○ 교육목적
- 기초 통계의 개념을 이해하고 R을 이용하여 직무에 적용할 수 있는 능력 습득
- 데이터 분석 방법론과 프로세스에 대한 이해 도모
- R을 이용하여 데이터를 분석하여 다양한 그래프 처리할 수 있는 능력 습득
- R을 이용한 데이터처리, 함수, 요약통계, 확률, 검증 및 분석 학습
- R을 이용한 딥러닝 예제실습을 통한 활용 능력 배양
○ 교육내용
1차시
◎ 데이터분석
데이터분석
입력 데이터와 출력데이터
◎ 데이터 분석 방법론과 프로세스
방법론
데이터 전처리와 인코딩
회귀분석과 분류
2차시
◎ R 프로그래밍 준비 및 기초(H5p아코디언)
라이브러리 설치 예제
3차시
◎ 데이터분석 환경설정
데이터 분석 환경
R
4차시
◎ R 데이터
R 데이터 타입
벡터형 데이터와 요인형 데이터
◎ R 연산자와 데이터 프레임
R 연산자
행렬
데이터 프레임
5차시
◎ 회귀분석
회귀분석의 두가지 유의성 감정
자료의 유형과 가정
◎ 회귀분석의 분류
단순 회귀 분석
다중 회귀방정식
6차시
◎ 데이터 분석
데이터 불러오기 및 전처리
Train and Test Dataset Split
Multiple Linear Regression
Predict and comparing output data
◎ 데이터 가시화
데이터 가시화 도구
머신러닝에서의 가시화 의의
7차시
◎ R을 이용한 딥러닝 예제실습
계산과학 데이터 기반 딥러닝 적용사례
적용사례
Keras와 Tensorflow를 이용한 딥러닝 예제
SDR Rest API를 이용한 학습데이터 편집
신청하기 : https://kacademy.kisti.re.kr/eduappl/eduappl/eduActiveViewInfo.do?crsOprtnSeq=431
