다회차 수업
12.07(토)
11:00~13:00
|
온라인
상세장소 : 협의 후 결정
협의 후 결정
|
온라인
온라인의 경우 스카이프 화면공유를 통해 진행이 됩니다. 시간은 평일 오전, 저녁, 주말에 협의를 하여 진행을합니다.
실시간 톡
₩20,000원 / 시간
₩200,000 / 총 5회 10시간
박군
박군
[R]데이터 분석의 시작과 끝! 입문자를 위한 맞춤형 통계 강의 (온라인)
찜하기
  • 온라인
  • 2시간/회
  • 1:1 수업
  • ₩20,000/시간

튜터정보

  • 한양대학교 경영대학 비즈니스인포매틱스학과
[탈잉 튜터 활동 3년차]


▷ 풍부한 경험을 통해 항상 피드백을 하였고, 다양한 분야의 수강생분들과 함께했습니다.

▷ 통계학과 수석 졸업.

▷ 산업공학과 석박통합과정 진행 중

2018. 05 ~ 11 : 빅데이터 전문 기업의 데이터 분석팀에서 근무
2018. 02 ~ 04 : 자연어처리 스타트업 기업에서 Data Analyst로 근무

입상 : 2016년 제 4회 관광 빅데이터 분석대회[분석 부분] 은상 수상(1인)
(주최 : 한국문화관광연구원 / 후원 : 문화체육관광부)
2017년 나라살림 아이디어 공모[논문 부분 3등]
( 재정혁신타운[기획재정부] )
2017년 문화관광 빅데이터 분석대회 지정주제 (동상 3인)
(주최 : 한국문화관광연구원 / 후원 : 문화체육관광부)

▷ 관련경험
1. 2018년 부산 소재 공기업 빅데이터 프로젝트 참여
2. 2019년 부산 소재 공기업 프로젝트 참여
3. 2017년 3월부터 진행한 강의 노하우
4. 2016년 01월 ~ 12월, 기초통계, 응용통계 교육 경험 (또래튜터링 튜터 우수상 수상)
5. 2016년 수원시 노인정 현황 조사 연구원
6. 2015년 SNS와 사회현상 연관성 조사.

수업소개

[온라인 강의 안내 사항]


▷ 본 강의는 온라인 원격으로 진행되는 과정입니다.

원격진행 방식은 다음과 같습니다.

º 기본 커리큘럼은 제가 만들어 둔 자체 제작 교재를 통해 진행이 됩니다.

º 스카이프 화면 공유를 통해 진행됩니다.
- 제가 보유하고 있는 액정타블렛 및 강의 자료(pdf, ppt)를 이용해 판서 설명을 해드리기에, 강의를 이해하시는데 문제는 없을겁니다.

º 온라인은 오프라인(시간 당 25,000원)보다 가격이 적은 온라인(시간 당 20,000원)으로 진행이 됩니다.

º 온라인으로는 아무래도 오프라인보다 불편한 점이 존재하기 때문에, 다음의 기준에 따라 2시간/3시간 과정으로 나뉘어서 진행됩니다.


- 2시간 과정 : 온라인 특성상 수강생의 집중력이 2시간이 가장 효과적으로 유지가 되어, 2시간으로 책정한 후, 5회를 진행합니다.

- 3시간 과정 : 수강생 분이 R코드 돌리는 것을 함께 진행합니다.
기본적으로 3시간씩 진행되어야 이론숙지 및 R 실습을 같이 할 수 있습니다.
그리고 제 커리큘럼또한 모두 3시간으로 채워져있기 때문에 표준 커리큘럼입ㄴ비다.

º 신청 전에 2시간과정으로 신청하실 것인지, 3시간 과정으로 신청하실 것인지 문의주시길 바랍니다.

º 원격으로 진행되기 때문에 모든 결제는 탈잉을 통한 일시불 결제로 진행되었으면 합니다.

- 2시간 혹은 회차 조정으로 가격 변동이 생길 시, 제가 견적에 따라 결제요청 메세지를 보내도록 하겠습니다.

[공통 안내사항]

▷ 1 대 1로 진행 + 대부분 수강생들이 최소 4회를 연장 수강 및 유동적인 수업 스케쥴링 때문에 회전율이 많이 떨어집니다.
- 긴 시간 Sold Out 이어도, 탈잉활동을 안하고 있는 것은 아니기 때문에 언제든지 문의 주셔도 됩니다.

