수업내용/목표
◉빅데이터 처리 및 분석을 위한 기본 데이터 분석방법 이해와 더불어 데이터 가공 및정제,그래프등을R프로그래밍언어로직접프로그래밍하고 데이터분석프로젝트를 수행할 수 있다.
강의계획서
주차 |
주차명 |
차시명 |
담당교수 |
1 |
데이터와 빅데이터의 이해 |
데이터와 정보의 이해 / 빅데이터의 이해 |
김대학 |
빅데이터의 가치와 영향 / 데이터 패러다임의 변화 |
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2 |
R기초 개념 이해와 개발환경 구축 |
R 소개 및 설치 |
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R 스튜디오 소개 및 설치 |
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기본스크립트와 함수활용 |
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R 확장 : 패키지 추가 및 설치 |
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3 |
R 기본 데이터 구조 및 함수 |
벡터와 행렬의 생성 |
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배열, 데이터프레임, 데이터프레임 생성 |
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인덱싱과 벡터, 행렬 연산 |
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데이터 객체 관련 유용한 함수들 |
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4 |
R 파일 입출력 및 데이터 처리 |
데이터 파일 입출력 |
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데이터 세트 파악하기 |
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데이터 추출 및 병합하기 |
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사용자 함수 만들기 |
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5 |
기초통계분석과 R 실습 |
데이터 분석의 이해 |
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신뢰구간 추정의 이해 |
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가설검정과 교차분석의 이해 |
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기초통계 분석 R 실습 |
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6 |
빅데이터 회귀분석과 R 실습 |
회귀분석과 상관분석의 기초개념 |
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단순 선형 회귀분석과 |
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단순 선형 회귀분석과 다중 회귀분석 R 실습 |
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회귀 진단과 R 실습 |
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7 |
빅데이터 분류분석과 R 실습 |
분류분석의 기초개념 |
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분류분석의 통계학적 이해 |
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분류분석 R 실습 (인공신경망 포함) |
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빅데이터 분류분석의 응용 (R 역전파알고리즘 실습) |
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8 |
빅데이터 군집분석과 R 실습 |
군집분석의 기초개념 |
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군집분석의 통계학적 이해 |
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군집분석 R 실습 |
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빅데이터 군집분석의 응용 |
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9 |
기말고사 |
과제명 |
퀴즈 |
과제/토론 |
기말고사 |
반영비율 |
40 |
20 |
40 |
※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을
수 있습니다.
전공기초
이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.
e-book 형식의 주 교재와 PDF 형식의 강의 노트가 제공됩니다.