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  2. 과정정보

[패키지] R 에센셜 과정
[패키지] R 에센셜 과정 과정정보
수강기간 365일
강의구성 118차시
교육비 720,000원 360,000원
과정소개

[과정소개]

 

▪ R을 활용한 데이터분석과 시각화 + 텍스트마이닝 + 머신러닝 + 딥러닝 4개과목, 총 118강의 패키지!

▪ R을 활용하여 기본적이며 핵심적인 통계적 원리와 개념을 이해하는 강의로, 

    데이터분석을 위한 기초지만 핵심적인 분석개념과 방법을 학습합니다.

▪ 빅데이터 분석의 이론과 실무를 동시에 체계적으로 학습할 수 있습니다.

▪ 알고리즘의 이론과 실전을 동시에 마스터하실 수 있습니다.

▪ 총 118강의 패키지! 지금 바로 시작하세요!

 

 

[학습목표]

 

▪ R 데이터사이언스 완전 마스터!

   - 데이터의 자료유형을 파악할 수 있고, 이에 적합한 분석방법이 무엇인지 판단할 수 있습니다.

   - 데이터분석 결과의 해석을 위한 다양한 통계량의 의미를 알게 됩니다.

   - R을 활용하여 다양한 데이터 핸들링을 자유롭게 수행할 수 있습니다.

   - 기초적인 분석을 통해 자료의 분포와 특성치를 파악할 수 있습니다.

 

 

[수강안내]

 

※ 정규학습일수는 365일이며, 365일이내 수강을 80% 이수해야만 수료증이 발급됩니다.

※ 교재는 강의 내에서 교안과 실습자료를 다운로드 받으실 수 있도록 파일로 제공됩니다.

 

 

 ■ 교환.환불규정 ■

  1) 결제 후 7일 이내, 이용한 강좌 없을 경우: 전액 환불

  2) 결제 후 7일 초과 ~ 수강기간 1/2 이하

     - 이용한 강좌가 없을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%) 차감 후 환불

     - 이용한 강좌가 있을 경우: 위약금(결제한 금액의 10%)+완료 강좌 수에 따른 정가 차감 후 환불

  3) 수강기간 1/2 초과: 환불 불가

     *산출기준 예시: 수강료 150,000원이면 강좌 수 20강인 경우, 150,000원/20강=7,500원(1강좌)로 산출

 

※ 유의사항

    - 수강기간이 종료된 강의는 환불이 불가합니다.

    - 복습기간이나 이벤트 등으로 추가로 제공된 기간은, 수강기간에 포함되지 않습니다.

    - 환불금액은 결제한 금액 기준이며, 결제 시 사용한 적립금(쿠폰)은 반환해드립니다. 

 

 