_______________

※ 다음 내용부터는 오프라인 강의 소개와 같습니다. ※

▷ 본 강의의 목표는 데이터 분석을 잘 모르는 수강생 여러분들이 스스로 데이터 분석을 공부할 수 있는 능력을 키우는 것이 목표입니다.

이제까지 많은 분들과 시간을 함께 했으며, 더 풍부해진 경험과 최적화된 강의력을 바탕으로 여러분에게 최고의 품질, 최고의 가성비로 강의를 제공해 드리겠습니다.

제가 바라는 것은 여러분이 지불한 그 이상으로 터득하시는 것입니다.

Sold - Out 상황이여도, 문의를 주시면 상담이 가능합니다.
언제든지 문의 주시길 바랍니다.


▷ 데이터를 분석하고 결과를 내고 싶은가요?
본 수업은 수강생에게 맞춤 강의로써, 수강생이 필요로 하는 것들을 도와드릴 수 있습니

▷ R을 활용한 응용통계 수업입니다.
(통계를 시작하시는 분, R을 시작하고 공부하고 싶으신 분들에게 추천드립니다.)

▷ 연습용 데이터가 아닌 실제로 수집된 데이터를 이용하여 통계이론 및 적용에 대하여 공부합니다.

▷ 기본적으로 4회 강의로 커리큘럼이 잡혀있지만, 수강생 대부분이 8회정도로 연장을 하기 때문에 커리큘럼을 6 ~ 8주차에 맞추어 소개해드리도록 하겠습니다.

▷ 커리큘럼

R(데이터 핸들링/ 시각화) => 통계 이론 => 예측 모형 순서로 진행됩니다.

데이터 분석은 어려우며, 생각보다 할 것이 많으며, 생각해야 될 것이 많습니다.
일단 가장 쉬운 데이터를 통해 데이터에 익숙해지는 것이 목표입니다.


º 1단계 : 인사관리 데이터를 통해 R 및 데이터에 익숙해지는 단계


어떤 사람들이 이직을 자주할까요?
이직에 영향을 미치는 직장생활의 요인은 어떤 것일까요?
결론적으로 직장인들이 이직하는 주요 원인에 대해 파악합니다.

다루는 내용

(1) 데이터 시각화
(2) 데이터 핸들링
(3) 기초 통계 이론
- 추정과 가설검정
- 선형모형, 일반화 선형모형 이론 설명
(3) T-TEST, ANOVA, Logistic Regression
(4) Decision Tree, Random Forest & Resampling 방법론


º 2단계 : IMDB 영화 데이터 셋 분석

어떤 영화가 대박치고 쪽박을 칠지 분석해봅니다.

다루는 내용

(1) 결측치, 이상치 처리방법
(2) 문자열 데이터 처리방법

º 3단계 : 회귀분석

선형 회귀분석, 비선형 회귀분석을 다루며 좋은 모델링은 어떤 모델링인지에 대해 다룹니다.

(1) 선형 회귀분석
(2) 비선형 회귀분석


º 4단계 : 다변량 자료분석

FIFA 게임 데이터 셋을 이용하여 고차원 데이터 분석방법에 대해 다룹니다.

다루는 내용

(1) 주성분 분석
(2) 군집 분석


일반적으로 4단계까지 진행할 경우, 빠르신 분들은 4회만에 완료하지만, 대다수의 분들이 6회차쯤 되었을 때, 4단계까지의 커리큘럼까지 모두 수강합니다.

▷ 4단계 커리큘럼 이후 과정

수강생분이 직접 분석을 실행하고 튜터는 그 분석 결과를 피드백 합니다.

어느 분야에서든지, 실전과 이론은 매우 다릅니다.

여기서 필요한 것은 수강생들이 데이터를 보았을 때 스스로 변수를 어떻게 핸들링 해야하며 원하는 결과값을 얻기 위해서는 어떤 분석을 해야하는지 판단 및 실행을 할 수 있는 트레이닝이 필요합니다. 4단계 이후의 커리큘럼은 해당 부분에 대해 집중합니다.



※ 만약 수강생분께서 보유하신 데이터가 있는데, 도저히 이걸로 무엇을 해야될지 모르겠다 하는 경우가 있습니다. 그런 경우 보유하신 데이터로 수업을 진행합니다.


