R을 활용한

실전 데이터 분석
프로젝트 CAMP

이제는 실전이다!
데이터 전처리부터 나만의 프로젝트 완성까지!

#나만의프로젝트#개별데이터
#R실전분석

기간 & 일정

2019.7.20. – 09.21.
(8/17, 9/14 휴강)
매주 토요일 10:00 – 13:00
주 1회, 총 24시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
개인 노트북 권장

담당자 & 문의

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

강의 목표.

나만의 데이터를 활용하여 분석 프로젝트를 완성하는 것.

“혹시, 이런 분석을 하고 싶으신가요?”

그런데, 어떻게 분석을 시작해야할지 몰라 답답하시다구요?

전체 데이터 분석 흐름 중,
[데이터 탐색], [데이터 전처리] 과정부터 [시각화]까지 1:1피드백 받고!

예제 데이터가 아닌 ‘내 데이터로’ 결과를 만들어보세요!
데이터 분석, 직접 부딪혀봐야 진짜 당신의 실력이 됩니다.

전체 데이터 분석 흐름 중,
[데이터 탐색], [데이터 전처리] 과정부터 [시각화]까지 1:1피드백 받고!

예제 데이터가 아닌 ‘내 데이터로’ 결과를 만들어보세요!
데이터 분석, 직접 부딪혀봐야 진짜 당신의 실력이 됩니다.

강의 특징.

01

#혼자 하는 당신을 위한
온/오프라인 피드백

개인 데이터로 분석을 진행하다보면 내가 과연 잘 하고 있는 것인가에 대한 확인이 불가능해 어려움을 겪는 경우가 많습니다.온/오프라인으로 진행되는 강사님의 꼼꼼한 1:1 피드백으로 여러분의 궁금증을 모두 해결해가세요!

02

#개별 데이터를 통한
맞춤형 전처리

아무리 좋은 알고리즘이라도 질 나쁜 데이터가 들어가면 좋은 결과물을 기대할 수 없습니다. 알고리즘 적용에만 초점을 맞춘 강의는 No!! 본 강의를 통해 데이터를 처음 접했을 때의 접근법부터 전처리 노하우까지 모두 익혀가세요!

03

#따라만 하는 강의?
직접 고민해보는 강의!

본 강의를 통해 분석 방향과 흐름을 잡고, 원하는 분석 결과를 도출하는 쾌감을 느껴보세요! 단순히 따라만 해보고 끝나는 강의가 아닙니다! 각자의 데이터를 어떻게 적용할 것인지 강사님과 함께 고민해보며, 나만의 프로젝트를 완성해 가실 수 있습니다.

실제 수강생이 8주동안 완성해간 프로젝트 결과물!
지금 당장 완성해야 할, 완성하고 싶은 프로젝트가 있다면
여러분도 지금 바로 도전하세요!

8주 후, 당신에게 생길 변화!

새로운 데이터를 접했을 때, 데이터 분석의 방향성을 잡고 원하는 분석 결과를 도출할 수 있습니다.

현실에서 데이터를 마주할 때, 어떻게 분석을 진행해야 할지에 대한 막연함이 줄어듭니다.

자신의 분석 목적에 맞는 프로젝트 결과물을 얻을 수 있습니다.

나에게 필요한 강의인지 모르겠다면,
이런 분들에게 추천드립니다!

※ 실전 분석 프로젝트에 참여하기 전, 이해를 돕기위한 아래의 선수 지식을 확인해 주세요.
-R studio에서 엑셀 데이터를 불러오고 저장할 수 있다!
-R에서 데이터타입( 벡터, 리스트, 행렬, 배열, 데이터 프레임)의 차이를 알고 있다.

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지금 당장 실무에서
분석해야 하는
프로젝트가 있으신 분

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R과 데이터 분석을
배웠지만, 현업에서의 활용법을
모르고 계시는 분

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분석 단계마다
예상치 못한 오류로
어려움을 겪는 분

커리큘럼.

커리큘럼.

Step 1. 막막한 데이터 분석, 어떻게 진행해야 할까?

1회차|데이터 분석의 프레임 워크를 소개하고 기본적인 R 사용법을 리뷰합니다.

강의 내용 자세히보기

[이론]
– 데이터 분석 사례 소개
– 데이터 분석 플로우 소개
– 데이터 분석이란?
– 왜 꼭 R?

