빅데이터분석과정
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R을 활용한 데이터분석과 시각화
○ 개요
본 강좌는 R을 활용하여 기본적이며 핵심적인 통계적 원리와 개념을 이해하는 강의로,
데이터분석을 위한 기초지만 핵심적인 분석개념과 방법을 학습합니다.
R 도구 다루...
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R을 활용한 머신러닝
학습개요
- 예측, 분류, 군집, 연관 등 4개의 머신러닝 기법을 통괄하는 방법론을 익혀 바로 실무에 적용할 수 있는 능력을 갖춥니다.
교육대상
- 빅데이터분석...
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R을 활용한 딥러닝
학습개요
- 더욱 정교한 예측력을 발휘하는 최신기법인 딥러닝의 DNN, CNN, RNN의 원리와 실전을 익힙니다.
교육대상
- 빅데이터분석의 이론과 실무를 동시에 체계...
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R을 활용한 텍스트마이닝
학습개요
- 더욱 정교한 예측력을 발휘하는 최신기법인 딥러닝의 DNN, CNN, RNN의 원리와 실전을 익힙니다.
교육대상
- 빅데이터분석의 이론과 실무를 동시에 체계...
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Python 핵심
Python 설치를 포함하여 데이터 유형, 조건문과 반복문, Numpy함수, Pandas 함수 기초, Pandas로 데이터 변환하는 활용법 등 데이터분석에 필요한 기본적인 내용을 ...
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텍스트마이닝
Python 텍스트마이닝 과정은 비정형 데이터인 텍스트, 문서를 정제하여 기초 분석에서 감성 분석, 유사의미군의 클러스터링 고급분석을 다룹니다.
본과정은 하나의 실제 논문 주제...
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머신러닝
Python 머신러닝 과정은 예측, 분류, 군집, 연관 추천 등 4가지 머신러닝 목적과 예측력이 높은 검증된 13가지핵심 알고리즘을 마스터하는 과정입니다. 본 과정은 선거 유권자 ...
