-
학습 산학연계비교과
-
ojs73@sm.ac.kr
-
02-710-9061
-
ZOOM을 이용한 실시간 온라인 강의
로그인이 필요합니다.
핵심역량 지수
나의 역량 지수
세부내용
1. 대상
R에 대해 관심 있거나 , 데이터 분석에 관심 있는 학부생(재학생과 휴학생 모두 가능)을 대상으로 하되 초보자를 환영합니다. 총 수강 인원은 60명을 염두에 두고 있으며 수강 우선순위는 다음과 같습니다.
1순위: 올해 7월 8~10일에 진행된 '쉽게 배우는 R 데이터 분석(왕초보)' 프로그램 신청했으나 탈락했던 학부생들
2순위: 경영학부 학생(1학년, 2학년, 3학년, 4학년 순으로 우선순위)
3순위: 경영학부 소속이 아닌 인문사회계열 전공 소속 학부생(1학년, 2학년, 3학년, 4학년 순으로 우선순위)
4순위: 1~3순위에 해당되지 않는 학부생들 중에서 선착순
5순위: 대학원생
2. 학습교재
"Do it! 쉽게 배우는 R 데티어 분석" (김영우 저)
교재가 있으면 좋긴 합니다만 별도 강의자료가 배부될 예정이므로 구매가 필수조건은 아닙니다.
3. 주의사항
첫째, 7월 8~10일에 진행된 '쉽게 배우는 R 데이터 분석(왕초보)'을 이미 이수한 학생들의 수강은 권하고 싶지 않습니다. 왜냐하면 본 과정은 예정과 달리 교육내용이 중복될 수 있기 때문이며 이럴 경우 기 수강한 학생들의 교육효과가 높지 않습니다. 따라서 아래 학습주제 표를 꼼꼼하게 살펴본 후 신청 여부를 판단하기 바랍니다. 만약 신청할 경우 수강우선순위는 4순위에 해당됩니다.
둘째, 수강이 확정된 학생들은 반드시 교육 전에 자신의 컴퓨터에 R과 R studio를 설치해야 합니다. 이에 대해서는 별도 자료를 통해 안내하겠습니다.
셋째, 수강승인 후 무단으로 불참할 경우 차후에 프로그램 신청과 관련해서 불이익을 받을 수 있습니다.
4. 학습주제
회차 | 일시 | 학습주제 |
1 | 2020.8.25. 10:00~18:00 | 1. Data Driven - 데이터 분석으로 문제 해결하기
2. R 데이터 분석 환경 구축(교재 1~2장) - R이 뭔가요? 먹는 건가요? : R 이해하기 - 준비하기 : R과 R 스튜디오 설치하기 - 다뤄보기 : R 스튜디오와 친숙해지기 - 손맛 느껴보기 : 뭔지 잘 모르지만 일단 한번 분석 해보자!
3. 데이터 분석을 위한 연장 챙기기(교재 3장) - 변하는 수, '변수' 이해하기 - 마술 상자 같은 '함수' 이해하기 - 함수 꾸러미, '패키지' 이해하기
4. 데이터 프레임의 세계로!(교재 4장) - 데이터는 어떻게 생겼나? : 데이터 프레임 이해하기 - 데이터 프레임 만들기 - 외부 데이터 이용하기
5. 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기(교재 5장) - 데이터 파악하기 - 변수명 바꾸기 - 파생변수 만들기
|
2 | 2020.8.26. 10:00~18:00 | 6. 자유자재로 데이터 가공하기 - 데이터 전처리(교재 6장) - 조건에 맞는 데이터만 추출하기 - 필요한 변수만 추출하기 - 순서대로 정렬하기 - 파생변수 추가하기 - 집단별로 요약하기 - 데이터 합치기 |
3 | 2020.8.27. 10:00~18:00 | 7. 데이터 정제(교재 7장) - 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기 - 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기
8. 데이터 시각화(교재 8장) - 산점도 : 변수 간 관계 표현하기 - 막대 그래프 : 집단 간 차이 표현하기 - 선 그래프 : 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기 - 상자 그림 : 집단 간 분포 차이 표현하기
9. 다양한 데이터 분석의 세계(교재 10~11장) - 텍스트 마이닝 - 지도 시각화
10. 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법(교재 16장) |