작성자: admin 작성일시: 2016-01-20 20:35:18 조회수: 3816 다운로드: 59
카테고리: 머신 러닝 태그목록:

데이터 사이언스 스쿨 (R 버전)

강의 목차

0. 프로그래밍 공부를 시작하기 전에 알아야 하는 것들

1. 데이터 분석 환경 설정 Development and Operation Environment

데이터 분석을 위한 컴퓨팅 환경을 설치하고 사용하는 방법을 보인다. 분석 환경은 리눅스 운영체제 상에서 도커(Docker)로 설치되며 필수적인 소크트웨어들이 이미 설치되어 있는 도커 이미지를 도커 허브를 통해 제공한다. 윈도우즈나 맥 사용자를 위해 도커 툴박스와 가상머신 위에서 도커를 실행하는 방법도 설명한다.

2. R 프로그래밍 준비 R Setup

3. R 프로그래밍 기초 Intoruction to R Programming

4. 기초 선형 대수 1 - 행렬의 정의와 연산 Basic Linear Algebra

5. 데이터 다루기 Data Handling

6. 시각화 Visualization

7. 데이터 분석의 소개 Introduction to Data Science

8. 기초 확률론 1 - 확률의 정의 Definition of Probability

9. 기초 선형 대수 2 - 해석 기하

10. 미적분Calculus과 최적화Optimization

11. 기초 확률론 2 - 확률 변수 Random Variable

12. 기초 확률론 3 - 확률 분포 모형 Probability Distribution Models

11. 기초 확률론 4 - 상관 관계 Correlation

12. 추정 및 검정 Estimation and Test

13. 데이터셋 Dataset

14. 데이터 전처리 Data Preprocessing

15. 선형 회귀 분석 Linear Regression Analysis

16. 과최적화와 정규화 Overfitting and Regularization

17. 로지스틱 회귀 분석 Logistic Regression

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