R을 활용한
비즈니스 데이터 분석
CAMP

실무에서 쓰이는 비즈니스 데이터 분석의
흐름을 읽고, 본인의 업무에 바로 적용할 수 있는
방법을 익혀가세요!

#비즈니스분석
#100% 실무활용
#업무효율 UP

기간 & 일정

2019.07.22. – 08.07.
매주 월/수요일 19:30 – 22:30
주 2회, 총 18시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구
미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

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

R을 학습해본 경험이 있는데, 막상 실무에서 활용을 못하고 계시나요?
더이상 이전의 학습을 헛되게 하지 마세요!

실전에 바로 적용 가능한 데이터 분석 노하우.
단 3주면, 당신의 비즈니스에도 적용할 수 있습니다.

당신 스스로 이런 분석을 가볍게 해낼 수 있도록 –

주성분 분석, 연관성 분석, 지도 그리기 등
다음과 같은 예시들을 스스로 분석할 수 있도록 가르쳐드립니다!

* 본 자료들은 수강생들의 실습 예제들입니다.

국가와 음식간의 연관성

서울시 군구별 중국음식 주문량

흡연과 비흡연자에 따른 비만도 및 보험료

코스특징.

당신의 업무 효율을 위한 이유있는 선택-
본 코스에서만 가져가실 수 있는 Special Point를 소개합니다.

01

3주만에 배우는
데이터 분석 방법론

3주라는 짧은 시간 안에, 비즈니스 데이터 분석의 절차와 각 절차에 맞는 ‘R을 활용한 분석 방법론’을 배우실 수 있습니다. 본 강의를 통해 당신의 비즈니스에서 데이터 분석 혹은 R을 어떻게 활용하면 좋을지, 그 해결책을 찾으실 수 있습니다.

02

경험이 풍부한
현업 전문가의 노하우

현업 전문가인 강사님께서 실전에서 데이터 분석이 어떻게 진행되는지를 자세하게 설명해 드립니다. 데이터 분석 경험 뿐 아니라, 강의경험까지 풍부하신 강사님께 실전 데이터 분석에 관한 노하우를 전수 받아 가세요!

03

12개의 실습 예제와
R 스크립트 제공

본 강의를 통해 실제 비즈니스 데이터 분석의 과정을 실습해 봄으로써, 본인이 소유한 데이터에 적합한 분석 방법을 스스로 찾을 수 있습니다. 또한 수업 시간에 활용한 R스크립트를 모두 제공해드려 수업이 끝난 후에도 활용하실 수 있습니다.

추천대상.

이런 분들께 추천드립니다.
수강 전, 수강생 체크 리스트를 확인해보세요!

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R이나 파이썬을 써본 적은 있지만, 실제 업무에서 활용하기 어려운 분

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엑셀을 뛰어넘어 더욱 빠르고 효율적인 분석을 하고 싶으신 분

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데이터 분석을 통해 자신의 영역에서 전문성을 얻고자 하는 마케터

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R을 활용해 회사 데이터를
분석하고자 하는 직장인

공부도 하고!
학습지원금도 받고!

결제액의 10%를 학습지원금으로 드립니다.
패스트캠퍼스의 수강의지를 강화하기 위한 지원금 제도를 운영합니다. 패캠이 제안하는 학습 목표를 달성하고 커리어 이상의 성취감을 얻어가길 바랍니다.

*학습지원금은 제세공과금(22%)을 제하고 드립니다.

학습노트

100% 제출

커리큘럼.

실무 활용도 UP! 업무 효율도 UP!
강의의 매 회 마다 이론과 실습을 병행하는 탄탄한 커리큘럼을 경험하세요.

Part1. 비즈니스 데이터 분석의 시작, 탐색적 데이터 분석(EDA)

크고 복잡한 비즈니스 데이터를 이해하기 위해서는 작은 분석부터 시작해야합니다. RStudio를 만든 Hadley Wickham의 tidyverse 패키지들을 활용하면 데이터를 직관적으로 요약하고 손쉽게 시각화할 수 있습니다. 탐색적 데이터 분석으로 숨은 인사이트를 찾아봅시다.

