통계 이론부터 분석 결과 도출, 해석 그리고 R 활용법까지!

논문/보고서 작성을 위한
통계분석 CAMP.

  • R을 활용한
    통계분석 강의

  • 현업 통계 분석 전문가의
    실무 노하우

  • 통계 분석 실습, 결과 해석,
    논문/보고서 작성법까지

  • 기간

    2019년 3월 16일
    ~ 4월 20일
    (주 1회, 총 6회)

  • 일정

    매주 토요일
    오전 10시 - 오후 1시
    (회당 3시간,총 18시간)

  • 장소

    강남 패스트캠퍼스 강의장

  • 문의

    이샘 매니저
    02-518-4822
    help-ds
    @fastcampus.co.kr

강의 목표.

R을 활용하여 스스로 통계분석을 진행하고, 업무/연구에 활용하는 것

논문 쓸 때, 보고서 작성할 때, 
반드시 마주치는 통.계.분.석
혹시 당신도 이런 고민에 빠지셨나요?

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이런 고민을 가진 당신을 위한
패스트캠퍼스의 솔루션!

논문/보고서 작성을 위한 기본적인 통계 지식을 갖추고,
분석 결과 도출, 해석, 활용법까지 모두 배울 수 있는

6주 과정으로 당신의 고민을 해결하세요!

강의특징.

1.
논문/연구에 필요한
통계 이론 핵심만

논문 작성과 연구를 진행하는 데 있어 필요한 핵심 통계 이론을 학습합니다. 통계분석을 당장 해야하거나 통계분석을 하고 싶은 데이터가 있다면 본 수업에 데이터를 가져와 학습해도 좋습니다. 본 강의를 수강하고 나면 논문/연구를 위한 통계분석을 스스로 할 수 있습니다.

2.
통계 분석 실습, 결과 해석,
논문/보고서 작성법까지

가설을 세우고 R로 통계분석을 하고 결과를 해석하는 방법을 배웁니다. 결과 도출하는 것 뿐만 아니라 이를 바탕으로 논문 및 보고서 작성방법 또한 학습합니다.통계를 활용함에 많은 사람들이 간과하고 놓치는 부분, 주의할 점에 대하여 명확하게 짚기 때문에 통계에 대한 개념을 확실히 잡을 수 있습니다.

3.
현업에서 통계를 활용하는
실무 노하우

통계분석은 현업에서 신제품의 타당성/신뢰성을 검증한다거나 시장조사 데이터가 얼마나 유의미한 자료인지 분석하고 싶을 때 등 다양하게 활용되고 있습니다. 통계를 실무에서 활용할 때의 주의점과 유의미한 인사이트를 도출하기 위한 데이터 접근하는 방법 등에 대하여 알려드립니다.

커리큘럼.

* 본 강의의 실습은 R로 진행합니다.

Part 1. 통계분석의 준비단계, 데이터 접근과 이해

1회차: 데이터의 통계적인 접근법 소개▼

[이론]
– 기존과 현재의 통계학의 차이
– 데이터 분석시 고려해야 할 4가지 : adjust/facet/outlier/missing
– 기술통계와 추론통계의 차이

[실습]
– R 및 R studio설치
– 원하는 데이터 접근 및 추출
– R에서의 기본적인 문법 소개
– data outline 파악
– Rmarkdown

2회차: 통계분석을 위한 데이터 이해 및 전처리▼

[이론]
– 표와 시각화를 통한 데이터 탐색 : 탐색적 자료분석(EDA)
– 문자형, 숫자형 데이터에 따른 분석 및 접근법의 차이
– 데이터에서 인사이트 발견하기 : 쪼개보기의 중요성

[실습]
– Tidyverse package를 활용한 데이터 전처리
– 분석을 위한 데이터 정리
– 인사이트 도출을 위한 데이터 시각화

3회차: 분석전 고려해야 할 사항들 및 통계분포/확률의 소개▼

[이론]
– 비교대상을 동질하게 만드는 것의 중요성 (Propensity score matching:PSM) : 두개의 집단을 비교할 때 고려해야 할 사항은?
– 이상치/결측값 확인 및 처리방법
– 필수적인 확률 및 확률분포 : 정규분포, 포아송분포, 이항분포 : 특정 교통사고가 어떤 패턴을 가질까?

[실습]
– 반복문/조건문 활용하는 방법
– R에서의 빈도분석
– 데이터 merge하기
– Propensity score matching:PSM 실습

Part 2. 통계분석의 해석 및 적용

4회차: 집단간의 차이비교, 연관성 파악을 위한 통계분석 ▼

[이론]
– 통계분석의 기초
– 가설검정/추정치/신뢰구간
– 상관관계분석(cor/partial cor) : 광고를 많이하면 매출이 커지는가?
– 2개 집단의 평균비교 : 라이벌! A 제품 or B 제품 누가 더 잘할까?
– 3개 이상의 평균비교와 유의사항 : A,B제품만 라이벌이냐! C반도 같이 보자.

