일수

교육시간

교육내용

세부사항

<1차>

10.23.(수)

R 기초 및 데이터 분석 환경 설정

13:00~14:00

R 기초 문법

R과 RStudio 설치 및 환경 설정

R 기본 문법 (변수, 자료형, 벡터, 리스트, 함수 등)

데이터 구조 (데이터프레임, 매트릭스, 리스트)

14:00~15:00

R 데이터 처리 패키지

dplyr 패키지를 활용한 데이터 조작 (필터링, 정렬, 요약)

데이터프레임 생성 및 조작

데이터 불러오기 및 저장 (CSV, Excel)

15:00~16:00

데이터 전처리

결측치 처리 및 데이터 정리

데이터 변환 및 리코딩

기본 통계량 계산

16:00~17:00

실습

간단한 데이터셋을 활용한 데이터 전처리 실습

<1차>

10.24.(목) 데이터 분석 및 시각화

13:00~14:00

데이터 시각화 개요

ggplot2 패키지 소개

기본적인 그래프 (막대그래프, 선그래프, 히스토그램) 생성

14:00~15:00

고급 시각화 기법

다변량 데이터를 활용한 시각화 (산점도, 상관 관계)

데이터의 분포 파악을 위한 시각화

15:00~16:00

실습

다양한 데이터셋을 활용한 시각화 실습

시각화를 통해 데이터의 의미 파악하기

16:00~17:00

데이터 분석 프로젝트 1

데이터셋 선택 및 분석 목표 설정

데이터 전처리 및 시각화 과정 계획

<2차>

11.20.(수)

통계 분석 및 기계 학습 기초

13:00~14:00

통계 분석 기초

기초 통계량 계산

t-검정, 카이제곱 검정 등의 기초 통계 기법

14:00~15:00

회귀 분석

선형 회귀 분석

회귀 분석 결과 해석

모델 성능 평가

15:00~16:00

분류 알고리즘 소개

로지스틱 회귀

K-최근접 이웃(KNN) 모델 훈련 및 평가

16:00~17:00

실습

간단한 회귀 및 분류 문제 해결

R을 활용한 예측 모델 구축 및 분석

<2차>

11.21.(목) 고급분석 및 최적화

13:00~14:00

비지도 학습 (Clustering)

K-평균 군집화

차원 축소 기법(PCA) 소개 및 응용

14:00~15:00

모델 성능 개선 및 최적화

모델 튜닝 (하이퍼파라미터 조정)

교차 검증을 활용한 모델 성능 평가

15:00~16:00

실습

비지도 학습 및 모델 최적화 실습

최적화된 모델을 사용한 데이터 분석 및 예측

16:00~17:00

최종 프로젝트 발표 및 토론

각자 선택한 데이터셋으로 최종 분석 결과 발표

결과 피드백 및 개선 방안 논의

과정명

강사

주요 경력

R을 활용한 데이터분석 교육

나성호

한양대학교 일반대학원 경영학과MIS전공 박사과정 수료

헬로데이터사이언스 대표

IGM세계경영연구원 겸임교수

aSSIST MBA객원교수

패스트캠퍼스 전임강사

“나성호의R데이터 분석 입문(골든래빗)”저자