위치

요일

장소 : 협의 후 결정
추가비용 : 없음
스터디룸 혹은 대화가 가능한 조용한 카페와 같은 곳에서 진행될 예정입니다
₩20,000원 / 시간
₩120,000 / 총 3회 6시간
우병훈
콘스튜디오
[12월] 3회로 뽀개는 데이터 핸들링부터 시각화까지! feat. Rstudio
  • 왕십리, 건대
  • 2시간/회
  • 최대인원:1~5
  • ₩20,000/시간

튜터정보

  • 한양대학교 건설환경공학과(박사과정)
MATLAB으로 한 연구 :
- ICT교량 거더 내력 검토

R 프로그램으로 한 연구 :
- 몬테카를로 시뮬레이션 구현 예제
- 슈퍼콘크리트 압축강도 및 부착강도 정규분포 통계분석
- 고강도 콘크리트 PSC 정착구역 철근 배치 관련 연구
- (현재) 콘크리트의 에너지 평가 관련 연구
- (현재) 시멘트 화학 반응에 의한 열분석 관련 연구


너무 많은 양의 데이터, 이것 저것 복사해서 붙여넣기엔 너무 다양한 데이터들.
처리하기 힘드셨죠?
R을 이용한 프로그래밍을 통해서 쉽고 빠르게 처리하는법을 알려드립니다!
입문자, 초보자 환영합니다! 문과여도 상관없어요!
데이터 처리의 기본을 배우고자 하시는 분들이라면 환영입니다!

튜티분들 모두 코딩의 기초를 이해하고 구현할 수 있도록 우직하게 알려드리겠습니다.

------ 튜터는요 ------

* R은 어떻게 접하였나
: 석사과정 초기에 수업을 듣다가 우연히 접하였습니다.

* 바로 R의 필요성을 느꼈는가
: 처음 접하였을 때는 굳이 필요하다고 느껴지진 않았습니다.

* 왜 R이 필요했는가
: 제가 석사를 졸업할 즈음, 너무나 다양하고 방대한 양의 데이터를 처리하고 그래프를 그려야 했습니다. 당시 엑셀작업만으로 하기에는 엄두가 나지 않았죠. 이 때 석사 초창기에 접했던 R을 생각해 냈구요, R을 사용하여 데이터처리를 하였습니다. 처음 R을 사용해서 너무나 손쉽게, 편하게, 빠르게 처리한 그 손맛을 잊을 수가 없네요.

* 다른 코멘트는?
: R은 사용할줄만 안다면 정말 편리하고 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 다만, 첫 진입장벽이 다소 높은 편이죠. 이 진입장벽을 허무는데 제가 도움이 될 수 있으면 좋겠습니다. 다시 말씀드리지만, 누구나 무서워 하시지 마시고 배우고자 하신다면 그냥 오시면 됩니다!

수업소개

------ 이 수업은 이렇습니다 ------

* 컨셉 - R을 이용한 대량 혹은 빅데이터 처리 혹은 다양한 데이터의 가공 + 분석

* 최종 목표1 - 수업의 마지막에는 자신의 업무에 맞는 혹은 연구에 맞는 데이터 처리 베이스 코드를 1~2개 이상 제작하여 내 것으로 만들기!!
* 최종 목표2 - 튜티 스스로 튜터링이 끝남과 동시에 원하는 데이터처리 코딩을 구현할 수 있는 실력 배양!!

* 일정 : 요일 및 진행에 관련해서 협의 후 진행 합니다.

* 장소 및 진행방식 : 왕십리 혹은 건대에서 진행하며 스터디룸 혹은 다소 조용한 카페 등과 같은 장소이서 수업이 이루어집니다.

* 준비물 : 개인 노트북 혹은 서피스프로와 같은 윈도우기반 태블릿

* 추가비용 : 없습니다.

수업대상

  • 대상 :
    - R을 처음 접하시는 분 / R을 알고 있으나 튜터링이 필요하신 분
    - 대량 혹은 빅데이터 처리가 엄두가 안나시는 분
    - 데이터의 시각화를 배우고 싶으신 분
    - 이 외에도 복잡한 실험 데이터를 다루는 대학원생
    - 문과도 주저말고 오셔도 됩니다!!

    비추대상 :
    - 코딩 수준이 이미 중급자 이상이신 분(3D 플로팅까지 구현이 가능하신 분)
    - 머신러닝 혹은 딥러닝을 구현하시는 고수분들
    - 이미 자신의 분야에서 비주얼베이직이나 다른 프로그래밍 언어로 능숙하게 데이터를 처리하시는 분

커리큘럼

1회차

- R의 이해 / 설치 및 작업환경 세팅 / 자주 발생하는 에러 3가지 대처법
- 기본 연산자 및 괄호 이해하기
- 데이터 불러오기 / 패키지 설치 및 불러오기
- 누락 데이터 확인하기
- dataframe 생성하기 (c(), data.frame, matrix)
- 필요한 데이터만 활용하기
- 함수의 이용

2회차

- 반복문 및 조건문 활용하기(for / if / while / break)
- 데이터 가공 및 추출하기
- 분야에 맞는 데이터 처리방향 계획 수립

3회차

- 데이터 가공 및 추출하기 (이어서)
- 데이터 시각화 (그래프 및 분석 툴)
- 3차원 그래프
- (맛보기) R은 이런 것도 가능해요~ (머신러닝 / 크롤링 등)

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