탈잉 - 세상의 모든 재능
다회차 수업
07.04(토)
10:00~13:00
|
강남
상세장소 : 일원로 115 (삼성생명빌딩) 8층
08.08(토)
10:00~13:00
|
강남
상세장소 : 일원로 115 (삼성생명빌딩) 8층
노트북을 꼭 지참하여 와주세요!
진심을 다해서 알고 있는 지식을 전달해드리겠습니다!

강의 장소는 일원역 삼성생명빌딩(서울 강남구 일원로 115) 스터디룸에서 진행될 예정입니다!
추가적인 장소대여 비용은 없습니다 :)
실시간 톡
₩20,000원 / 시간
₩240,000 / 총 4회 12시간
김종혁
Jong
[7월반, 8월반 모집중! R 입문자 데이터 분석] 단계적으로 배우는 R 패키지! 데이터분석 입문용!
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  • 3시간/회
  • 최대인원:3~6
  • ₩20,000/시간

튜터정보

  • 성균관대학교 통계학과
  • 성균관대학교 디지털헬스학과


- 성균관대학교 디지털헬스학과 석사 과정
- 성균관대학교 통계학과 졸업
- Smart Health Lab 인턴
- CDM(공통 데이터 모델) project 참여
- 치매 예측 모델 알고리즘 개발


- 성균관대학교 통계학회 PSAT 팀장
- 포스트코로나 AI 챌린지 COMPETITION
- LPOINT BIG DATA COMPETITION
- 삼성 SDS brightics 활용 데이터분석 COMPETITION
- Kaggle 배틀그라운드 데이터를 활용. 계급별/유형별 클러스터링과 생존분석을 통한 맞춤형 전략 제시
- 외래관광객 설문 데이터를 활용. 회귀분석, 네트워크분석, 머신러닝 기법을 통한 최적의 관광가이드라인 제시
- Kaggle 대출 데이터를 활용. 모델 간 앙상블 기법(스태킹)을 통한 대출 금액 완납 가능성 예측 모델 제시

<교육경력>
- 진학사 캐치 R 프로그래밍 강사
- R통남 프리랜서 강사
- 강남 삼성병원 전공의 대상, R 패키지 활용법
- 식료품 스타트업 현직자 대상, R을 활용한 데이터 분석
- 퍼포먼스 마케터 취업 준비생 대상, R을 활용한 A/B 테스트 실습
- 호텔 마케팅 부서 대상, R을 활용한 데이터 분석
- 코리아크레딧뷰로(KCB) 신입 인턴 대상, R을 활용한 데이터 분석
- 서울대학교 천연물 과학연구소 박사과정 대상, R을 활용한 PCA 분석
- 연세대학교 의류환경학과 대학원생 대상, 단계적으로 배우는 R프로그래밍
- Smart Health 연구실 대상, R을 활용한 시계열 데이터 분석
- 한양대학교 컴퓨터 공학 학부생 대상, R을 활용한 전처리 과정
- 고려대학교 미디어 학부생 대상, R을 활용한 전처리 과정
- 성균관대학교 통계학과 학부생 대상, R 기초통계
- 성균관대학교 비전공자 대상(경영학과, 디자인), R을 활용한 데이터 탐색 과정
- 비전공자 대상 그룹 프로젝트, R을 활용한 데이터 분석 process


안녕하세요 김종혁입니다!

성균관대학교 통계학과를 나와서,
학회 활동과 공모전 경험을 통해서 R 프로그래밍 실력을 쌓았습니다.
현재는 성균관대학교 디지털헬스학과 석사과정으로 있으며
실제 의료데이터를 가지고 분석을 진행하고 있습니다.

보다 쉽고 재미있게 다양한 패키지들을 다뤄볼 생각입니다.
시각화 관련한 원데이 클래스도 열려있으니 참고해 주세요.
(https://taling.me/Talent/Detail/24389)

함께 하시는 모든 분들 끝까지 책임지고
많이 배워갈 수 있도록 도와드리겠습니다!

수업소개

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7월반 8월반 모집중입니다!!

7월 4일 토요일 오전반 첫 수업 시작!
8월 8일 토요일 오전반 첫 수업 시작!
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<수업 목표>
제가 바라는 최종 목표는 다음과 같습니다.
1. 스스로 분석해보고 싶은 주제를 찾고
2. 주제에 필요한 데이터를 얻어내어
3. 전처리와 모델링을 통해 결과를 내고
4. 활용 방안까지 도출해 내는 것

[R의 다양한 Package 활용법, 단계적으로 배우자!]
다른 툴과 비교했을 때, R이 가지고 있는 최대의 장점은 다양한 Package를 가지고 있다는 것입니다. Package란 사용자들이 특정 주제에 대해 쉽게 쓰이는 코드들을 제3자가 이용하기 쉽도록 배포해 놓은 것을 말합니다.
R을 입문자가 다루기 어려운 이유는 바로 이러한 패키지를 사용하고 익숙해지는 것이 오래 걸리기 때문이라고 생각합니다. 제가 경험한 것에 의하면, 주요하게 쓰이는 패키지들은 나름 일련의 연관성을 가지고 있으며, 순차적으로 배웠을 때 비로소 그 쓰임새의 이유를 알 수 있다는 것입니다.
누구나 공감할 수 있는 비유를 들어 패키지들을 소개해드리겠습니다.
저와 함께 다양한 패키지들을 ‘제대로’ 배워봅시다!

