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[R] R로 배우는 데이터 분석 이해 (통계 기반 데이터 분석)

[R] R로 배우는 데이터 분석 이해 (통계 기반 데이터 분석)온라인

등록일 : 2022.03.11 조회수 : 520

시리즈 빅데이터

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  • 구성자료 스트리밍 6개, 다운로드 1개
  • 강의시간 총 3 시간
  • 판매기간 2014.11.04 ~ 2023.07.05
  • 강의문의 02-6356-4597
수강료
  • 판매가 47,500원
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강의 개요

통계 기반 데이터 분석을 이해하고, 데이터의 대표 값을 탐색 및 학습하여 R을 통해 실습하는 강의입니다.
R프로그램과 공식 교재(데이터 분석의 모든 것, 아이리포, 2021)를 이용합니다.

학습 대상

ㆍ통계 기반 데이터 탐색 학습이 필요하신 분들
ㆍ학습내용에 대한 기본기를 탄탄히 다지면서 마스터 하고 싶으신 분들
ㆍ이론적인 내용과 실무적인 능력을 함께 습득하고 싶으신 분들

학습 방법

강의 커리큘럼에 따라 이론내용을 습득하고 따라하여 실습해보는 것으로 진행됩니다.

강의 특징

ㆍ통계 기반 데이터 탐색을 이해하고 R을 활용해 실습할 수 있습니다.
ㆍ체계적이고 꼼꼼한 학습 방식으로 탄탄한 지식과 함께 실무적인 능력을 쌓을 수 있습니다.
ㆍ이해하기 쉬운 선생님의 설명으로, 수강생들은 학습에 흥미를 가지고 즐겁게 수업에 임할 수 있습니다.

 

*교재는 개별 구매가 필요합니다.
*교재 구매 링크: http://www.yes24.com/Product/Goods/97697901

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구성 컨텐츠 (총 : 7개)

  • [R] R로 배우는 데이터 분석 이해 (통계 기반 데이터 분석)_실습파일

    [R] R로 배우는 데이터 분석 이해 (통계 기반 데이터 분석) 실습파일

    • 시리즈
    • 과목 빅데이터
    • 형태 온라인
    • 타입 강의자료

  • [R통계기반데이터분석] 1강 - 추론 통계

    [R통계기반데이터분석] 1강 - 추론 통계

    추론통계
    1.1 귀무가설과 대립가설
    1.2 유의수준과 유의확률
    1.3 점추정과 구간추정
    1.4 t.test() 함수를 이용한 t-검정
    1.5 분산분석
    [실습1] 귀무가설과 대립가설
    [실습2] t-검정 | 대응이표본 검증
    [실습3] t-검정 | 독립이표본 검증
    [실습4] 분산분석 | 일원분산분석

    • 시리즈
    • 과목 빅데이터
    • 형태 온라인
    • 타입 동영상 스트리밍

  • [R통계기반데이터분석] 2강 - 상관 분석

    [R통계기반데이터분석] 2강 - 상관 분석

    상관분석
    2.1 상관분석
    2.2 피어슨 상관계수
    2.3 스피어만 상관계수
    [실습1] 피어슨 상관계수 구하기1
    [실습2] 피어슨 상관계수 구하기2
    [실습3] 상관계수 검정

    • 시리즈
    • 과목 빅데이터
    • 형태 온라인
    • 타입 동영상 스트리밍

  • [R통계기반데이터분석] 3강 - 단순 선형 회귀

    [R통계기반데이터분석] 3강 - 단순 선형 회귀

    단순선형회귀
    3.1 단순선형회귀
    3.2 결정계수
    [실습1] 단순선형회귀 | 모델 생성
    [실습2] 단순선형회귀 | 잔차
    [실습3] 단순선형회귀 | 예측
    [실습4] 단순선형회귀 | 결정계수

    • 시리즈
    • 과목 빅데이터
    • 형태 온라인
    • 타입 동영상 스트리밍

  • [R통계기반데이터분석] 4강 - 다중 선형 회귀

    [R통계기반데이터분석] 4강 - 다중 선형 회귀

    다중선형회귀
    4.1 다중선형회귀
    4.2 설명변수의 선택 방법
    4.3 회귀분석의 체크사항
    [실습1] 다중선형회귀 | 모델 생성
    [실습2] 다중선형회귀 | 잔차
    [실습3] 다중선형회귀 | 예측
    [실습4] 다중선형회귀 | 결정계수
    [실습5] 다중선형회귀 | 설명번수 선택

    • 시리즈
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    • 형태 온라인
    • 타입 동영상 스트리밍

  • [R통계기반데이터분석] 5강 - 시계열 분석

    [R통계기반데이터분석] 5강 - 시계열 분석

    시계열 분석
    5.1 시계열 데이터의 개요
    5.2 정상성
    5.3 비정상 시계열을 정상 시계열로 전환하는 방법
    5.4 시계열 모델
    5.5 이동평균 모델
    5.6 자기회귀 누적이동평균 모델과 분해시계열
    [실습1] 차분
    [실습2] 자기회귀 누적이동평균모델
    [실습3] 분해시계열

    • 시리즈
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  • [R통계기반데이터분석] 6강 - 주성분 분석

    [R통계기반데이터분석] 6강 - 주성분 분석

    주성분 분석
    6.1 주성분분석 개요
    6.2 주성분분석 과정 설명
    6.3 주성분분석의 목적
    6.4 적절한 주성분 개수 선택법
    [실습1] 주성분분석: princomp()
    [실습2] 주성분분석: summary()
    [실습3] 주성분분석: loading()
    [실습4] 주성분 개수 선택법 - 스크리 그래프

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