에 관심이 있는 분
■ R을 이용한 데이터 비주얼라이제이션에 관심이 있는 분
교육내용
■ 본 교육은 통계이론 내용이 포함되어 있습니다.
■ IT관련 기본 지식, 통계 관련 업무를 하지 않으시는 분은 수업이 원활하지 않을 수 있습니다.
일자 | 내용 | |
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1일차 | [Module 01] 빅데이터 분석 개요 [Phase 01] 데이터 분석 개요 - 빅데이터 분석 방법론 - 통계 분석과 머신러닝 [Phase 02] 분석 절차와 시각화 - 정보에서 지식으로 [Phase 03] 주요 분석 도구와 R - R을 활용한 분석 프로세스 [Module 02] R프로그래밍 [Phase 04] R/Rstudio 설치 - R시작하기 및 기본 예제 [Phase 05] R 프로그래밍 - R 기초 문법 이해 [Phase 06] 상관과 회귀분석 - 선형 모델의 이해 - 상관분석과 회귀분석 실습 | |
2일차 | [Phase 07] R 데이터 모델의 이해 - 새로운 변수와 연산자의 이해 [Phase 08] R 데이터 처리 - Missing Value 처리 [Module 03] R 머신러닝 실습 [Phase 09] 머신러닝 실습 - KNN으로 이해하는 머신러닝 - 분류기와 예측기 - 거리개념과 MDS - 유사도의 이해 - 의사결정나무를 이용한 분류기 실습 - 계층적 군집 실습 - K-Means 군집 실습 - KNN의 구현과 적용 | |
3일차 | [Module 04] R을 활용한 분석 실무 [Phase 10] 분석 실무 - 데이터 Transformation - 상관분석 실습 - 의사결정나무 실습 - 시계열 기초 분석 - Time Series Analysis 개요 - 시계열 상관 CCF 실습 - 이동평균과 ACF 실습 - Decomposition 실습 - 예제 데이터를 활용한 추세와 계절성 분석 - Auto ARIMA 예측 - 시계열 분석 Case Study | |
* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며, | ||
연관 자격
| 자격증명 | 자격증관련링크 |
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