1회차 강의 내용 자세히 보기

[이론]
– RStudio 프로젝트 만들기 & 데이터 불러오기
– dplyr 패키지로 데이터 부분 선택하고 요약하기

[실습]
– 국민건강보험공단 건강검진 및 진료내역 데이터 요약 해보기 : “우리나라 사람들의 어디가 얼마나 아플까?”
– 서울시 지하철 이용객수로 데이터 요약 해보기 : “신도림과 강남, 어떤 지하철역이 더 붐빌까?”

2회차 강의 내용 자세히 보기

[이론]
– ggplot2, tabplot, treemap 패키지로 다양한 그래프 그리기
– tidyr 패키지로 데이터 형태 바꾸고 결측값과 누락조합 처리하기

[실습]
– 요약된 내용을 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화해보기 : “우리나라 사람들이 어디가 아프고, 지하철은 어디가 붐빌까?”
– 데이터를 지도 위에서 표현해보기
: “교통사고, 어디서 많이 일어날까?”
: “경찰청 교통사고 데이터를 활용하여 지도 위에 시각화하기”

Part2. 너저분한 데이터를 깔끔하게 바꾸는 데이터 처리

공부할 때 배운 예제 데이터는 너무나 아담하고 깔끔하지만, 실제 데이터는 크고 더럽습니다. 아무리 좋은 아이디어와 알고리즘이 있어도 데이터를 적절히 가공하지 못하면 소용이 없습니다. 분석에 맞게 데이터를 깔끔하게 만들고, 큰 데이터를 처리하는 방법까지 살펴봅시다.

3회차 강의 내용 자세히 보기

[이론]
– 데이터를 결합하고 변수 형식 변환하기
– 다양한 파생변수를 만들고 분석에 활용하기

[실습]
– 데이터를 결합하고, 분해해보며 새로운 인사이트 찾기
: “날씨에 따라 지하철 이용객 수가 다를까?”
: “지하철 이용 데이터와 기상청 날씨 데이터 결합”
– 원본 데이터에선 없는, 새로운 변수를 만들어 데이터 요약해보기
: “서울시 아파트, 어디 동네가 가장 비쌀까?”
: “국토교통부 아파트 실거래가 데이터의 처리와 요약”

4회차 강의 내용 자세히 보기

[이론]
– data.table 패키지로 큰 데이터 다루기
– data.table 패키지로 데이터 요약하고 파생 변수 만들기

[실습]
– 대용량 데이터를 처리하고 요약해보기 : “영화 평점 2천만 건, 어떤 영화가 인기가 좋을까?”
– 데이터를 처리하고 효율적으로 처리, 요약해보기
: “종목별 주가 데이터, 어떻게 요약할까?”
: “코스피200 개별 종목 데이터의 처리와 요약”

Part3. 쉽게 적용하고 유용하게 활용하는 머신 러닝

큰 데이터를 깔끔하게 다듬고 숫자로 요약하고 그래프 몇 개만 그리기에는 우리의 노력이 너무나 아깝습니다. (그럴 거면 차라리 Excel을 쓰는 게 나을 수 있습니다.) 이왕 시작했으니 비즈니스 데이터에 숨은 더 깊고 넓은 인사이트를 알려줄 대표적인 머신 러닝 알고리즘을 살펴봅시다. 어떤 알고리즘이든 딱 3줄이면 가능합니다.

5회차 강의 내용 자세히 보기

[이론]
– 머신 러닝의 개념 이해하기
– 회귀 모형(Regression)과 의사결정 나무(Decision Tree) 비교하기

[실습]
– 간단한 예제를 통한 머신러닝 이해하기
: “보험 청구 데이터를 활용한 모형 적합 및 비교”
: “어떤 사람들이 보험료를 많이 청구할까?”
: “자녀들의 사교육비, 누가 가장 많이 쓸까?”
: “통계청 사교육비 실태조사 마이크로 데이터의 요약과 모형 적합”

6회차 강의 내용 자세히 보기

[이론]
– 분류(classification)으로 확률 예측하기
– 군집화(Clustering)으로 관측치 그룹 만들기

[실습]
– 관심 확률 예측하고 활용하기
: “분류모형의 적합 및 활용”
: “어떤 학생이 합격 확률이 높을까?”
– 다양한 데이터를 군집화에 적용하기

3주 후, 당신은.

