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리비젼

[R 데이터분석 교육] 탐색적 데이터 분석과 랜덤포리스트 using R :: 16년 7월

YONG_X 2016. 7. 8. 12:56


R을 활용한 탐색적 시각적 데이터 분석

Exploratory Visual Data Analysis Using R - Fundamental

[16년 7월 21일]





일시 : 2016. 7. 21 오후 1:30~5:30(4H)

장소 : 강남역 TOZ 2호점

강사 : 전용준 (리비젼컨설팅 대표) 


개요 : 빅데이터의 인기에 힘입어 R을 사용한 데이터 분석에 입문한 사람들이 늘어나고 있지만 여전히 실제 데이터 분석에 본격적으로 활용하고 있는 경우가 많지 않다. R이 제공하는 수많은 좋은 패키지들에 대해 훑어보는 과정에서 정작 본질적으로 중요한 기본기는 익히지 못해서일 것이다. 

이 과정은 R의 Base, 특히 plot() 함수를 집중 활용해서 실제 데이터를 시각적인 탐색 분석을 위해 준비하고, 그로부터 중요한 인사이트를 도출해가는 반복적인 시각적 분석 과정을 필수사항 중심으로 <강의 30% 훈련 70%> 구성으로 진행하여 과정 참가 이후 실제 데이터 분석을 원할하게 수행할 수 있도록 한다.  


강의구성 : 

[1] 탐색적/시각적 데이터 분석 프로세스와 오픈소스 R 활용 개요

[2] R Base plot() 기능을 활용한 특정 주제관련 탐색적 데이터 분석 - Hands on

[3] 탐색적 데이터 분석을 위한 데이터 준비와 가공 -Subsetting, Aggregation, Merging

[4] 데이터 유형과 구조에 따른 탐색적 시각적 분석 Drill


Key Questions

  • 데이터 시각화를 왜 하는가? 탐색적 분석 EDA Vs. 인포그래픽? - 목적
  • 단순한 시각적 데이터 분석이 실전에서 왜 유용한가?
  • 여러 고급 그래픽 패키지들 (e.g. ggplot2) 보다 기본 기능들을 먼저 익혀야 할 이유? - 활용도?
  • 기본 기능을 활용해 정교한 시각적 분석이 가능한가?
  • 어떤 형태로 데이터를 가공해야 데이터 탐색을 원활하게 할 수 있는가?
  • 기본 기능에도 필수로 알아야할 옵션들은?


* 개인 노트북 지참 필수 ; 수강료 10만원(VAT별도) ; 

* 문의 및 신청 ::    02-415-7650   또는   hrd04@hanmail.net








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(R을 활용한) 랜럼포리스트와 머신러닝 활용 분석

Machine Learning and RandomForest Using R - Fundamental

[16년 7월 22일]






일시 : 2016. 7. 22(금) 오후 1:30~5:30(4H)

장소 : 강남역 TOZ 2호점

강사 : 전용준 (리비젼컨설팅 대표) 


개요 : 머신러닝은 다양한 기법을 사용해서 수행된다. 매우 복잡한 방식에서 단순한 방식까지 매우 폭넓은 선택이 있다. 최근 인기를 끌고 있는 딥러닝과 더불어 머신러닝(기계학습)에서 가장 주목받고 있는 기법인 랜덤포리스트 Random Forest를 집중적으로 살펴보고 이를 실제 여러 예측분석 업무에 원활하게 활용할 수 있도록, 필수 이론과 기능 활용방법 중심으로 <강의 30% 훈련 70%> 구성으로 진행하여 과정 참가 이후 실제 데이터 분석을 원할하게 수행할 수 있도록 한다.  


강의구성 : 

[1] 머신러닝과 예측분석 기본개념 및 오픈소스 R 활용 개요

[2] R randomForest()와 의사결정트리 활용한 예측분석 – 설정 및 해석

[3] 예측분석을 위한 분석기획 및 데이터 준비 

[4] 예측 – 분류 – 개인화 등 문제유형별  분석 Drill


Key Questions

  • 랜덤포리스트 random forests 매우 복잡해서 사용하기 어려울까?
  • 의사결정나무 decision tree 분석이나 회귀분석과는 어떻게 다른가?
  • 랜덤포리스트가 안정적 robust 모델을 만든다는데?
  • 어떤 문제에 랜덤포리스트를 사용할 수 있는가?
  • 앙상블 Ensemble 방식의 머신러닝 machine learning 어떤 장점이?
  • 랜덤포리스트 옵션은 어떻게 설정해야 하는가?


* 개인 노트북 지참 필수 ; 수강료 10만원(VAT별도) ; 

* 문의 및 신청 ::    02-415-7650   또는   hrd04@hanmail.net