| 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 |
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