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R을 활용한 데이터 분석
수강기간 신청일로부터 6개월 전체시간 약 12시간 성장비용 20만원 5.2만원 74% 할인
* 왜 R이 그토록 Hot 할까요?
Free. R은 무료 소프트웨어입니다.
Packages. R이 제공하는 패키지들은 강력한 분석 기능을 제공합니다.
Graphics. R은 다양한 그래프도 기본적으로 제공합니다.
Easy to Install. 다른 프로그래밍 언어 환경설정에 비해 초기 세팅이 쉽습니다.
Hot Job Trend. R은 거의 모든 데이터 사이언스/머신러닝 관련 직무에서 요구되는 역량입니다.

R을 사용하는 데이터 분석가는 미국에서 가장 높은 평균 연봉을 받는 직군 중 하나입니다.

* R을 활용하는 글로벌 기업
데이터 분석이라고 하면 굉장히 어려운 주제를 떠올리실 수도 있지만, R을 활용하면 통계, 프로그래밍, 데이터 분석에 대한 이론이 조금 부족하더라도 최근 주목받고 있는 데이터 분석 기법들을 재미있게 배울 수 있습니다.

또한 깜깜한 화면에 프로그래밍 코드를 작성하여 데이터 분석을 진행하지 않고도, 시각화된 툴로 데이터 정제, 가공, 분석부터 그래프 그리기까지 직접 진행해볼 수 있습니다. 본 스터디는 R Studio를 활용하여 실제 현업에서 데이터 분석 프로젝트를 할 때와 같은 모든 과정을 직접 해보는 스터디입니다.

* 무엇을 배우나요?
✔ 데이터분석에 도전하고 싶지만 프로그래밍은 하나도 모르시는 분
데이터분석을 하려면 R이나 Python 등의 도구를 활용해야 합니다. R과 Python이 각각 장단점이 있고, 하고자하는 목표에 따라서 적합한 도구는 다르겠지만, 현재 프로그래밍 지식이 하나도 없으시다면 R로 시작하는 것을 추천드립니다. R이 Python 보다 쉽다는 것은 아니지만, R Studio는 초보자도 상대적으로 수월하게 데이터분석을 실행할 수 있도록 도와주는 좋은 도구입니다.

✔ 데이터분석을 공부하고 싶지만 통계 때문에 어려움을 겪는 입문자
데이터분석을 공부하다보면, 생각보다 통계학적 지식이 요구되는 사항들이 많습니다. 본 스터디에서는 통계학과를 수석으로 졸업하고 현업에서 데이터분석가로 근무중인 리더님이 진행하여, 더이상 통계로 인해 데이터분석에 고통받는 일은 없도록 해드릴 것입니다. 통계학을 전부 공부하지 않고, 데이터분석에 딱 필요한 만큼 공부할 수 있도록 리더님이 적극적으로 도와드립니다.

✔ 현업에서 데이터분석을 담당하지만 더이상 엑셀이 아닌 통계전용 SW로 결과값을 도출하고 싶으신 분
데이터분석을 할 수 있는 방법은 많습니다. 엑셀로도 할 수 있지만, 어느정도 하다보면 엑셀로 하기엔 버거운 순간들을 맞이하게 됩니다. 더이상 엑셀로 어렵게 분석하지 마시고, R Studio를 통해 '분석'에만 집중하세요 :)

* 3분 소개 영상

상세정보

  • 수강기간신청일로부터 6개월
  • 전체시간약 12시간
  • 성장비용 20만원 5.2만원 74% 할인

후기

    • ✔ R이란 무엇인가?
      R에 대해 알아보는 시간을 가집니다.

      ✔ R 기본 문법 익히기
      조금은 지루할 수도 있는 R기본 문법에 대해 익히기입니다. 그래도 분석을 제대로 하기 위해서는 기본기가 탄탄해야 하는법!

      ✔ R 패키지 설치 및 데이터 핸들링
      R은 프로그램이 가벼운 대신, 여러 패키지를 설치하여 분석을 진행해야됩니다.
      또한 분석을 하기 전에 가장 중요한 데이터 핸들링에 대해 다루도록 합니다.

