알통(R을 활용하여 배우는) 통계 기반 데이터 분석

PART 01 빅데이터 정의와 활용 사례
01 빅데이터 정의 및 10가지 사례
02 R 프로그램 설치
03 JDK 설치
04 Rstudio 설치

PART 02 기초 R 스크립트 단련
01 R 스크립트 이해
02 민원 데이터 분석 실습
03 자연어처리
04 데이터 시각화

PART 03 영화 평점 데이터 분석
01 영화 평점 댓글 데이터 수집
02 데이터 정제
03 데이터 분석
04 데이터 시각화

PART 04 감성 분석 [ 긍정, 부정 분석 ]
01 뉴스 댓글 수집
02 긍정 사전 및 부정 사전 만들기
03 감성분석 알고리즘 살펴보기
04 데이터 시각화

PART 05 공공 데이터 수집 분석
01 육군 신체 치수 데이터 수집
02 정형 데이터 그래프 시각화
03 서버를 이용한 그래프 시각화

PART 06 트위터 데이터 수집 분석
01 트위터 API 등록하기
02 트위터 데이터 수집
03 트위터 데이터 분석
04 데이터 시각화

PART 07 가설 설정
01 통계기반 분석 모델
02 가설 설정
03 데이터 분포 및 검정통계량 설정

PART 08 통계처리 결과에 대한 해석
01 통계 데이터 용어 해설
02 통계 데이터 검정 활용

PART 09 빅데이터 처리 기술
01 각 분석기법에 대한 통계학 이론
02 통계적 해석 및 업무적용
03 데이터 시각화 기술

PART 10 상관분석과 회귀분석
01 상관분석
02 회귀분석

PART 11 분산분석과 주성분분석
01 분산분석
02 주성분분석

PART 12 로지스틱 회귀분석
01 분류
02 로지스틱 회귀분석

PART 13 예측 분석
01 예측
02 예측 모델 생성

PART 14 군집화
01 군집화
02 k 평균 군집화
03 K 평균 군집화 모델 생성

PART 15 파생변수를 활용한 분석모델 확장
01 파생변수
02 분석모델 확장

PART 16 앙상블 기법을 활용한 분석모델 확장
01 배깅(Bagging)
02 부스팅(Boosting)
03 랜덤 포레스트(Random Forest)
04 분석모델 확장

PART 17 예측 오차를 통한 예측 모델 성능 평가
01 예측 오차
02 예측 모델 성능평가

PART 18 교차 유효성 검사를 통한 예측 모델 성능 평가
01 교차 유효성 검사
02 예측 모델 성능 평가

PART 19 컨퓨젼 메트릭스(Confusion Matrix)를 통한 분류 모델 성능 평가
01 혼동 행렬
02 분류 모델 성능 평가

PART 20 ROC 곡선 기법을 통한 분류 모델 성능 평가
01 ROC 곡선
02 분류 모델 성능 평가