【한글자막】 R 프로그래밍: Data Science 에서의 R 고급 분석
R에서 분석할 데이터를 준비하고, 중앙값 대체법을 실행, date-times 다루는 방법에 대해 학습하고 리스트, Apply 계열 함수 등 고급 분석까지 R과 R 스튜디오 사용 능력 업그레이드 | GGPlot2
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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
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
Who Should Attend!
- 기본적인 R 지식이 있고 자기 능력을 한 단계 업그레이드하고 싶은 분
- R 프로그래밍 A-Z 코스를 수료하신 분