[실습]
– R 기본 문법 익히기
– 데이터 읽고 쓰기(csv, 엑셀 등)
– plot 계열 함수 실습

Step 2. 내가 가지고 있는 데이터를 탐색하고, 분석가능한 형태로 정리부터 시작!

2회차|데이터 분석을 본격적으로 시작하기 전에, 내가 수집한 데이터전처리하고, 데이터 탐색 기법을 활용하여 다각도로 데이터를 살펴봅니다.

강의 내용 자세히보기

[이론]
– 데이터의 타입 이해하기
– 데이터 전처리의 목적과 이유
– 효과적인 분석을 위한 탐색적 데이터 분석(EDA) 시작하기
– 데이터 표준화와 차원 축소의 필요성 : PCA, t-SNE

[실습]
– 데이터의 결측값, 이상치, 중복 값 처리
– 조건에 따른 데이터 선택/병합/분할 실습
– 패키지(dplyr 등)를 활용한 데이터 전처리 실습
– EDA plot 함수 실습
– 수강생 개별 데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석 실습

Step 3. 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 본격! 데이터 분석

3회차|통계의 꽃 회귀분석 시작하기

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[이론]
– 통계리뷰
– 회귀분석 이해하기
– 타겟 변수의 타입(주식가격과 같은 연속형, 암 진단 여부와 같은 범주형)에 따른 회귀 분석 방법론의 적용과 이해
– 변수의 숫자가 너무 많을 때(>20개) 유의한 변수만 사용하여 모델 향상 시키기

[실습]
– 간단 검정 실습
– Q 수학성적 향상에 과외가 효과가 있었을까?
– Q 흡연과 성별간에 유의한 관계가 있을까?
– 다양한 회귀모델 실습
– 변수 선택법 실습

4회차|지도학습 알고리즘을 이해하고, 각 알고리즘의 결과 평가하기

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[이론]
– 지도학습의 이해
– 주어진 데이터 100% 사용하기 :Cross-validation 이해하기
– 지도학습 알고리즘 소개
– 타겟 변수를 예측하는데 중요한 변수 파악하기
– 지도학습 알고리즘 바르게 평가하기

[실습]
– 지도학습 알고리즘 실습 및 성능평가
– Q 퇴사율에 가장 영향을 미치는 변수는 무엇일까?
– Q 환자 정보를 기반으로 암 발병률을 예측해 보기

5회차|주어진 데이터만으로 숨겨진 패턴을 찾는 비지도 학습 이해하기

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[이론]
– 비지도 학습의 이해
– 비슷한 데이터 끼리 묶어 분석하기 (군집화) : Hierarchical clustering, K-means, DBSCAN, GMM(Gaussian mixture model) 등
– 연관규칙 분석을 통해서 유의미한 패턴 찾기

[실습]
– 군집화를 통해 숨은 구조 찾아내기
– 군집 결과를 토대로 유의차 분석하기
– 데이터 안의 연관 규칙 도출하기
– Q 와인의 품질에 영향을 미치는 변수는 무엇일까?
– Q 데이터에 따라서 사용자 그룹 나누기

6회차|주어진 데이터만으로 숨겨진 패턴을 찾는 비지도 학습 이해하기

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[이론]
– Advanced 머신러닝 알고리즘 : 앙상블 방법론 및 딥러닝 소개
– 앙상블 : Random Forest, Gradient Boosting Machine, Stacking 등
– 딥러닝 : vanilla DNN 등
– 모델의 성능에 큰 영향을 끼치는 클래스 불균형 문제 해결하기

[실습]
– 앙상블 러닝 실습, 딥러닝 실습
– 클래스 불균형 상황에서 샘플링 적용 전후 모델의 결과 비교하기

Step 4. 도출한 분석 결과물을 효과적으로 시각화/문서화 해보자

7회차|성능 향상까지 마친 프로젝트 결과물을 문서화 및 시각화하여 봅니다.

