학습
과정소개
* 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.
참고교재 및 학습자료
학습목록
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1차시
R 프로그램
미리 보기 새 창 열림
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2차시
JAVA프로그램의 설치와 목적
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3차시
패키지 설치와 관리
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4차시
Console 창, 새 스크립트 창 입력 기초
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5차시
작업 디렉토리 설정 기초
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6차시
변수 입력 및 설정 기초
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7차시
R 프로그램의 주요 데이터 유형
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8차시
벡터(Vector) 형 데이터 관리 1
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9차시
벡터(Vector) 형 데이터 관리 2
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10차시
행렬 형 데이터 관리와 mat() 사용
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11차시
Array(배열)로 데이터 쌓기
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12차시
List 형 데이터 관리하기
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13차시
데이터 프레임을 활용한 데이터 관리
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14차시
규칙, 불규칙적 형태의 데이터 불러오기
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15차시
CSV, 엑셀, RDBMS 프로그램 데이터 불러오기
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16차시
다양한 형태의 파일로 저장하기
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17차시
기본적인 함수 사용법
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18차시
aggregate 함수의 개념과 종류
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19차시
apply 함수의 개념과 종류
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20차시
사용자 정의 함수
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21차시
dplyr( ) 패키지 활용 filter( ), slice( )
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22차시
dplyr( ) 패키지 활용 select( )
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23차시
dplyr( ) 패키지 활용 다양한 함수 활용하기 1
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24차시
dplyr( ) 패키지 활용 다양한 함수 활용하기 2
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25차시
ddply( ), dplyr( ) 활용과 실습
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26차시
melt( ), decast( )를 활용한 데이터 형태 변형하기
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27차시
중복되는 값이 있을 경우 데이터 가공 함수 활용
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28차시
tidyr( ) 패키지 활용
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29차시
spread( ) 활용
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30차시
조건이 2개일 경우 if 조건문
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31차시
조건이 3개일 경우 if 조건문
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32차시
while 반복문의 활용법
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33차시
for 반복문의 활용법
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34차시
정규식과 grep( ) 등 다양한 명령어 활용법
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35차시
str_detect() / str_count() / str_c() 활용하기
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36차시
str_dup( ) / str_length( ) / str_locate( )str_replace( ) / str_split( ) / str_sub( ) 활용하기
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37차시
plot( ) 를 활용한 시각화
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38차시
barplot( ) 를 활용한 시각화
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39차시
pie( ) 를 활용한 Pie chart 그리기
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40차시
boxplot( ), stars( ) 활용하기
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41차시
geom_point( ) 를 활용한 시각화
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42차시
geom_line( ), geom_abline( ) 을 활용한 시각화
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43차시
geom_bar( ), geom_boxplot( ), geom_violin( ) 을 활용한 시각화
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44차시
geom_density( ), geom_density_2d( ), geom_area( ), geom_text( )을 활용한 시각화
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45차시
Google chart를 활용한 시각화 1
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46차시
Google chart를 활용한 시각화 2
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47차시
Google chart를 활용한 시각화 3
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48차시
ggmap 패키지를 활용한 실습 1
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49차시
ggmap 패키지를 활용한 실습 2
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50차시
버블차트로 현황 표시하기
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51차시
KoNLP( ) 패키지의 주요기능 1
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52차시
KoNLP( ) 패키지의 주요기능 2
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53차시
텍스트 마이닝 기초 프로세스
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54차시
실습. 영화 리뷰 분석 및 시각화
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55차시
영문 텍스트 마이닝의 기본 프로세스
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56차시
실습. 스티브 잡스 연설문 분석
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57차시
실습. 다산 콜 센터 상담 사례
강사소개
서진수
*경력
現) 도서출판 더알음 CEO
現) ㈜ 데이터앤피플 CEO
現) ㈜ 컨시어지소프트 CEO
前) ㈜ 대명, ㈜ 우진 등 (데이터베이스 구축 및 운영)
컴퓨터(IT) 카테고리내 다른 학습