구분

세부 교육

학습 데이터 및 정제 과정

・데이터 유형과 구조

・데이터 정제의 필요성과 데이터 입출력

・R을 활용한 데이터 분석

・R프로그래밍의 제어문과 함수

・API 및 패키지를 활용해 보자

・데이터 시각화를 통한 데이터 특징 분석

R기반의 데이터 분석

・dplyr 패키지와, reshape2 패키지

・EDA와 데이터 정제 처리

・고급 시각화 분석

・정형, 반정형, 비정형 데이터의 처리

・분석 절차와 통계

・기술통계 분석

・교차분석과 카이제곱 분석

・집단 간 차이 분석

・요인 분석과 상관관계 분석

데이터 분석, 구축 프로젝트

・머신러닝과 지도학습, 비지도 학습 프로젝트 수행

・시계열 분석을 통한 ARIMA 모형 분석

・다양한 학습 데이터 수집

・NIA 기반의 공공 데이터 수집 및 정제

・공공 데이터 적용을 위한 딥러닝 프로젝트 설계

・프로젝트 발표

・프로젝트 피드백 및 수정