경영경제데이터분석 소프트웨어

본 과목은 데이터 과학을 위한 인기있는 도구 중 하나인 R을 소개하고, R을 이용한 데이터 분석 예제를 다루고자 한다.

또한, 데이터과학의 한 축인 모델링과 머신러닝 기법도 함께 학습한다.

데이터 과학이란?

1.	데이터 과학이란?	강의 및 데이터 과학 소개
2.	데이터 과학으로 풍덩	도구 익히기 데이터와 친해지기
3.	R의 데이터형과 연산	R의 데이터형과 연산자 변수에 대한 이해
4.	데이터 취득과 정제	데이터과학 절차 파일 읽기, 쓰기 데이터 정제 조건문과 반복문
5.	데이터 가공(1)	Base R의 데이터 가공 dpylr를 이용한 데이터 가공(1)
6.	데이터 가공(2)	dpylr를 이용한 데이터 가공(2) 데이터 가공의 실제 및 의의
7.	데이터 시각화(1)	데이터 시각화의 필요성 시각화의 기본 요소 및 기능 ggplot2 패키지 사용방법
8.	데이터 시각화(2)	다양한 시각화 방법 시각화를 이용한 데이터 탐색 ggplot2 패키지 활용
9.	모델링과 예측 : 선형회귀	모델링에 대한 이해 및 용어들 선형회귀 모델에 대한 이해 다중선형회귀
10.	일반화 선형모델	일반화 선형모델에 대한 이해 로지스틱 회귀 모형의 적용
11.	분류 모델	회귀와 분류 분류 모델링 기법 : 결정트리, 랜덤포리스트, SVM, knn
12.	모델의 성능평가	데이터 과학에서의 성능 평가 일반화 능력과 평가 척도
13.	텍스트 마이닝	텍스트 데이터의 특성 텍스트 마이닝의 기초 DTM을 이용한 단어구름과 감성분석
14.	실전 에제	캐글 데이터를 이용한 실전예제