1. | 오리엔테이션 | 강의소개 | ||
2. | 데이터마이닝 이란 | 데이터마이닝의 정의, 활용, 오해, 유형 | ||
빅데이터 동향 분석1 | 빅데이터 동향 분석 | |||
3. | 빅데이터 동향 분석2 | 빅데이터 동향 분석 | ||
빅데이터 활용 | 빅데이터 활용 사례 | |||
실제 기업에서 원하는 분석 | 데이터분석 바라보기, 데이터와 분석 의미 표현 | |||
4. | 데이터 분석의 기본 형태 | 데이터 분석 방법의 구분, 대시보드, 시각화 | ||
그 외 데이터 분석 방법 | 의사결정활용을 위한 분석 | |||
5. | 데이터 과학자의 모습 | 데이터 과학자의 모습 | ||
데이터 분석 비즈니스의 기획방법 | 데이터 분석 비즈니스의 기획방법 | |||
6. | R 프로젝트 프로그램 | R 프로젝트 프로그램 | ||
R 스튜디오 | R 스튜디오 | |||
7. | 빅데이터 분석 주제와 시스템 기획 | 빅데이터 분석 주제와 시스템 기획 | ||
빅데이터 처리 | 빅데이터 처리 | |||
엑셀을 이용한 데이터 분석 | 엑셀을 이용한 데이터 분석 | |||
8. | R 프로그램 실습 | 내용정리 | ||
배열과 행렬 1 | 배열과 행렬 1 | |||
배열과 행렬 2 | 배열과 행렬 2 | |||
9. | 회기분석 1 | 일반적인 회기분석 | ||
회기분석 2 | 로지스틱 회기분석 | |||
10. | 데이터마이닝 방법론 1 | 연관성분석 | ||
데이터마이닝 방법론 2 | 신경망분석 | |||
11. | R 프로젝트 실습 보충 | 데이터 타입 변환, 데이터 입출력, 반복문 | ||
실습을 위한 준비 | 실습을 위한 준비 | |||
R 프로그램을 이용한 회기 분석과 로직분석 | R 프로그램을 이용한 회기 분석과 로직분석 | |||
12. | 의사결정나무 | 의사결정나무 | ||
군집화 | 클러스터링 | |||
의사결정나무 분석 | 의사결정나무 분석, 클러스터링 | |||
13. | 분류분석 | 분류, 분류와 클러스터링과의 관계, SVM | ||
연관성분석 | 연관성분석, 신경망 모형 | |||
지도만들기 | 지도만들기 | |||
14. | 실습 1. 데이터 처리 환경설정 1 | 실습 1. 데이터 처리 환경설정 | ||
실습 1. 데이터 처리 환경설정 2 | 실습 1. 데이터 처리 환경설정 |