참여기관 목록
강좌소개
01 강의소개
R 은 Python 과 더불어서 통계, 데이터 분석 분야에서 널리 사용되는 오픈소스 소프트웨어입니다. R 은 다양한 기능을 수행하는 패키지들이 계속해서 추가되어 데이터의 가공, 분석, 시각화가 용이하고 데이터 마이닝, 기계학습 분야를 위한 최신 이론들도 패키지로 제공되고 있어 그 활용도가 매우 높은 소프트웨어라고 할 수 있습니다. 일반적인 프로그래밍 언어는 전공자가 아니면 쉽게 접근하기 어려운 것과는 달리 R 은 비전공자도 쉽게 배우고 활용할 수 있는 장점이 있습니다. 본 강의는 R 의 기본 문법 및 프로그래밍 방법을 배우고, 이를 기반으로 데이터 분석에 관련된 다양한 내용을 학습하는 것을 목표로 합니다. 수강 대상은 R 프로그래밍의 기초적인 내용을 알고 싶으신 분, R 프로그래밍을 활용하여 데이터 분석을 시도하고 싶으신 분이며, 별도의 선수 과목은 없습니다. 강의 수강후 학습자들은 R에서 데이터를 읽어들여 분석이 필요한 부분을 추출하거나, 데이터를 변형, 가공할 수 있고, 다양한 방법으로 데이터를 시각화 할 수 있으며, 데이터에 함축된 정보를 찾아내어 표현할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.
02 학습목표
1. 데이터 분석언어인 R 의 기본 문법을 이해하고 활용할 수 있다.
2. R에서 제공하는 다양한 함수들을 이용하여 데이터를 가공하고 분석할 수 있다.
3. 데이터에 대한 기본적인 시각화를 할 수 있다.
4. 데이터 마이닝 기본 개념을 이해하고 알고리즘을 활용할 수 있다.
03 강좌소개영상
04 담당교수
![]() | 오세종 교수 현) 단국대학교 SW융합대학 소프트웨어학과 학력) 서강대학교 컴퓨터 접근제어 이론 박사 주요연구분야) 정보시스템 주요연구분야) 생물정보학 주요연구분야) 데이터 마이닝 주요연구분야) Data Analysis, data vsiualization |
|---|
05 주차별 학습내용
• 강좌구성: 총 15주
• 강좌개설: 순차적으로 개설하며, 해당 주차일에 강의가 열립니다.
| 주차 | 주차명 | 소주제 |
|---|---|---|
| 1 | Introduction | 도래한 데이터의 시대 |
| 빅 데이터 | ||
| R, Rstudio 설치 및 테스트 | ||
| 2 | R 문법 기초 (1) | |
| R 기본사용 | ||
| 변수(variable) | ||
| 벡터(vector) | ||
| 벡터연산, 함수, 논리값 | ||
| 3 | R 문법 기초 (2) | |
| matrix | ||
| data frame | ||
| matrix, data frame 다루기 | ||
| 파일에서 데이터 읽어오기/쓰기 | ||
| list, factor | ||
| 4 | 일변량 자료의 탐색 | |
| 기초 통계 개념 | ||
| 일변량 질적 자료의 분석 | ||
| 일변량 양적 자료의 분석 | ||
| 5 | 다변량 자료의 탐색 | |
| 산점도 | ||
| 상관분석 | ||
| 선 그래프 | ||
| 데이터분석 사례: iris | ||
| 6 | R 프로그래밍 | |
| if 문 | ||
| for, while 문 | ||
| 사용자정의 함수 | ||
| apply 계열 함수 | ||
| 프로그래밍 예제 | ||
| 7 | 데이터 시각화 | |
| 나무지도 | ||
| 버블차트 | ||
| 다중상자그림 | ||
| 모자이크 플롯 | ||
| ggplot | ||
| 8 | 중간고사 | |
| 9 | 지도상에 데이터 표현하기 | |
| 특정지역 지도 보기 | ||
| 지도위에 마커 출력 | ||
| 지도위에 데이터의 크기 표현하기 | ||
| 10 | 워드 클라우드 | |
| 워드 클라우드 | ||
| 네이버 데이터랩 | ||
| 구글 트렌드 | ||
| 11 | 데이터 전처리 | |
| 결측값(missing value) | ||
| 이상치(outlier) | ||
| 정렬(sort, order, rank) | ||
| 분리(split) & 선택(subset) | ||
| 샘플링(sampling) | ||
| 데이터 요약(aggregate) | ||
| 데이터 병합(merge) | ||
| 12 | 데이터분석 실습 | |
| 데이터셋 소개 | ||
| 데이터셋 읽어오기 및 전처리 | ||
| 탑승객 상위역 분석 및 시각화 | ||
| 노선별 분석 및 시각화 | ||
| 시간대별 탑승객수 분석 | ||
| 구글맵 위에 탑승객수 매핑 | ||
| 13 | 데이터마이닝 기초 (1) | |
| 단순 선형 회귀 | ||
| 중선형 회귀 | ||
| 로지스틱 회귀 | ||
| 14 | 데이터마이닝 기초 (2) | |
| 군집화, 분류 | ||
| k-means clustering | ||
| KNN classification | ||
| k-fold cross validation | ||
| 15 | 최종평가 | |
06 강좌 신청기간 및 강좌일정
• 강좌개강일정: 2020년 8월 31일(월)
• 강좌신청기간: 2020년 8월 24일(월) ~ 2020년 11월 27일(금)
• 강좌학습일정: 2020년 8월 31일(월) ~ 2020년 12월 18일(금)
07 이수기준
• Pass/Fail (100점 만점에 종합성적 60점 이상인 경우 이수)
| 과제 | 중간고사 | 최종평가 | 합계 |
|---|---|---|---|
| 20% | 40% | 40% | 100% |
•과제 : 차시별 과제가 제시되며 총 41개임.
●●●●(단, 일부 차시 과제 없음. 4-1, 6-1, 6-4, 9-2, 9-3, 10-4, 10-6, 11-1, 11-2, 11-4, 13-1차시)
•중간, 최종평가 : 객관식 20문항, 풀이가능횟수는 1회이며, 정확한 일정과 평가 기준은 추후 재공지 예정임.
08 담당TA
![]() | 강재구 단국대학교 일반대학원 데이터지식서비스공학과 석사(재학) dankook.kmooc.R@gmail.com |
|---|---|
![]() | 정대일 단국대학교 일반대학원 데이터지식서비스공학과(재학) dankook.kmooc.R@gmail.com |
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