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[이론]
– 결과를 효과적으로 전달하기 위한 ggplot2 시각화
– Interactive plotly 패키지 사용하기
– PPT는 이제 그만! R markdown을 이용해서 분석결과를 HTML로 쉽게문서화 하기
– 동적 시각화와 배포를 가능하게 하는 R shiny 소개

[실습]
– ggplot2를 활용한 시각화 실습
– R markdown으로 분석 결과 저장하기
– R Shiny를 이용한 간단한 웹앱 실습

Step 5. 완성! 개인 프로젝트의 결과를 공유하여 피드백 받기

8회차|개인 분석 프로젝트 결과 완성 후 공유하기

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[이론]
– 데이터 분석 프레임워크 리뷰
– 개인 프로젝트 분석 결과를 소개하여 다양한 분석 사례들을 공유

[실습]
– 분석 결과 피드백

강사 소개.

김동환 강사님

[약력]
– 고려대학교 산업경영공학부 석박통합과정
– 삼성전자, SK하이닉스, 현대자동차 등 산학연 프로젝트 수행
– 現) B 社 데이터 싸이언티스트로 근무 중
[강의 경력]
– 2016 고려대학교 데이터마이닝 강의 조교

내 수준에 맞는 R 강의! 잘 모르겠다면?

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

{ FASTCAMPUS COMMUNITY MEMBERSHIP }

패스트캠퍼스 오프라인 강의를 수강하셨다면!
별도의 가입절차없이 패스트캠퍼스 커뮤니티 멤버쉽 회원이 됩니다.
커뮤니티 멤버쉽은 수강 후 1년 동안 유지되며,
오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.


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7월 한달간, 출석을 인증하고 후기를 작성하신 분 200분께, 50만원~100만원 상당의 수강쿠폰을 드립니다.

· 쿠폰은 10/1에 지급되며, 10월 한달 간 사용 가능합니다.
· 출석인증: 매주 수업 시 출석여부를 확인할 수 있는 강의장 문앞 강의명 안내표 인증사진을 #패스트캠퍼스 #공부하고100만원받고 #자기계발 태그를 붙여 인스타그램 개인 계정에 게시해야합니다.
· 후기작성: 종강 후 수강한 강의의 상세 후기를 네이버 블로그에 작성하고 공개해주셔야 합니다.

매주 목요일마다 할인 마감!

수강료 안내

강의 정보, 한 번 더 확인!

기 간 : 2019. 7. 20. ~ 2019. 9. 21. (총 8주)
일 정 : 토요일 10:00 – 13:00 (주 1회 3시간)
준비물 : 개인 노트북 권장
장 소 : 패스트캠퍼스 강의장


135만원 150만원

얼리버드 할인 | 15% OFF

✓ 7월 19일 자정에 할인이 마감됩니다.
✓ 매주 목요일마다 가격이 소폭 상승합니다.

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학습 지원 프로젝트

공부도 하고! 학습지원금도 받고!

*학습지원금(제세공과금 22% 차감 후 지급)은 강의마다 개인마다 상이할 수 있습니다.

학습 목표. 학습노트 제출

-학습노트 제출 일정: 매주 수업 전날 24:00까지 폼스텍으로 제출합니다.
*제출 시간을 엄수하지 못한 노트는 추후 환급에 불이익이 있습니다.
-수강중 학습 콘텐츠 일정 (과제 및 학습노트 제출 5회)
1주차 : 7월 20일(토) 자정
2주차 : 7월 27일(토) 자정
3주차 : 8월 3일(토) 자정
4주차 : 8월 17일(토) 자정
5주차 : 8월 24일(토) 자정
6주차 : 8월 31일(토) 자정
7주차 : 9월 7일(토) 자정
8주차 : 9월 14일(토) 자정

학습지원금을 받으려면?

미션을 모두 완료하면 신청페이지를 통해 신청 가능합니다.
다만, 강의 종료 후 30일 이내에 신청페이지를 통해서 신청해주셔야 합니다.
아래의 환급신청 링크로 신분증 사본 / 환급받을 통장사본을 제출 (반드시 본인 명의로만 가능)해 주세요.
결제한 수강료의 10% (환급 금액의 22% 제세공과금으로 차감) 를 드리며, 학습지원금은 개인마다 상이할 수 있습니다.

환불규정

* 학습지원금은 기수강생 및 얼리버드 할인과 중복 적용이 가능합니다. (기타 다른 이벤트와 중복 적용이 불가합니다.)
* 과제물이 허위로 작성되거나 표절일 경우 환급이 거절될 수 있습니다.
* 환불은 환불규정(https://www.fastcampus.co.kr/refund/)에 따라 진행됩니다. 규정에 의거하여 환불금액이 없을 수 있습니다.