[실습]
– 상관관계분석 실습 및 해석
– t.test, anova / adjusted t.test 실습 및 해석
– 변수명변경/for문으로 index변경하여 값할당하기
– rbind 또는 matrix를 통해 값 채워넣기

5회차: 현업에서 활용가능한 통계방법론▼

[이론]
– 문자형 데이터에서의 통계분석(Chisq/Fisher’ Exact test)
– 경향분석 (Trend test) : 저체중/정상/비만에 따라 과연 트렌드가 존재할까?
– 데이터가 적거나 흔히 아는 분포를 따르지 않을 때의 통계분석(Non Parametric test) :데이터가 너무 적거나, 우리가 아는 분포가 아닌데. – 어떤 분석이 가능할까?
– 시계열 자료/공간분석/Machine Learning 소개

[실습]
– 대량의 값 한번에 처리하는 방법
– 중복 값 처리 후 병합하기
– 사용자 정의 함수 사용

6회차: 예측/추론을 위한 통계분석의 기초, 회귀분석▼

[이론]
– 단순/다중 회귀분석
– 변수 선택방법 : 이 많은 변수 중, 분석을 위해서 어떤 변수를 사용해야 할까?
– 상대적 중요성(표준화 회귀계수) : 변수 중에 어떤 변수가 더 중요하려나?
– 로지스틱 회귀분석 (logistic regression)/ 포아송 회귀분석(poisson regression) : 사망/생존의 예측을 하고싶다! 그리고 /각 도로별 사고 – – 건수도 예측하고 싶다.

[실습]
– 각 도로별 사고 건수 예측, 사망/생존의 예측
– 공부시간과 성적을 통한 회귀분석 실습
– 예제를 통한 변수 선택 실습

수강생이 극찬하는
강사님의 친절한 설명과
탄탄한 6주 커리큘럼, 
당신도 직접 경험해 보세요!

추천 대상.

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업무에 필요한 기초 통계 이론들을
배우고자 하는 직장인

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R을 활용하여 실제 논문 작성을
하고자 하는 대학원생

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통계분석을 활용하여 연구를
진행하고 싶은 분석 입문자

6주 후, 당신은.

이런 일들을 할 수 있습니다.

통계분석을 내 스스로
진행하여 논문 및 보고서를
작성할 수 있습니다.

논문에 나오는
통계분석 결과를
해석할 수 있습니다.

현업에서 필요한
통계개념을 확실하게 잡고
이를 업무에 활용할 수 있습니다.

현업 데이터 분석가가 가르칩니다.

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유재용 강사님

실제 분석에 들어가면 마주하게 될 실무적인 고민들과 연결해서 조금 더 입체적으로 통계를 이해하실 수 있도록 가르쳐 드리려고 합니다. 연구를 하시는 분이나 회사에서 업무를 진행하시는 분들 모두에게 유용한 내용을 다루는 수업이 될 수 있도록 저의 실무 노하우를 아낌없이 전달드리겠습니다.

[약력]
서울시립대 통계학 석사
성균관대학교 삼성융합의과학원 디지털헬스 박사과정

– 삼성서울병원 임상의학연구원 (현)
– 서울대병원 응급의료연구실 통계연구원(전)
– 서울국립병원 통계연구원(전)

[교육이력]
– 기상청/충남대/뉴스젤리/분당서울대병원 내과/서울대 건축학과/ 아산병원 등

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조현선 조교님

[약력]
이화여자대학교 통계학 전공/ 융합보건학 부전공
이화여자대학교 통계학과 석박사 통합과정 재학중

[관련 활동 이력]
– 이화통계연구소 [Design Expert 9을활용한반응표면분석법] 강의실습조교활동
– 교내회귀분석, 데이터마이닝, 다변량분석수업 등의 실습조교 활동경험多
– 데이터마이닝 기법을 이용한 표정 인식 프로젝트 진행
– 대학원생들을 대상으로 Python을 활용한 웹크롤링 및 DB구축강의 개발 및 진행
– 국내중고차 사이트 크롤링을 이용한 국산 승용차의 중고차 가격 감가율 예측 프로젝트 진행
– 삼성화재 Machine Learning Challenge 프로젝트수상경력
– 분석을 위해 주로 다루는 툴: R, SAS, Python

수강생 후기를확인하세요.

캡처

가장 좋았던 점은 강사님께서 최대한 쉽게 설명하려고 예제를 많이 제공해 주신 것입니다. 통계학을 처음 배운 사람들도 수식 없이 통계를 이해할 수 있는 가장 빠르고 쉬운 설명이었다고 생각합니다. 
또 R에서 사용되는 다양한 패키지들을 경험할 수 있었던 점도 좋았습니다. 시각화 패키지부터 통계분석에 사용되는 패키지까지 두루두루 경험할 수 있었습니다.
코드 실습 시간도 매우 유익했습니다. 먼저 10~15분 정도같이 실습을 해보고, 모르는 점이 있을 때 바로 조교님께 질문하면 달려와서 도와주십니다. 
마지막으로 매주 내주시는 퀴즈 덕분에 일주일간 배운 내용을 복습하고 탄탄히 다지는데 도움이 되었습니다. 

수강료 안내

15% 할인 진행 중(~2/21)

72만 원(정가 85만 원)

# 할인가는 매주 목요일 자정에 변경됩니다.
# 할인가 적용 및 수강 확정은 결제일을 기준으로 합니다.

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