Course

I. 강의 개요 및 목적
- 본 강의는 취업 준비생 및 R 입문자를 위한 강의입니다.
- 데이터 분석가에게 필요한 모든 역량을 담기 위해 노력했습니다.

II. 강의 목차
- 강의 개요는 아래와 같습니다.
● PART 1. 환경구축 (Windows & Mac)
● PART 2. 기초 문법
- R 기초 문법, dplyr 패키지를 활용한 데이터 가공 예제, ggplot2를활용한 데이터 시각화 예제
● PART 3. 기초 통계
- 분산, 표준편차, t.test, 분산분석, 회귀분석, 로지스틱회귀분석 예제
● PART 4. 머신러닝 모델 개발
- Caret, H2O, tidymodels를 활용한 지도학습 모형 개발 및 파라미터 튜닝
● PART 5. 캐글 프로젝트
- 금융데이터를 활용한 캐글 대회 참여
● PART 6. 웹 크롤링 예제
- 네이버 뉴스, Youtube API를 활용한 댓글 수집, PDF 크롤링
● PART 7. 텍스트 마이닝 예제
- 감정 분석 예제
● PART 8. Shiny 대시보드 프로젝트 예제
- DB 연동을 활용한 대시보드 프로젝트
● PART 9. Git 연동 및 개발 블로그
- 소스코드 및 프로젝트 관리를 위한 Git 연동
- Github 개발 블로그

III. 강의 목표
- R을 활용하여 다양한 프로젝트를 빠른 시간내에 한번 모두 해보는 것을 목표로 한다.
- 가급적 코드를 직접 작성하여 익히도록 한다.
- 강사의 코드보다 보다 효율적인 코드로 업그레이드 하여 Github에 저장하도록 한다.