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논문과정

논문과정

CURRICULUM

국제저널에 논문발표 경험과 노하우를 바탕으로 얻은 실질적인 코어 커리큘럼 운영
독창적인 고급 논문을 쓰기 위해서는 R을 활용하는 것이 가장 효과 커

논문작성 위한 R기반 데이터분석 초급과정

주차 제목 세부내용 학습 내용
1W 1Day 개 요 빅데이터와 인공지능이 만들어가는 미래 제4차 산업혁명 이론 및 실습
2Day R 기 초 자료형, 벡터, 행렬, 데이터 프레임, 요인, 리스트
2W 1Day 제어구조, 함수, 자료의 입출력
2Day 정규표현식을 사용한 비정형 텍스트 데이터의 가공 이론 및 실습
3W 1Day 논문기획 논문의 이해. 논문작성 과정 이론
연구주제 선정
2Day 데이터 가공 데이터 먼징 & 랭글링 (원자료 가공) 이론 및 실습
4W 1Day 데이터의 요약과 파생변수 만들기
2Day 시각화를 통한 탐색적 분석 탐색적 시각화의 원리와 대표 유형
5W 1Day ggplot2패키지를 활용한 고급 시각화
Wordcloud를 사용한 텍스트 데이터 시각화

논문작성 위한 R기반 데이터분석 중급과정

주차 제목 세부내용 학습 내용
1W 1Day 논문과 연계한
확률과 통계분석
확률 기초, 확률의 덧셈 법칙, 확률의 곱셈법칙, 베이즈 정리 이론 및 실습
2Day 확률변수, 확률분포함수, 확률적 과정.
2W 1Day 통계적 추정의 원리: 점추정과 구간추정
2Day 통계적 가설검정 I: t 검정, 분산분석, 카이제곱, 비율검정 상관성 검정
3W 1Day 메타 분석의 원리와 활용
2Day 검증된 논문작성 위한
머신러닝 활용
군집분석:k-means, 계층적군집화, DBSCAN
4W 1Day 선형회귀 원리와 활용: 모형선별 진단, 최적화, 잔차분석
2Day 로지스틱 회귀: 혼돈행렬, 정확도 민감도, 특이도, 정밀도 ROC 곡선.
5W 1Day 트리와 랜덤포레스트, 데이터의 전처리, 교차검증

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