처음 시작하는 데이터 분석, R
| 과정코드 | HLSP23046 |
|---|---|
| 교육분야 | 산업분야별 직무 > IT > DB |
| 학습방법 | 동영상(Web+ Mobile) |
| 교재제공 여부 | 없음 |
| 고용보험 환급액 | 없음 |
| 교육비 | 0원 |
| 학습기간 | 1개월 |
| 학습시간 | 57시간 |
과정개요
* 데이터를 수집·가공·분석하여 활용하는 것이 비개발자 직군에서도 중요한 역량으로 자리잡게 되었습니다.
* 각 직군에서 보다 좋은 전략을 세울 수 있는 근거자료를 만들 수 있는 역량을 기를 수 있습니다.
* 각 직군에서 보다 좋은 전략을 세울 수 있는 근거자료를 만들 수 있는 역량을 기를 수 있습니다.
교육대상
01. 프로그래밍에 대한 이해가 없지만 데이터 분석을 하고 싶은 분
02. R이 뭔지, 어떻게 활용하는지 알고 싶은 분
03. R을 활용한 데이터 분석가의 길에 입문하고 싶은 분
02. R이 뭔지, 어떻게 활용하는지 알고 싶은 분
03. R을 활용한 데이터 분석가의 길에 입문하고 싶은 분
학습목표
01. R을 활용한 데이터 분석의 기초문법을 배움으로써 실무적용을 위한 기반을 다질 수 있습니다.
02. 데이터의 구조 이해, 시각화의 방법을 학습함으로써 데이터의 분석 방향을 결정하고 목적에 맞는 형태로 가공할 수 있습니다.
02. 데이터의 구조 이해, 시각화의 방법을 학습함으로써 데이터의 분석 방향을 결정하고 목적에 맞는 형태로 가공할 수 있습니다.
과정특징
* R에 대한 이해가 전무한 학습자도 내용을 충분히 이해할 수 있게 기초부터 세세히 설명합니다.
* R을 활용하기 위한 기본 지식(R의 설치와 실행, 기초 함수 등)을 강의
* 데이터 전처리, 기본 조건문과 반복문 등을 강의를 보며 쉽게 따라할 수 있도록 프로세스별로 세세히 강의
* 세부 주제별로 짧지만 임팩트 있게 강의를 구성함으로써 키워드별 내용 구분의 용이, 반복 학습 및 실습에 쉽게 구성하였습니다.
* 심화학습을 위한 기초 지식 전달은 물론 실무 활용도를 고려해 다양한 실습자료를 제공합니다.
* R을 활용하기 위한 기본 지식(R의 설치와 실행, 기초 함수 등)을 강의
* 데이터 전처리, 기본 조건문과 반복문 등을 강의를 보며 쉽게 따라할 수 있도록 프로세스별로 세세히 강의
* 세부 주제별로 짧지만 임팩트 있게 강의를 구성함으로써 키워드별 내용 구분의 용이, 반복 학습 및 실습에 쉽게 구성하였습니다.
* 심화학습을 위한 기초 지식 전달은 물론 실무 활용도를 고려해 다양한 실습자료를 제공합니다.
