▪R을 활용한 데이터분석 및 시각화 과정은 분석도구인 R활용법 뿐만 아니라 

   통계적 해석에 필수적인 추정 및 가설검정에 대한 이해를 다룹니다.

▪데이터분석의 적용을 위한 자료와 분석 간의 방법을 명확히 한 후, 기초통계, 교차분석, t-test 및분산분석, 

   신뢰도분석과요인분석, 상관관계와회귀분석까지 데이터분석에 필요한 필수적인 내용입니다.

▪R을 활용한 데이터분석 및 시각화 과정은 데이터사이언스가되기 위한 학습자가 반드시 거쳐야 하는 핵심 코스입니다.

[수강대상]

▪ 데이터사이언티스트가 되기 위해 핵심 개념과 R을 마스터하고 싶으신 분
▪ R을 이용하여 석박사학위논문을 작성하고자 하는 분
▪ 해외 석박사유학을 준비하고 계시거나 해외 유학중이신 분들
▪ 대학 혹은 기관에서 통계분석이 필요한 연구와 강의를 하고 계신 강사 및 교수님
▪ 기존분석도에서 벗어나 세계적 오픈소스인 R로인공지능 분석법을 익히시고 싶으신 분
▪ 기업/기관에서 데이터분석 업무를 담당하고 있거나 관련 취업을 준비하고 계신 분들

[학습목표]

▪ 데이터의 자료유형을 파악할 수 있고, 이에적합한 분석방법이 무엇인지 판단할 수 있습니다.
▪ 데이터분석 결과의 해석을 위한 다양한 통계량의 의미를 알게 됩니다.
▪ R을 활용하여 다양한 데이터 핸들링(변수변환, 코딩변경, 케이스선택등)을 자유롭게 수행할 수 있습니다.
▪ 기초적인 분석을 통해 자료의 분포와 특성치를 파악할 수 있습니다.
▪ 두 자료 간의 관계, 차이, 연관을분석할 수 있으며, 자료유형에 따라서 t-test분석, 분산분석, 교차분석 중 어떤 것을 활용할 수 있을지 판단 및 분석할 수 있습니다.
▪ 상관관계분석과선형회귀분석의 관계와 목적을 알게 되고, 특히통계분석과 데이터사이언스의 핵심 분석개념인 회귀분석을 명확히 이해하고 수행할 수 있게 됩니다.