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R프로그램 이용한 데이터분석과 머신러닝 기본개념 배우기

회차 제목 학습
1 강의 안내 및 머신러닝 개요
2 명목형 데이터와 수치형 데이터 분류 및 특징 설명
3 데이터 중심경향 - 평균, 중앙값, 최빈수 계산
4 데이터 분포분석 – 범위, 사분위수, 분산, 표준편차 계산
5 데이터 분포 시각화 – 히스토그램과 상자도표 구현
6 빈도분석 실습작업
7 교통사건사고 파일 이용한 지역별 교통사고사상자 분석 코딩 및 시각화
8 dplyr 패키지
9 Dplyr 패키지 주요함수 설명
10 Summarise()함수와 aggreagate()함수 설명
11 데이터 수집 - 트위터 연결하기
12 데이터 전처리
13 불필요한 트윗내용 제거하기
14 트윗에서 분석에 불필요한 트윗태그, 특수문자, url제거방법
15 워드클라우드 시각화 작업까지 활용
16 tm패키지를 이용한 텍스트마이닝
17 tm패키지에서 텍스트 분석과정 및 해당 관련 함수 설명 및 실습
18 KoNLP 패키지를 통한 형태소 분석
19 보통명사를 추출 프로그램 실습
20 연관성 규칙 및 apriori 알고리즘 개략적 설명
21 문서에서 단어간의 연관성 규칙 생성하여 문서요약하기