▷ 구체적인 학습내용

목표 : R을 활용한 실제 데이터 시각화 및 분석방법

1. Data Handling

(1) 결측치 정리
(2) 이상치 탐색
(3) 변수 변환(코딩)

2. Exploratory Data Analysis

(1) 데이터 시각화
(2) 변수 특성, 분포 확인
(3) 변수간의 관계 정리

3. Target

(1) 분석 목적 설정
(2) 가설 설정

4. Feature Selection & Analysis

(1) T검정
(2) 분산분석 (사후검정)
(3) 상관분석
(4) 회귀분석 (단순, 다중, 비선형, 변수 선택법)
(5) 카이제곱 독립성검정
(6) 로지스틱 회귀분석

5. Machine Learning

(1) Decision Tree & Random Forest
(2) Resampling
(3) K 근접 이웃 알고리즘
(4) 주성분 분석

6. Practice

Project형식으로 데이터 분석의 시작과 끝을 수강생이 직접 해봅니다.


▷ 강의 추가 소개

1] 정해진 순서와 방법대로 분석을 진행하는 것이 아니라,수강생이 직접 데이터 속에서 알아내고 싶은 가설과 그것을 검증하며 분석을 진행하며 통계적 Insight를 기르는데 집중을 합니다.

2] 제가 구성해둔 커리큘럼이 있지만, 현재 진행한 수강생 모두 정해진 커리큘럼이 아닌, 수강생들이 직접 원하고 도움이 되는 방향으로 피드백을 받은 뒤 수정을 하여 진행합니다.

3] 기본 강의는 4주로 진행하며, 그 이후는 강의 추가형식으로 진행됩니다.

4] 장소와 시간변경의 편의와 수강생을 제대로 도와주기 위하여 1:1로 진행합니다.

5] 1:1로 진행되기에 장소, 시간 등을 유기적으로 변동할 수 있습니다.


▷ 이런 분들에게 좋아요!

대학원에서의 랩 세미나 중에 다루는 논문들에 인용되어있는 수 많은 통계기법들이 이해가 되지 않아, 힘들어 하시는 분!

자료를 수집하여 통계 기법들을 가미하여 논문을 작성하고 싶으신 대 어려움을 겪고 계시는 분!

더 이상 힘들어 하시지 마세요.


수업대상

  • 1. 학사(원)생활에 통계분석 능력 및 지식이 필요하신 분

    2. 데이터 분석직으로 이직을 준비(고려)하시는 분

    3. 보유한 데이터는 많은데 도저히 이걸 어떻게 써먹어야 될지 감조차 안올 때

    4. 이번 기회에 확실하게 회사에서 코어 위치로 진입하기위한 준비

커리큘럼

1회차

1주차

통계적 사고방식과 분석방법론들에 대한 기본적인 이해

이산형 & 연속형 확률 분포

데이터를 제공받았는데 무엇을 해야될까요? 빈도분석? 퍼센트 계산? 그리고 그 다음 무엇을 알아낼 수 있을까요?
데이터라는 것은 마치 음식을 해먹기 전에 제공받은 '재료'와 같습니다.
맛있는 음식을 만드려면 재료에 대한 이해가 먼저 되어야겠죠?


데이터 핸들링(결측값, 이상치, 변수 변환)

앞서 말했듯이, 데이터는 '재료'와 같다고 했습니다.
그럼 이제 본격적으로 요리를 시작하기 전에 재료를 손질하는 법을 알아야겠죠?

2회차

Hypothesis Test (가설검정) & T검정, 분산분석

분석목적 설정 및 가설 검정에 대한 이해

재료의 손질이 다 끝났습니다.
본격적으로 음식을 조리하기 위하여 어떤 것부터 진행해야 될까요?
아! 음식을 조리하기 전에는 '어떤 음식'을 만들어 보겠다. 라는 목표가 뚜렷해야 음식이 제대로 완성됩니다.
마찬가지로 분석을 통해 '어떤 결과'를 얻어내고 싶다에 대해 생각해봅니다.

3회차

분석방법론
(T검정, 분산분석, 상관분석, 회귀분석, 카이제곱 독립성 검정, 로지스틱 회귀분석)

4회차

4주차

Categorical Data Analysis(범주형 자료분석)에 대해 배웁니다.

튜터영상

리뷰(5)

리뷰쓰기
5.0
  • 커리큘럼
  • 전달력
  • 준비성
  • 친절도
  • 시간준수

실시간톡

실시간 톡하기