강의 목차
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강의명 |
강의영상 |
강의시간 |
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1강
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오리엔테이션 |
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43분 |
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2강
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[1. 데이터의 이해] 데이터와 정보 / [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (1) |
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25분 |
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3강
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[1. 데이터의 이해] 데이터 베이스의 정의와 특징 (2) / [제3절] 데이터베이스 활용 (1) |
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23분 |
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4강
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[1. 데이터의 이해] 데이터베이스 활용 (2) |
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17분 |
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5강
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[1. 데이터의 이해] 예상문제 및 정리하기 |
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22분 |
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6강
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[1. 데이터의 이해] 빅데이터의 이해 (1) |
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38분 |
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7강
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[1. 데이터의 이해] 빅데이터의 이해 (2) / [제2절] 빅데이터의 가치와 영향 |
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25분 |
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8강
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[1. 데이터의 이해] 비즈니스모델 / [제4절] 위기요인과 통제방안 |
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30분 |
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9강
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[1. 데이터의 이해] 예상문제 및 정리하기 |
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20분 |
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10강
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[1. 데이터의 이해] 빅데이터 분석과 전략 인사이트 |
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30분 |
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11강
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[1. 데이터의 이해] 전략인사이트 도출을 위한 필요 역량 / [제3절] 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 |
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21분 |
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12강
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[1. 데이터의 이해] 예상문제 및 정리하기 |
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16분 |
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13강
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[2. 데이터 분석 기회] [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (1) |
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27분 |
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14강
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[2. 데이터 분석 기회] [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (2) / [제2절] 분석방법론 (1) |
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27분 |
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15강
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[2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (2) |
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22분 |
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16강
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[2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (3) |
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22분 |
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17강
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[2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (4) |
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24분 |
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18강
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[2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (5) / 예상문제 및 정리하기 |
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40분 |
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19강
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[2. 데이터 분석 기회] [제3절] 분석 과제 발굴 (1) |
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26분 |
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20강
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[2. 데이터 분석 기회] [제3절] 분석 과제 발굴 (2) |
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22분 |
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21강
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[2. 데이터 분석 기회] [제4절] 분석프로젝트 관리방안 / 예상문제 및 정리하기 |
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26분 |
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22강
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[2. 데이터 분석 기회] [제1절] 마스터플랜 수립 프레임워크 |
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26분 |
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23강
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[2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (1) |
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24분 |
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24강
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[2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (2) / 예상문제 및 정리하기 |
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27분 |
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25강
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[3. 데이터 분석 개요] 데이터 분석 기법의 이해 (1) |
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27분 |
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26강
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[3. 데이터 분석 개요] 데이터 분석 기법의 이해 (2) |
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26분 |
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27강
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[4. R프로그래밍 기초] R소개 |
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27분 |
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28강
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[4. R프로그래밍 기초] R 특징 및 설치 |
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32분 |
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29강
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[4. R프로그래밍 기초] R studio / R 기반의 작업환경 / 정리하기 |
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25분 |
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30강
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[4. R프로그래밍 기초] R 시작하기 |
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32분 |
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31강
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[4. R프로그래밍 기초] 패키지 / 파일 |
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20분 |
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32강
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[4. R프로그래밍 기초] 배치모드 / R 실습 / 정리하기 |
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21분 |
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33강
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[4. R프로그래밍 기초] 출력 / R 실습 |
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13분 |
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34강
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[4. R프로그래밍 기초] 변수할당 및 삭제 / R 실습 |
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25분 |
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35강
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[4. R프로그래밍 기초] 기본 통계량 / R 실습 |
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32분 |
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36강
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[4. R프로그래밍 기초] 프로그래밍시 자주하는 실수 / 정리하기 |
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23분 |
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37강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터 입력과 출력 (1) / R 실습 (1) |
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29분 |
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38강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터 입력과 출력 (2) / R 실습 (2) |
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22분 |
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39강
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[4. R프로그래밍 기초] CSV / 웹데이터 / 복잡한 데이터 읽기 |
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30분 |
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40강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터 구조 (1) / R 실습 (1) |
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33분 |
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41강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터 구조 (2) / R 실습 (2) |
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29분 |
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42강
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[4. R프로그래밍 기초] R 실습 (3) / 정리하기 |
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36분 |
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43강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터프레임 다루기 (1) / R 실습 (1) |
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21분 |
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44강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터프레임 다루기 (2) / R 실습 (2) |
