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빅데이터 분석을 위한 R 기초 문법 및 데이터 전처리
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50,000원
150일
강의소개

 01. 강의 소개

  R 프로그래밍 언어에서 제공하는 환경과 기본적인 문법과 데이터분석 이전에 

  데이터의 분포를 확인하고, 데이터를 전처리하는 과정으로 구성되어 있다. 기본적인 문법 영역에서는 

  데이터가 저장되는 자료구조의 특징과 데이터를 처리하는 로직으로 구성되며, 데이터를 전처리하는 

  과정은 탐색적 분석을 위한 시각화와 파생변수 생성 그리고 결측치나 극단치를 발견하고 정제하는 방법 

  등으로 구성되어 있다. 본 강좌는 특히 추론통계나 머신러닝 기반으로 데이터를 분석하는 데이터 과학자를 꿈꾸는 학습자에게는 필수로 수강해야할 강좌이다. 


 02. 본 과정에서 학습할 수 있는 것들 

   - R의 기본문법과 주요 자료구조를 이해하고 조작할 수 있다. 

   - 탐색적 데이터 분석을 통해서 결측치와 이상치를 발견하고 정제할 수 있다. 

   - 모델을 학습하고 검정하기 위한 데이터 셋을 생성할 수 있다.


03. 이런분들이 수강하면 좋아요! 

   - 빅데이터 처리 및 분석에 관심이 있는 일반 회사원 및 대학생  

   - 통계분석 및 머신러닝 관련 업무 담당자 및 대학원 진학 준비생

   - 4차 산업의 인공지능 분야 개발자를 꿈꾸는 희망자

커리큘럼
빅데이터를 위한 R기초 문법과 데이터 전처리 펼치기
  1. CHAPTER 01

    빅데이터를 위한 R기초 문법과 데이터 전처리

    • 01 R기초 문법 개요-1
    • 02 패키지 설치 및 기본문법-2
    • 03 자료구조 개요-1
    • 04 Vector, Matrix, Array-2
    • 05 Dataframe과 List-3
    • 06 서브셋과 문자열 처리 개요-1
    • 07 문자열 처리 실습-2
    • 08 파일 입출력 개요-1
    • 09 파일 입출력 실습-2
    • 10 조건문 개요-1
    • 11 조건문 실습-2
    • 12 반복문
    • 13 사용자 정의 함수
    • 14 내장함수
    • 15 이산변수 시각화
    • 16 연속변수 시각화
    • 17 조인과 요약 통계 개요-1
    • 18 조인과 요약 통계 실습-2
    • 19 긴 형식과 넓은 형식
    • 20 이상치 처리와 코딩변경 개요-1
    • 21 이상치 처리와 코딩변경 실습-2
    • 22 탐색적 분석과 파생변수 개요-1
    • 23 탐색적 분석과 파생변수 실습-2
    • 24 K겹교차검정 데이터 만들기 개요-1
    • 25 K겹교차검정 데이터 만들기 실습-2
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