과정내용
1장. R 활용을 위한 기본 설치
01. R 프로그램
02. JAVA프로그램의 설치와 목적
03. 패키지 설치와 관리
2장. 변수와 주요 데이터 유형
04. Console 창, 새 스크립트 창 입력 기초
05. 작업 디렉토리 설정 기초
06. 변수 입력 및 설정 기초
07. R 프로그램의 주요 데이터 유형
3장. 여러 건의 데이터 관리하기
08. 벡터(Vector) 형 데이터 관리 ①
09. 벡터(Vector) 형 데이터 관리 ②
10. 행렬 형 데이터 관리와 mat( ) 사용
11. Array(배열)로 데이터 쌓기
12. List 형 데이터 관리하기
13. 데이터 프레임을 활용한 데이터 관리
4장. 데이터 불러오기와 저장하기
14. 규칙•불규칙적 형태의 데이터 불러오기
15. CSV, 엑셀, RDBMS 프로그램 데이터 불러오기
16. 다양한 형태의 파일로 저장하기
5장. 다양한 함수로 데이터 가공하기
17. 기본적인 함수 사용법
18. aggregate 함수의 이해와 적용
19. apply 함수의 개념과 종류
20. 사용자 정의 함수
6장. dplyr( ) 패키지 활용법
21. dplyr( ) 패키지 활용 - filter( ), slice( )
22. dplyr( ) 패키지 활용 - select( )
23. dplyr( ) 패키지 활용 - 다양한 함수 활용하기 ①
24. dplyr( ) 패키지 활용 - 다양한 함수 활용하기 ②
7장. plyr( ) 패키지 활용법
25. ddply( ), dplyr( ) 활용과 실습
8장. reshape2( ) 패키지와 tidyr( ) 패키지
26. melt( ), decast( )를 활용한 데이터 형태 변형하기
27. 중복되는 값이 있을 경우 데이터 가공 함수 활용
28. tidyr( ) 패키지 활용
29. spread( ) 활용
9장. if 조건문 마스터 하기
30. 조건이 2개일 경우 if 조건문
31. 조건이 3개일 경우 if 조건문
10장. while 반복문과 for 반복문의 활용법
32. while 반복문의 활용법
33. for 반복문의 활용법
11장. 정규식과 grep( )함수 활용법
34. 정규식과 grep( ) 등 다양한 명령어 활용법
12장. stringr( ) 패키지
35. str_detect( ) / str_count( ) / str_c( ) 활용하기
36. str_dup( ) / str_length( ) / str_locate( ) str_replace( ) / str_split( ) / str_sub( ) 활용하기
13장. graphics( ) 패키지를 활용한 시각화
37. plot( ) 를 활용한 시각화
38. barplot( ) 를 활용한 시각화
39. pie( ) 를 활용한 Pie chart 그리기
40. boxplot( ), starts( ) 활용하기
14장. ggplot2( ) 패키지를 활용한 시각화
41. geom_point( ) 를 활용한 시각화
42. geom_line( ), geom_abline( ) 을 활용한 시각화
43. geom_bar( ), geom_boxplot( ), geom_violin( ) 을 활용한 시각화
44. geom_density( ), geom_density_2d( ), geom_area( ), geom_text( )을 활용한 시각화
15장. 다양한 구글 차트를 활용한 시각화
45. Google chart 를 활용한 시각화 ①
46. Google chart 를 활용한 시각화 ②
47. Google chart 를 활용한 시각화 ③
16장. 지도를 활용한 시각화
48. ggmap 패키지를 활용한 실습 ①
49. ggmap 패키지를 활용한 실습 ②
50. 버블차트로 현황 표시하기
17장. R을 활용한 텍스트 마이닝 기초
51. KoNLP( ) 패키지의 주요기능 ①
52. KoNLP( ) 패키지의 주요기능 ②
18장. 사례로 배우는 실전 한글 텍스트 마이닝
53. 텍스트 마이닝 기초 프로세스
54. 실습. 영화 리뷰 분석 및 시각화
19장. tm( )패키지를 활용한 영문 텍스트 마이닝
55. 영문 텍스트 마이닝의 기본 프로세스
56. 실습. 스티브 잡스 연설문 분석
20장. R과 엑셀 등 다양한 프로그램 함께 활용하는 방법
57. 실습. 다산 콜 센터 상담 사례
01. R 프로그램
02. JAVA프로그램의 설치와 목적
03. 패키지 설치와 관리
