【한글자막】 R 프로그래밍: Data Science 에서의 R 고급 분석

Description

• R 프로그래밍 능력 향상을 위한 데이터 분석 강의!

• 실제 사례 연구 포함!

*R 프로그래밍 경험이 없는 분들께는 적합하지 않습니다*

R 프로그래밍: Data Science 에서의 R 고급 분석 강의를 선택해야 하는 이유

기본적인 R 지식이 있으신 분들을 위해서 이 코스를 준비했습니다.

R 프로그래밍 능력을 한 단계 업그레이드할 준비됐나요?

R을 사용한 데이터 과학 및 분석을 정말로 잘하고 싶나요?

그렇다면 이 코스는 당신을 위한 것입니다!

R을 전문가 수준으로 배울 수 있는 영상 강의, 수십년의 업계 경험을 살려 만든 특별한 데이터셋, 현실 세계의 분석을 경험할 수 있는 재밌는 연습 문제를 제공합니다.

R 프로그래밍: Data Science 에서의 R 고급 분석 강의는 아래와 같이 진행 됩니다

이 코스에서는 다음을 배울 것입니다.

• R에서 분석할 데이터를 준비하는 방법

• R에서의 중앙값 대체법을 실행하는 방법

• R에서 date-times 다루는 방법

• 리스트란 무엇이고 어떻게 사용하는지

• Apply 계열 함수는 무엇인지

• 루프 대신 apply(), lapply(), sapply()를 사용하는 방법

• apply유형 함수들 안에 자신만의 함수를 넣는 방법

• apply(), lapply(), sapply() 함수를 서로 감싸는 방법

• 그리고 훨씬 더 많은 것들!

이 코스에는 실생활 실제 사례 연구가 준비되어 있습니다.

• 첫 번째 섹션에서는 금융 데이터를 정리하고 분석을 위해 준비하는 법을 배웁니다. 다양한 산업 분야의 수익, 비용 및 이익을 보여주는 차트들을 만들 것입니다.

• 두 번째 섹션에서는 다양한 데이터를 분석하여 석탄 터미널에서 어떤 기계가 덜 활용되고 있는지 알 수 있도록 도울 것입니다.

• 세 번째 섹션에서는 기상청으로 갑니다. 날씨 패턴을 더 잘 이해하도록 도울 것입니다.

Ligency Team의 한마디!

한국 수강생 여러분, 안녕하세요?

여러분은 더 배울수록 데이터 과학 분야에서 더욱 성장할 것입니다.

코스를 마치면 데이터 과학 업계에서 일할 수 있는 강력한 기술 활용 능력을 갖게 될 것입니다.

강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)

데이터 사이언스 업계에서 역량을 더욱 마음껏 발휘할 수 있도록 강력한 기술을 배워보세요!

강의에서 만나요,

- Ligency Team

What You Will Learn!

• R에서 데이터 준비하기
• 데이터 프레임에서 누락된 레코드 확인하기
• 데이터 프레임에서 누락된 레코드 찾기
• 누락된 레코드를 대체하기 위해 중앙값 대체법 적용하기
• 누락된 레코드를 대체하기 위해 사실적 분석법 적용하기
• which() 함수 사용법 이해하기
• 데이터 프레임 인덱스 재설정 하는 법 알기
• gsub() 및 sub() 함수를 사용하여 문자열 교체하기
• NA가 왜 논리 상수의 세 번째 유형인지 설명하기
• R에서 date-times 사용하기
• date-times를 POSIXct 시간 형식으로 변환하기
• R에서 리스트를 만들고, 사용하고, 수정하고, 이름 바꾸고, 접근하고, 서브셋하기
• 리스트를 다룰 때 언제 [], [[]], $기호를 쓰는지 이해하기
• R에서 시계열 플롯 만들기
• Apply 계열 함수가 어떻게 작동하는지 이해하기
• for() 루프로 apply 문 다시 만들기
• 행렬에서 apply() 사용하기
• 리스트와 벡터에서 lapply()와 sapply() 사용하기
• apply문에 자신만의 함수 추가하기
• apply(), lapply(), sapply() 함수들 서로 감싸기

Who Should Attend!

• 기본적인 R 지식이 있고 자기 능력을 한 단계 업그레이드하고 싶은 분
• R 프로그래밍 A-Z 코스를 수료하신 분

TAKE THIS COURSE