[원하는 주제를 Kaggle과 공공데이터에서 찾아서 스스로 연습하자!]
제가 가장 중요하게 생각하는 것은 데이터분석을 어떤 분야에 적용해보고 싶은가 진지하게 고민해보는 것입니다. 본인이 관심있는 분야에서 문제점을 찾아내고 스스로 분석해서 나름의 의미를 도출한다면 비로소 데이터분석에 흠뻑 빠지게 될 것입니다.
하지만 원하는 분야의 데이터를 얻는 것이 생각보다 쉽지는 않습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법이 바로 Kaggle과 공공데이터에 있습니다. 데이터를 얻는 것부터 데이터 분석의 시작입니다. 매주 본인이 선택한 데이터를 가지고 수업 때 배운 내용을 연습해 볼 수 있는 과제를 내주려 합니다.

*주의사항*
- 반드시 개인 노트북 지참해 주세요!
- 수업료에 공간대여료는 포함되어 있습니다
- 강의 시간 꼭 엄수해 주세요!
- 질문 많이 해주세요! 다 함께 공부하는 분위기로 갑시다!
- 1대1 수업을 원하시면 말씀해주세요!
- 배우고 싶은 주제가 따로 있다면 미리 말씀해 주셔도 됩니다! (단, 커리큘럼에서 너무 벗어나지 않으면 합니다)

수업대상

  • <수업 대상>

    0. 데이터분석에 관심 있는 누구나 (비전공자 환영)
    통계학회 팀장으로써, 데이터분석 경험이 없고 처음 접한 분들을 이끌었던 경험이 있습니다. 분석경험이 없더라도 오히려 본인만의 도메인 강점이 있으신 분들 격하게 환영합니다!

    1. 효율적인 코드를 짜고 싶으신 분
    주변에서 본인이 짠 코드를 시간이 지난 후에 봤을 때, 해석하지 못하는 경우를 종종 본 적이 있습니다. 간결하고 누구나 보기 좋은 코드를 작성하는 능력을 기르고 싶으신 분들 환영합니다.

    2. 열정이 있으신 분들
    배우고자 하는 열정만 있다면 나이, 성별, 국적 불문 어느 누구나 상관없습니다. 함께 공부해 봅시닽!

    *주의사항*
    수업이 그룹으로 이루어지기 때문에 기본적으로 입문자의 눈높이에서 진행하고 있습니다!
    Advanced 수준의 전처리 혹은 모델링 방법을 원하신다면 따로 문의해 주세요!

커리큘럼

1회차

- 수업 관련 OT (전체적인 데이터 분석 Process)

- R 필수 basic function & R 필수 패키지 설명

- Part1 <지저분한 데이터를 "tidy"하게 만들자!>

- "tidy"하다는게 뭔데?

- package - "tidyr" : gather, spread, separate, unite 등의 함수가 필요한 상황을 알고 익히자!

- 데이터 통합 방법!(data merge)

- 실습 & 과제 : 공공데이터를 통한 실습

2회차

- 과제 공유 및 복습

- Part2 <데이터를 쪼개보고 이해하자!>

- 데이터를 어떻게 쪼갤 수 있는데 ?

- package - "dplyr" : filter, select, arrange, mutate, group_by, summarise 등의 함수가 필요한 상황을 알고 익히자!

- 시각화가 왜 중요한가? 좋은 시각화란 무엇인가? 상황에 맞는 다양한 시각화의 종류!

- package - "ggplot2" 를 통한 다양한 시각화 소개

- 실습 & 과제 : 공공데이터를 통한 실습

3회차

- 과제 공유 및 복습

- Part3 <데이터를 요리하자1>

- 데이터를 요리하는 방법 (지도학습)

- package - "tidymodels" : rsample, recipe, parsnip, tune, yardstick 등의 패키지가 필요한 상황을 알고 익히자!

- 실습 & 과제 : 공공데이터를 통한 실습

4회차

- 과제 공유 및 복습

- Part4 <데이터를 요리하자2>

- 데이터를 요리하는 방법 (비지도학습)

- package - "NbClust" & "ggdendro" & "factoextra" 등의 패키지가 필요한 상황을 알고 익히자!

- 실습 : 공공데이터를 통한 최종 실습

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