Basic information

• 강의자: 여지호
• 시간:
  • 수요일 17:00 ~ 17:50
  • 금요일 13:00 ~ 14:50
• 강의실:
  • 회의링크: Hiclass 확인
  • 비대면수업 (Zoom)
• 교재:
  • 학생이 반드시 구매해야 할 교재는 없습니다. Lecture notes 및 RMarkdown을 통해 충분한 정보를 제공할 계획입니다. 강의자료는 아래의 교재들을 참고하여 작성될 계획입니다
  • G. Grolemund and H. Wickham. R for Data Science.
  • Roger D. Peng. Exploratory Data Analysis with R
  • G. James, D. Witten, T. Hastie and R. Tibshirani. Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer 2013. A free PDF of this book can be downloaded at their site.
  • Robin Lovelace, Jakub Nowosad, Jannes Muenchow, Geocomputation with R
  • Must Learning with R, DoublekPark 외 2명 https://wikidocs.net/book/2841
  • Introduction to Data Science, Rafael A. Irizarry
  • RMarkdown for Scientist , Nicholas Tierney
• 소통
  • e-mail: [email protected]
  • 오픈채팅방(필수참여): https://open.kakao.com/o/gXwd5zZc

Goal of a course

• 데이터 읽기부터 시작하여 데이터 전처리, 시각화, 모델링 등 데이터 탐색 및 분석의 전 과정에 대한 흐름 학습
• 사회경제 데이터, 시계열 데이터, 공간 데이터 등의 데이터의 특성을 파악하고, 이를 효과적으로 분석하기 위한 방법론 습득
• 국가기술 데이터분석기사 취득을 위한 통계이론 습득
  • https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_07.do
  • 실기: R & Python 중 하나를 선택해서 응시

Prerequisite

• 베이직 R프로그래밍
• 데이터마이닝 (빅데이터)

Schedule and Lecture note

• Week 1 - Course Overview & R Tutorial
• Week 2 - How to do EDA & Managing Data
• Week 3 - Data Import & Manipulation skill
• Week 4 - Data Wrangle and Tidying
• Week 5 - Data Visualization 1 (ggplot2)
• Week 6 - Data Visualization 2 (plotly)