R을 이용한 Data analysis
R을 이용한 Data analysis
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데이터분석
New 총 16 강의 / 총 15시간 10분
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R을 이용하여 분류 분석과 텍스트 마이닝을 실행해보고, R을 이용한 웹 스크래핑과 데이터 분석, 데이터 시각화를 실습합니다. 본 강좌에서 개념과 이론을 다루는 부분은 어렵지 않게 따라올 수 있습니다. 하지만 R을 이용한 데이터 분석을 진행하고 있어 R의 작동 방법이나 기본 문법은 익히신 분이 수강하시기 적합한 강좌입니다.

강좌소개

무엇을 배울 수 있나요?
  • 분석 기법 (나이브 베이즈, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 성능 평가)
  • 텍스트 마이닝 기초
  • 웹 스크래핑과 데이터 분석 / 시각화 실습하기
누가 배우면 좋을까요?
  • R을 이용한 데이터 분석을 해보고 싶으신 분
  • 텍스트 마이닝과 웹 스크래핑에 관심 있으신 분
필요한 배경 지식이 있나요?
  • R 프로그래밍

R 프로그래밍을 배우고 나서 무엇을 하면 좋을까요?


이제는 실전 데이터 분석을 해야 할 때입니다.
실제 데이터를 바탕으로 R 실습을 진행해보세요

본 강좌는 데이터 분석뿐만 아니라 텍스트 마이닝과 웹 스크래핑, 시각화까지 담았습니다.

다양한 분석 방법을 익히고 
데이터 분석 능력을 향상시켜 보세요.


어떤 내용을 배우는지 살펴봅시다

 [분석] 나이브 베이즈, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 성능 평가 
: 이론적 설명과 함께 실제 데이터를 바탕으로 R을 이용한 활용 방법을 소개합니다.

[강의 미리보기]

 [텍스트 마이닝] 대표적인 텍스트 데이터 표현 형식인 코퍼스(corpus)를 소개합니다.
 타이디-텍스트 형식의 데이터는 토큰화 과정을 소개합니다.
 텍스트를 구조화하는 방법과 문서- 용어 행렬을 알아봅니다.
 빈도 분석과 감성분석을 실습합니다.
 분류 분석과 토픽 모델링을 소개하고 실습을 진행합니다.

[강의 미리보기]

[웹 스크래핑과 데이터 분석/시각화] : 아마존(amazon) 웹사이트로부터 수집한'Who Moved My Cheese' 도서 리뷰 데이터,
트립어드바이저(Tripadvisor) 웹사이트로부터 수집한 'Planet Hollywood' 레스토랑 리뷰 데이터 등을 분석해봅니다.

[강의 미리보기]

 


강사소개

크리에이터 소개


커리큘럼

Part 1. Data analysis


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