수료기준
수료기준
평가기준 총점
반영비율 100점
이수(과락)기준 60점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
강의목차
차시 강의명
1차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 R이란 무엇인가
2차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 R 설치하기
3차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터관리(1)
4차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터관리(2)
5차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터파일 불러오기
6차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 분석 데이터 살펴보기
7차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 빈도분석
8차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 데이터 탐색과 기술통계분석
9차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 통계학과 추정
10차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 가설검정
11차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 개념과 원리
12차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 교차분석의 실습과 시각화
13차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 개념과 원리
14차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 독립표본 t-test분석의 실습과 시각화
15차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 대응표본 t-test분석의 개념과 원리
16차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 대응표본 t-test분석의 실습과 시각화
17차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 개념과 원리
18차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 분산분석의 실습과 시각화
19차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 개념과 원리
20차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 상관관계분석의 실습과 시각화
21차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 개념과 원리
22차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 선형회귀분석의 실습과 시각화
23차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 개념과 원리
24차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 더미회귀분석의 실습과 시각화
25차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 개념과 원리
26차시 R을 활용한 데이터분석과 시각화 로지스틱회귀분석의 실습과 시각화
27차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining의 개념과 활용
28차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Text Mining 프로세스와 자료의 확보
29차시 R을 활용한 텍스트마이닝 분석패키지 설치와 자료 불러오기
30차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Text 자료의 전처리
31차시 R을 활용한 텍스트마이닝 단어 빈도분석과 Word Clouding
32차시 R을 활용한 텍스트마이닝 단어 연관분석과 Word Network
33차시 R을 활용한 텍스트마이닝 단어의 정제와 집단별 분석
34차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 개념 및 활용
35차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Sentiment Analysis 실습
36차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Text Clustering 개념 및 활용
37차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Word Clustering 실습
38차시 R을 활용한 텍스트마이닝 Document Clustering 실습
39차시 R을 활용한 텍스트마이닝 LDA와 Topic Modeling 개념 및 활용
40차시 R을 활용한 텍스트마이닝 LDA 분석과 결과의 해석
41차시 R을 활용한 텍스트마이닝 데이터관리(2)
42차시 R을 활용한 텍스트마이닝 LDA 결과의 시각화
43차시 R을 활용한 텍스트마이닝 word2vec의 개념 및 원리
44차시 R을 활용한 텍스트마이닝 word2vec의 Modeling 실습
45차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서의 전처리
46차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서 Word Clouding
47차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글문서 단어의 정제와 집단별 분석
48차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글 단어연관
49차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Word Network
50차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Sentiment Analysis
51차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글 Word Clustering과 Document Clustering
52차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글 LDA와 Topic Modeling
53차시 R을 활용한 텍스트마이닝 한글 word2vec
54차시 R을 활용한 머신러닝 머신러닝의 개념
55차시 R을 활용한 머신러닝 머신러닝 프로세스
56차시 R을 활용한 머신러닝 K-최근접 이웃(KNN)의 개념과 원리
57차시 R을 활용한 머신러닝 머신러닝 맛보기
58차시 R을 활용한 머신러닝 데이터 스케일링과 범주특성의 변환
59차시 R을 활용한 머신러닝 데이터 셋 나누기
60차시 R을 활용한 머신러닝 모델 훈련과 세부튜닝
61차시 R을 활용한 머신러닝 모델 평가
62차시 R을 활용한 머신러닝 다중분류
63차시 R을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석의 개념과 원리
64차시 R을 활용한 머신러닝 로지스틱 회귀분석 실습
65차시 R을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리
66차시 R을 활용한 머신러닝 서포트 벡터 머신 분석실습
67차시 R을 활용한 머신러닝 의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리
68차시 R을 활용한 머신러닝 의사결정나무 분석실습
69차시 R을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리
70차시 R을 활용한 머신러닝 랜덤 포레스트 분석실습
71차시 R을 활용한 머신러닝 투표기반 앙상블 기법과 분석실습
72차시 R을 활용한 머신러닝 선형회귀분석의 개념과 원리
73차시 R을 활용한 머신러닝 선형회귀분석 실습
74차시 R을 활용한 머신러닝 릿지회귀분석의 개념과 실습
75차시 R을 활용한 머신러닝 라소회귀분석의 개념과 실습
76차시 R을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류1
77차시 R을 활용한 머신러닝 종합과제: 유방암 진단분류2
78차시 R을 활용한 머신러닝 군집분석의 개념과 원리
79차시 R을 활용한 머신러닝 군집분석 실습
80차시 R을 활용한 머신러닝 DBSCAN의 개념과 원리
81차시 R을 활용한 머신러닝 DBSCAN 분석실습
82차시 R을 활용한 머신러닝 연관규칙분석의 개념과 원리
83차시 R을 활용한 머신러닝 연관규칙분석 실습
84차시 R을 활용한 머신러닝 추천과 협업필터링의 개념과 원리
85차시 R을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습1
86차시 R을 활용한 머신러닝 협업필터링 분석실습2
87차시 R을 활용한 딥러닝 딥러닝의 개요와 역사
88차시 R을 활용한 딥러닝 신경망의 이해와 다층 퍼셉트론의 필요성
89차시 R을 활용한 딥러닝 Tensorflow의 설치와 무작정 해보기
90차시 R을 활용한 딥러닝 Tensor의 이해
91차시 R을 활용한 딥러닝 Placeholder와 Variable
92차시 R을 활용한 딥러닝 행렬의 이해와 연산의 수행
93차시 R을 활용한 딥러닝 선형회귀와 Cost Function
94차시 R을 활용한 딥러닝 전통적 회귀와 TensorFlow 활용 선형회귀분석
95차시 R을 활용한 딥러닝 TensorFlow의 선형회귀와 학습단위의 이해
96차시 R을 활용한 딥러닝 데이터 스케일링과 데이터셋 분할
97차시 R을 활용한 딥러닝 활성화함수의 이해
98차시 R을 활용한 딥러닝 은닉층의 이해와 생성하기
99차시 R을 활용한 딥러닝 역전파와 고속옵티마이저
100차시 R을 활용한 딥러닝 학습율과 선형회귀 종합
101차시 R을 활용한 딥러닝 로지스틱회귀와 Cost Function
102차시 R을 활용한 딥러닝 전통적 로지스틱과 TensorFlow 로지스틱
103차시 R을 활용한 딥러닝 Loss Function과 모델평가지표
104차시 R을 활용한 딥러닝 다항로지스틱과 Softmax
105차시 R을 활용한 딥러닝 MNIST data의 Softmax
106차시 R을 활용한 딥러닝 깊은 심층망에서 규제방법
107차시 R을 활용한 딥러닝 DNN 실전가이드
108차시 R을 활용한 딥러닝 CNN의 개념과 원리
109차시 R을 활용한 딥러닝 CNN 연산의 기초
110차시 R을 활용한 딥러닝 R의 이미지 전처리
111차시 R을 활용한 딥러닝 내 데이터를 이용한 이미지 DNN학습
112차시 R을 활용한 딥러닝 MNIST 이미지 DNN학습
113차시 R을 활용한 딥러닝 MNIST 이미지 CNN학습
114차시 R을 활용한 딥러닝 내 데이터를 이용한 이미지 CNN학습
115차시 R을 활용한 딥러닝 RNN의 개념과 원리
116차시 R을 활용한 딥러닝 RNN 기본구조
117차시 R을 활용한 딥러닝 RNN 다층구조
118차시 R을 활용한 딥러닝 RNN을 이용한 주가예측