[SW교육특강]R프로그램 이용한 데이터분석과 머신러닝기본개념 배우기

 

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커리큘럼
  • 1강
    강의 안내 및 머신러닝 개요
    32:38
  • 2강
    명목형 데이터와 수치형 데이터 분류 및 특징 설명
    31:48
  • 3강
    데이터 중심경향-평균,중앙값,최빈수 계산
    29:42
  • 4강
    데이터 분포분석 ? 범위,사분위수,분산,표준편차 계산
    31:18
  • 5강
    데이터 분포 시각화 ? 히스토그램과 상자도표 구현
    28:24
  • 6강
    빈도분석 실습작업
    28:43
  • 7강
    교통사건사고 파일 이용한 지역별 교통사고사상자 분석 코딩 및 시각화
    28:30
  • 8강
    dplyr패키지
    26:39
  • 9강
    Dplyr 패키지 주요함수 설명
    29:03
  • 10강
    Summarise()함수와 aggreagate()함수 설명
    25:44
  • 11강
    데이터 수집- 트위터 연결하기
    30:15
  • 12강
    데이터 전처리
    26:39
  • 13강
    불필요한 트윗내용 제거하기
    25:15
  • 14강
    트윗에서 분석에 불필요한 트윗태그,특수문자,url제거방법
    25:40
  • 15강
    워드클라우드 시각화 작업까지 활용
    26:26
  • 16강
    tm패키지를 이용한 텍스트마이닝
    26:58
  • 17강
    tm패키지에서 텍스트 분석과정 및 해당 관련 함수 설명 및 실습
    27:37
  • 18강
    KoNLP 패키지를 통한 형태소 분석
    25:33
  • 19강
    보통명사를 추출 프로그램 실습
    29:01
  • 20강
    연관성 규칙 및 apriori 알고리즘 개략적 설명
    32:36
  • 21강
    문서에서 단어간의 연관성 규칙 생성하여 문서요약하기
    27:55