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