      <mark>✔ R이란 무엇인가?</mark><br>
R에 대해 알아보는 시간을 가집니다.<br>
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<mark>✔ R 기본 문법 익히기</mark><br>
조금은 지루할 수도 있는 R기본 문법에 대해 익히기입니다. 그래도 분석을 제대로 하기 위해서는 기본기가 탄탄해야 하는법!<br>
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<mark>✔ R 패키지 설치 및 데이터 핸들링</mark><br>
R은 프로그램이 가벼운 대신, 여러 패키지를 설치하여 분석을 진행해야됩니다.<br>
또한 분석을 하기 전에 가장 중요한 데이터 핸들링에 대해 다루도록 합니다.
    • ✔ 데이터 시각화를 통한 인사이트 발굴
      잘 그린 그래프 하나가 10개의 데이터 표보다 보기 좋습니다. 데이터 시각화를 통해 데이터를 표현하는 법에 대해 다룹니다.

      ✔ 2차 데이터 핸들링
      데이터 핸들링을 조금 더 심도 있게 다루도록 합니다. 어려운 데이터라도 자유자재로 다룰 수 있어야, 분석하는데 지장이 생기지 않기 때문이죠.

      ✔ 분석을 위한 새로운 지표 정의 및 만들어보기
      데이터에 있는 대로 분석하려면 제대로 된 결과를 얻기 힘든 경우가 많습니다. 데이터에서 새로운 지표를 발굴하여 분석하는 법을 익힙니다.

      <mark>✔ 데이터 시각화를 통한 인사이트 발굴</mark><br>
잘 그린 그래프 하나가 10개의 데이터 표보다 보기 좋습니다. 데이터 시각화를 통해 데이터를 표현하는 법에 대해 다룹니다.<br>
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<mark>✔ 2차 데이터 핸들링</mark><br>
데이터 핸들링을 조금 더 심도 있게 다루도록 합니다. 어려운 데이터라도 자유자재로 다룰 수 있어야, 분석하는데 지장이 생기지 않기 때문이죠.<br>
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<mark>✔ 분석을 위한 새로운 지표 정의 및 만들어보기</mark><br>
데이터에 있는 대로 분석하려면 제대로 된 결과를 얻기 힘든 경우가 많습니다. 데이터에서 새로운 지표를 발굴하여 분석하는 법을 익힙니다.
    • ✔ 텍스트 마이닝
      문자열 데이터를 다루는 방법에 대해 배웁니다. 숫자로만 이루어진 데이터가 아닌, 비정형 데이터도 다룰 줄 알아야, 원하는 분석을 진행할 수 있습니다.

      ✔ For문 if문 등을 활용하여 데이터 핸들링 자유자재로 진행하기
      IF, FOR, FUNCTION등을 활용하여 원하는 함수를 직접 만들어보도록 합니다.

      ✔ 통계적 사고력 고찰
      분석하기에 앞서, 통계적으로 고려해야 될 부분에 대해 다룹니다. 통계적 검증의 기본인 가설검정에 대해 다룹니다.

      <mark>✔ 텍스트 마이닝</mark><br>
문자열 데이터를 다루는 방법에 대해 배웁니다. 숫자로만 이루어진 데이터가 아닌, 비정형 데이터도 다룰 줄 알아야, 원하는 분석을 진행할 수 있습니다.<br>
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<mark>✔ For문 if문 등을 활용하여 데이터 핸들링 자유자재로 진행하기</mark><br>
IF, FOR, FUNCTION등을 활용하여 원하는 함수를 직접 만들어보도록 합니다.<br>
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<mark>✔ 통계적 사고력 고찰</mark><br>
분석하기에 앞서, 통계적으로 고려해야 될 부분에 대해 다룹니다. 통계적 검증의 기본인 가설검정에 대해 다룹니다.
    • 선형 모형에 대해 배웁니다. 차이를 검증하는 분산 분석, 인과관계를 도출하여 예측을 하는 회귀분석에 대해 다룹니다.

