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[1년] R 에센셜 과정

[1년] R 에센셜 과정 과정정보
수강기간 365일
강의구성 118차시
수강료 720,000원 360,000원

 

총 학습시간 85시간 20분


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수료기준
평가기준 진도 시험 과제 토론 기타
배점 100% 0% 0% 0% 0%
과락기준 80% 0점 0점 0점 0점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
강의목차
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 Python을 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