본 코스를 통해 현업에서 쓰이는 비즈니스 데이터 분석의
3가지 큰 흐름을 읽고, 당신의 업무에 적용할 수 있습니다.

R과 데이터 분석을 업무에 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 큰 그림을 그릴 수 있습니다.

데이터를 요약하고 시각화할 수 있어, 데이터 속에 숨은 인사이트를 찾을 수 있습니다.

업무 효율을 높일 수 있는 통계 모형을 스스로 만들어낼 수 있습니다.

강사소개.

01

임경덕 강사님

임경덕 강사님께서는 고려대학교에서 탐색적데이터분석(EDA), 데이터시각화 등에 관심을 갖고 기계학습(Machine Learning) 기법을 연구하셨습니다. 관광빅데이터분석대회, SAS마이닝챔피언십, 한국기업평가 논문공모전 등에서 수상하는 등 다양한 분야의 데이터를 분석하는데 열정을 쏟아오셨습니다. 또한, 2014년부터 국내 카드사 마케팅부서에서 근무하시며 데이터분석 및 활용 경험을 쌓고 계십니다.

[ Teaching Experience ]

2016 S 금융사 – 빅데이터 아카데미 SQL을 활용한 데이터분석 강사
2016 S 금융사 – 빅데이터 아카데미 SAS를 활용한 데이터 분석 강사
2017 S 대학교 – 왕초보를 위한 데이터분석 기초 강사
2017 S 금융사 – 빅데이터 아카데미 R을 활용한 데이터분석 강사
2017 A 금융사 – R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2017 L 제조사 – R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2017 A 금융사 – SQL과 R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2017 S 유통사 – SQL을 활용한 데이터분석 강사
2017 S 유통사 – R 프로그래밍 및 통계학 기초 강사
2018 L 제조사 – R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2018 K대학교 – R을 활용한 빅데이터 입문 강사
2018 S 유통사 – R을 활용한 데이터 분석 강사
2018 H 그룹사 – R을 활용한 데이터 분석 입문 강사
2018 N 유통사 – 데이터 분석 유치원 강사
2016 – 2018 패스트캠퍼스 R을 활용한 데이터 분석 입문 강사

내 수준에 맞는 R 강의는?

아래의 관련 강의 정보 및 수강생 선수 지식을 확인해보세요!

R도, 데이터 분석도, 통계도 전혀 모르는 입문자를 대상으로, R을 설치하는 방법부터 데이터 분석의 전반적인 내용까지를 폭넓게 학습할 수 있는 강의

 

강의 자세히 보기

R로 데이터를 불러오는 등의 간단한 작업이 가능한 초급자를 대상으로, 실무에서 바로 활용가능한 데이터 분석 방법을 3주만에 빠르게 익힐 수 있는 강의

 

강의 자세히 보기

변수 생성 및 추가, 반복문 코드 작성 등의 경험이 있는 초급자 혹은 개발자를 대상으로, 웹상의 데이터를 자유자재로 수집하는 방법을 익힐 수 있는 실전형 강의

 

강의 자세히 보기

R로 데이터 분석을 진행해 본 경험이 있는 초/중급자 분들을 대상으로, 개인의 데이터로 데이터 분석의 전 과정을 경험하며 분석 역량을 기를 수 있는 강의

 

강의 자세히 보기

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오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.

수강료 안내

출시할인 15% Off (~6/27)

72만 원 (정가 : 90만 원)

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

강의장 안내

학습 지원 프로젝트

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학습 목표 1. 학습노트 제출

-과제 형태: 학습노트 작성
-과제 제출 일정: 코스 진행 3일 후, 24:00까지 폼스택으로 과제 제출. (과제 접수 여부는 폼스택 접수시간으로 판단됩니다)
-수강중 학습 콘텐츠 일정 (학습노트 6회 제출)

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