|
27분 |
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45강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터 병합 / R 실습 / 데이터 구조 변경 / 정리하기 |
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24분 |
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46강
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[4. R프로그래밍 기초] 데이터 변형 / R 실습 |
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31분 |
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47강
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[4. R프로그래밍 기초] 문자열 및 날짜 다루기 / R 실습 |
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26분 |
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48강
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[5. 데이터 마트] R reshape를 이용한 데이터 마트 개발 |
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32분 |
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49강
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[5. 데이터 마트] reshape 패키지 실습 |
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21분 |
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50강
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[5. 데이터 마트] sqldf / plyr / data.table 패키지 실습 |
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36분 |
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51강
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[5. 데이터 마트] 데이터 가공 / 변수 중요도 |
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15분 |
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52강
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[5. 데이터 마트] 변수 구간화 / R 실습 |
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20분 |
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53강
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[5. 데이터 마트] 결측값 처리 |
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22분 |
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54강
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[5. 데이터 마트] R을 활용한 결측값 처리 |
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15분 |
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55강
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[5. 데이터 마트] 이상값 처리 |
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19분 |
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56강
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[5. 데이터 마트] 예상문제 및 정리하기 |
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25분 |
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57강
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[6. 통계분석] 통계 / 통계자료의 획득방법 |
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40분 |
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58강
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[6. 통계분석] 통계분석 / 확률 |
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26분 |
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59강
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[6. 통계분석] 이산형 확률분포 |
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26분 |
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60강
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[6. 통계분석] 연속형 확률분포 |
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40분 |
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61강
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[6. 통계분석] 추정 |
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28분 |
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62강
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[6. 통계분석] 가설검정 |
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28분 |
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63강
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[6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 |
|
19분 |
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64강
|
[6. 통계분석] 기술통계 (1) |
|
36분 |
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65강
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[6. 통계분석] 기술통계 (2) |
|
23분 |
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66강
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[6. 통계분석] 인과관계 |
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23분 |
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67강
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[6. 통계분석] 상관분석 |
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21분 |
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68강
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[6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 |
|
36분 |
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69강
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[6. 통계분석] 회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1) |
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17분 |
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70강
|
[6. 통계분석] 단순선형회귀분석 (2) |
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22분 |
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71강
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[6. 통계분석] 단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1) |
|
24분 |
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72강
|
[6. 통계분석] 다중선형회귀분석 (2) |
|
16분 |
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73강
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[6. 통계분석] 최적회귀방정식 |
|
22분 |
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74강
|
[6. 통계분석] R을 활용환 회귀분석 |
|
33분 |
|
75강
|
[6. 통계분석] R을 활용한 최적회귀방정식 |
|
30분 |
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76강
|
[6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 |
|
16분 |
|
77강
|
[6. 통계분석] 로지스틱 회귀분석 |
|
30분 |
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78강
|
[6. 통계분석] 시계열 자료 / 정상성 |
|
28분 |
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79강
|
[6. 통계분석] 시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법) |
|
25분 |
|
80강
|
[6. 통계분석] 시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열) |
|
39분 |
|
81강
|
[6. 통계분석] R을 활용한 시계열 분석 (1) |
|
30분 |
|
82강
|
[6. 통계분석] R을 활용한 시계열 분석 (2) |
|
33분 |
|
83강
|
[6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 |
|
13분 |
|
84강
|
[6. 통계분석] 다차원 척도법 |
|
32분 |
|
85강
|
[6. 통계분석] 주성분 분석 |
|
33분 |
|
86강
|
[6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 |
|
31분 |
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87강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법 |
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23분 |
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88강
|
[7. 정형 데이터 마이닝] 데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석 |
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25분 |
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89강
|
[7. 정형 데이터 마이닝] 성과분석 / 예상문제 및 정리하기 |
|
24분 |
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90강
|
[7. 정형 데이터 마이닝] 분류분석 / 의사결정나무 (1) |
|
27분 |
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91강
|
[7. 정형 데이터 마이닝] 의사결정나무 (2) |
|
26분 |
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92강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 분리규칙 / 의사결정나무 (3) |
|
31분 |
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93강
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[7. 정형 데이터 마이닝] R을를 활용한 분류분석 |
|
26분 |
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94강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 예상문제 및 정리하기 |
|
16분 |
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95강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트) |
|
30분 |
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96강
|
[7. 정형 데이터 마이닝] 예상문제 및 정리하기 |
|
33분 |
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97강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 인공신경망 (1) |
|
20분 |
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98강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 인공신경망 (2) |
|
20분 |
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99강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항 |
|
28분 |
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100강
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[7. 정형 데이터 마이닝] R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기 |
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26분 |
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101강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 군집분석 / 계층적 군집방법 (1) |
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34분 |
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102강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법 |
|
22분 |
|
103강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 혼합 분포 군집 / SOM |
|
24분 |
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104강
|
[7. 정형 데이터 마이닝] 예상문제 및 정리하기 |
|
25분 |
|
105강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 연관규칙 |
|
33분 |
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106강
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[7. 정형 데이터 마이닝] 최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1) |
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24분 |
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107강
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[7. 정형 데이터 마이닝] R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기 |
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24분 |