2장. 변수와 주요 데이터 유형
04. Console 창, 새 스크립트 창 입력 기초
05. 작업 디렉토리 설정 기초
06. 변수 입력 및 설정 기초
07. R 프로그램의 주요 데이터 유형
3장. 여러 건의 데이터 관리하기
08. 벡터(Vector) 형 데이터 관리 ①
09. 벡터(Vector) 형 데이터 관리 ②
10. 행렬 형 데이터 관리와 mat( ) 사용
11. Array(배열)로 데이터 쌓기
12. List 형 데이터 관리하기
13. 데이터 프레임을 활용한 데이터 관리
4장. 데이터 불러오기와 저장하기
14. 규칙•불규칙적 형태의 데이터 불러오기
15. CSV, 엑셀, RDBMS 프로그램 데이터 불러오기
16. 다양한 형태의 파일로 저장하기
5장. 다양한 함수로 데이터 가공하기
17. 기본적인 함수 사용법
18. aggregate 함수의 이해와 적용
19. apply 함수의 개념과 종류
20. 사용자 정의 함수
6장. dplyr( ) 패키지 활용법
21. dplyr( ) 패키지 활용 - filter( ), slice( )
22. dplyr( ) 패키지 활용 - select( )
23. dplyr( ) 패키지 활용 - 다양한 함수 활용하기 ①
24. dplyr( ) 패키지 활용 - 다양한 함수 활용하기 ②
7장. plyr( ) 패키지 활용법
25. ddply( ), dplyr( ) 활용과 실습
8장. reshape2( ) 패키지와 tidyr( ) 패키지
26. melt( ), decast( )를 활용한 데이터 형태 변형하기
27. 중복되는 값이 있을 경우 데이터 가공 함수 활용
28. tidyr( ) 패키지 활용
29. spread( ) 활용
9장. if 조건문 마스터 하기
30. 조건이 2개일 경우 if 조건문
31. 조건이 3개일 경우 if 조건문
10장. while 반복문과 for 반복문의 활용법
32. while 반복문의 활용법
33. for 반복문의 활용법
11장. 정규식과 grep( )함수 활용법
34. 정규식과 grep( ) 등 다양한 명령어 활용법
12장. stringr( ) 패키지
35. str_detect( ) / str_count( ) / str_c( ) 활용하기
36. str_dup( ) / str_length( ) / str_locate( ) str_replace( ) / str_split( ) / str_sub( ) 활용하기
13장. graphics( ) 패키지를 활용한 시각화
37. plot( ) 를 활용한 시각화
38. barplot( ) 를 활용한 시각화
39. pie( ) 를 활용한 Pie chart 그리기
40. boxplot( ), starts( ) 활용하기
14장. ggplot2( ) 패키지를 활용한 시각화
41. geom_point( ) 를 활용한 시각화
42. geom_line( ), geom_abline( ) 을 활용한 시각화
43. geom_bar( ), geom_boxplot( ), geom_violin( ) 을 활용한 시각화
44. geom_density( ), geom_density_2d( ), geom_area( ), geom_text( )을 활용한 시각화
15장. 다양한 구글 차트를 활용한 시각화
45. Google chart 를 활용한 시각화 ①
46. Google chart 를 활용한 시각화 ②
47. Google chart 를 활용한 시각화 ③
16장. 지도를 활용한 시각화
48. ggmap 패키지를 활용한 실습 ①
49. ggmap 패키지를 활용한 실습 ②
50. 버블차트로 현황 표시하기
17장. R을 활용한 텍스트 마이닝 기초
51. KoNLP( ) 패키지의 주요기능 ①
52. KoNLP( ) 패키지의 주요기능 ②
18장. 사례로 배우는 실전 한글 텍스트 마이닝
53. 텍스트 마이닝 기초 프로세스
54. 실습. 영화 리뷰 분석 및 시각화
19장. tm( )패키지를 활용한 영문 텍스트 마이닝
55. 영문 텍스트 마이닝의 기본 프로세스
56. 실습. 스티브 잡스 연설문 분석
20장. R과 엑셀 등 다양한 프로그램 함께 활용하는 방법
57. 실습. 다산 콜 센터 상담 사례
| 항목 | 진도율 | 진행단계평가 | 최종평가 | 과제 | 수료점수 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 60점 이상 |
| 수료조건 | 100%이상 | 없음 | 없음 | 없음 |