      ✔ 분산분석
      가장 잘나가는 영화 장르는 어떤 것일까?

      ✔ 회귀분석
      영화 매출에 가장 영향을 미치는 요인은 어떤 것일까?

      선형 모형에 대해 배웁니다. 차이를 검증하는 분산 분석, 인과관계를 도출하여 예측을 하는 회귀분석에 대해 다룹니다.<br>
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<mark>✔ 분산분석</mark><br>
가장 잘나가는 영화 장르는 어떤 것일까?<br>
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<mark>✔ 회귀분석</mark><br>
영화 매출에 가장 영향을 미치는 요인은 어떤 것일까?
    • 대표적인 분류모형 중의 하나인 로지스틱 회귀분석에 대해 다룹니다.

      ✔ 로지스틱 회귀분석
      이직에 가장 영향을 미치는 요인은 어떤 것일까?
      영향요인을 파악한 후, 분류 모형 만들기

      대표적인 분류모형 중의 하나인 로지스틱 회귀분석에 대해 다룹니다.<br>
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<mark>✔ 로지스틱 회귀분석</mark><br>
이직에 가장 영향을 미치는 요인은 어떤 것일까?<br>
영향요인을 파악한 후, 분류 모형 만들기
    • 4~5회차에서 배운 내용들을 바탕으로 이어지는 기계학습 방법론들을 다룹니다.

      ✔ 의사결정 나무
      ✔ Random Forest
      ✔ Cross- Validation

      4~5회차에서 배운 내용들을 바탕으로 이어지는 기계학습 방법론들을 다룹니다.<br>
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<mark>✔ 의사결정 나무</mark><br>
<mark>✔ Random Forest</mark><br>
<mark>✔ Cross- Validation</mark>

    리더 소개

    KK Park

    *현직자 특성상 회사와의 마찰을 피하기 위해 실명은 공개하지 않습니다.
    현) 데이터 분석전문기업 Data Analyst
    전) 자연어처리 스타트업 Data Analyst
    현재 Data Analyst로 근무하고 있으며 Text Mining & Machine Learning 업무 담당

    - 통계학과 수석졸업
    - 기초통계/응용통계 강의 진행
    - Udemy 통계분석+R 강의 진행
    - 2016년 제 4회 관광 빅데이터 분석대회[분석 부분] 은상
    - 2017년 나라살림 아이디어 공모[논문 부분] 3등
    - 2017년 문화관광 빅데이터 분석대회 지정주제 동상
    Q. 이 강의만의 특장점이 있다면 말해주세요.
    요즘 화제인 빅데이터 분석방법론을 적용하기 위해서는 통계학 지식이 기본적으로 깔려있어야 합니다. 본 강의는 그러한 점에 초점을 두어 머신러닝 & 딥러닝을 공부하기 전에 필요한 통계학 지식들을 위주로 담았습니다.
    또한 기초통계/응용통계, R을 활용한 데이터분석 등을 2년 이상 강의한 경험과 현업에서 데이터분석 업무를 담당하고 있는 리더가 진행한다는 점이 장점이라고 생각합니다. 실무에서 R을 활용해서 데이터분석이 어떻게 이루어지고, 통계가 어떻게 쓰이는지 쉽게 알려드릴 예정입니다. 데이터분석 경험과 강의의 경험을 녹여서 초보자도 효율적으로 따라올 수 있도록 커리큘럼을 구성했습니다.

    Q. 이 강의에 참여하려는 사람들에게 꼭 하고 싶은 말이 있다면?
    매주 생소한 통계, R을 다루는 것이 결코 쉽지만은 않다고 생각합니다. 본 스터디를 잘 따라오기 위해서는 스터디 내용에 대한 복습은 필수이며, 가장 중요한 것은 데이터분석에 대한 호기심이라고 생각합니다. 데이터분석에 대한 호기심이 없다면 수강하시는 시간이 결코 즐겁지만은 않을 것이라고 생각하며, 부디 데이터분석을 즐기셨으면 좋겠습니다 :)

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