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궁내체고의씽카볼투슈

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R 데이터 핸들링 및 시각화

1.1 데이터분석에 대한 고찰
1.2 대학원에서 주로 쓰이는 통계학(사회과학위주)
1.3 실무에서 쓰이는 통계분석
2.1 R의 장점과 단점
3.1.1 R 기본 문법(할당 및 논리문)
3.1.2 R 기본문법 2편 (변수 형태)
3.2.1 R 데이터 불러오기
3.2.2 R 시각화 1편(ggplot2 기본 문법 및 막대도표 그리기)
3.2.3 R 시각화 2편 (ggplot2/밀도그래프/박스플롯/산점도)
3.3.1 R을 활용한 데이터 핸들링(iflese/filter/subset)

3.4.1 원하는 통계값 뽑아내기
4.2.1 R 결측치 처리 방법
4.3.1 R 이상치 처리
4.4.1 R 문자열(TEXT) 데이터 처리하기 1편 (기본 처리방법/ 텍스트마이닝 / 워드클라우드)
4.4.2 R 문자열(TEXT) 데이터 처리하기 2편
5.1.0 [FlexDashboard]를 통해 대시보드 만들기 0편(마크다운 및 typora 소개)
5.1.1 [FlexDashboard]를 통해 대시보드 만들기 1편(레이아웃 구성방법)
5.1.2 [FlexDashboard]를 통해 대시보드 만들기 1편_2(레이아웃 예시)
5.1.2 [FlexDashboard]를 통해 대시보드 만들기 2편(렌더플롯/KPI 보여주기)
6.1.1 고수들이 자수 쓰는 R 코드 소개 1편 (dplyr /%>%)
6.1.2 고수들이 자주 쓰는 R코드 소개 2편 [중복 데이터 제거 방법]
6.1.3 고수들이 자주 쓰는 R코드 소개 3편 [Reshape 패키지 이용]

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R ggplot2 참고자료

0. R ggplot2 목차1
0.1 R dplyr 활용법(ggplot2 데이터 핸들링포함)1
1. ggplot2 기본 문법1
2. 그래프 전체 수록1
2.1 Bar Chart1
2.1 R의 장점과 단점1
2.10 Density_2d Plot1
2.11 Text Plot1
2.12 Line Plot1
2.13 Vertical Errorbar Plot1

2.14 Horizontal Errorbar Plot1
2.15 Corr Plot1
2.16 Heatmap1
2.17 Ribbon Plot1
2.18 Ridge Plot1
2.19 Area Plot1
2.2 Histogram1
2.20 Polygon Plot1
2.21 Rect Plot1
2.3 Density plot1
2.4 Box & Jitter Plot1
2.5 Violin Plot1
2.6 Scatter Plot1
2.7 Smooth Plot1
2.8 abline/hlinE/vline Plot1
2.9 Step Plot1
3. ggplot2 응용1
4. Survival/PSM/Sinkey/Forest/Network Plot1

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통계 이론 (R 코드 포함)

1. 표본공간과 확률변수
2. 이산형 확률분포(이항/다항/포아송분포)
3. 연속형확률분포(정규분포/T분포)
4. 통계적 추정(점추정/구간추정)

Machine Learning

1. 기계학습(Machine Learning)에 대한 소개
2. 앙상블(Ensemble Model)
3. Resampling 방법론(Leave one out/ Cross Validation)
4. Variance Bias Trade Off(분산-편향의 관계)
5. Gradient Descent (경사하강법)
6. Gradient Descent with R code

Kaggle 데이터로 분석하기

인사 관리 데이터 분석 story
IMDB 영화데이터 분석 story

연습문제

[TEST 1] R을 활용한 데이터 핸들링 및 시각화
[TEST2] 영화감독 평가지표 만들기

도서 리뷰

[책 소개] (서평이벤트) [제이펍] [베이지안 데이터 분석 바이블(제2판)]
알파고를 분석하며 배우는 인공지능 책 리뷰
직관으로 이해하는 의학통계학 책 리뷰

잡다한 이야기

sony dpt rp1 리뷰

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2018 32
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2019 39
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2021 1
- 4월 1

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