R 데이터 분석 마스터
: 입문부터 시각화, 통계지식까지

R 데이터 분석에 필요한 기초 개념부터 데이터 수집 및 분석 그리고 최종 프로젝트까지

강의 난이도
1/5
– R 데이터 분석 및 시각화를 업무에 적용하고 싶으신 분
– 데이터 분석과 연관된 통계적 지식을 습득하고 싶으신 분
– 다양한 유형의 데이터를 수집하는 것은 물론 분석까지 모든 것을 경험해보고 싶으신 분
데이터 분석 도구인 R 사용을 위해 필요로 하는 기초 지식을 습득하여 사전 지식이 없더라도 누구나 쉽게 데이터를 분석하기 위한 기반을 다집니다.
다양한 데이터 형태를 수집하는 것부터 데이터 시각화와 이를 한눈에 볼 수 있는 문서제작까지!

R과 통계에 대한 사전 지식이 없는 그 누구라도 7주 뒤에 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
R을 활용하여 이제는 데이터 기반의 의사결정을 통해 인사이트를 창출해보세요.

일정

20.11.01 ~ 20.12.13 | 총 7회
매주 일요일 10:00 ~ 13:00, 총 21시간

정원 및 준비물

총 15명
노트북

장소

러닝스푼즈 강의장
강남대로 94길 15, S2빌딩 4층

데이터 분석 역량,
이제는 선택이 아닌 필수입니다.

R 데이터 분석
R 데이터 분석
R 데이터 분석
R 데이터 분석을 통해
자신의 분야에서 차별성 있는 커리어를 쌓아보세요.
그렇지만, 프로그래밍은 처음인데..
과연 저도 할 수 있을까요?

물론입니다!

아무것도 모르는 여러분을 위해
를 준비했습니다.

통계부터 데이터 분석 프로젝트까지 기초부터 모든 것을 담은 커리큘럼
Slack 방을 통한 강사님의
프로젝트 1:1 코칭
과제 제공 및 피드백
그리고 복습 자료 제공
비전공자도, 입문자도!
R 데이터 분석을 언제 어디서나 활용할 수 있도록.

'제대로 알고 쓰는 R 통계 분석'

매 회 제공되는 간단한 실습 과제를 통해
현업에서 자주 발생하는 오류를 직접 확인하고 강사님의 노하우를 모두 전달합니다.
이윤환
이윤환@데이터 분석가
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(현) 컬쳐 랩(Culture lab) 대표
- 한림대학교 의과대학 겸임교수
- 한림대학교, 한림성심대학교, 중앙대학교 [통계], [데이터 베이스], [웹 개발] 등 데이터 사이언스 강의
- KOCW [통계 프로그래밍과 분석을 위한 R 입문], [R을 이용한 통계학 입문] 등 4개 강의

| 강의특징

01
비전공자/입문자도 쉽게 시작할 수 있는 커리큘럼
입문자가 R을 현업에서 잘 다루기 위해서는 R 기초를 어디까지 알아야 할 지 그리고 그 활용법에 대한 모든 것들을 배울 수 있습니다. R을 처음 접하는 사람은 물론, 실제로 어떻게 활용을 할 수 있을까에 대한 고민이 많았던 분들을 위해 R 기초부터 실제 활용하는 방법들까지 경험할 수 있는 커리큘럼으로 구성되었습니다.
02
통계부터 데이터 분석
그리고 문서 제작까지
R 언어의 가장 큰 장점은 통계 분석과 시각화라는 점입니다. 수집한 데이터가 갖고 있는 특성을 탐색하기 위한 기술 통계 기법과 시각화를 통해 인사이트를 도출하는 법에 대해서 배웁니다. 7번. 데이터 분석에 필요한 R 기초 문법과 자료를 해석하기 위한 통계부터 분석 그리고 시각화까지 경험합니다.
03
현업 전문가의 데이터 분석 프로세스 노하우 제공
실데이터를 통해 데이터 분석 프로세스(데이터 수집 -처리-탐색-모델링-시각화 기반 소통)의 모든 단계를 하나하나 경험해보고 그에 맞는 실습 과제를 제공 및 피드백을 진행하여 실제 적용을 할 수 있는 노하우를 제공합니다. 실제 오류를 만나보고 수정해보며 실무 노하우를 경험합니다.

그렇다면
왜 R을 이용해 데이터 분석을 배울까요?

R 데이터 분석
대용량의 데이터를 처리할 수 있는 도구
대용량의 데이터를 시각적 요소를 활용해 요약하여 표현이 가능해집니다.
통계에 특화된 도구
R은 통계를 기반으로 만들어진 프로그래밍 언어입니다. 따라서 통계 분석에 용이합니다.
시각화에 특화된 도구
R의 수많은 시각화 패키지를 활용한 시각화를 통해 나의 의견을 뒷받침하기 용이합니다.
이 강의 하나로
R을 하나도 모르는 당신도 입문할 수 있습니다.
R 기초 문법
데이터 분석에 꼭 필요한
R 기초 문법을 배웁니다.
데이터 수집
csv, Open API 등
다양한 유형의 데이터 수집 Tip
데이터 분석 및 시각화
데이터 분석부터 시각화를 통한 EDA까지!
최종프로젝트
1번의 최종 프로젝트와
데이터셋의 활용까지!

강의 후, 여러분이 가져갈 수 있는

데이터 수집부터 데이터 분석까지 시각화로 대량의 데이터를 한눈에!
R 시각화를 사용하여 다른 부서의 사람들을 설득할 수 있습니다.
R 데이터 분석을 하는 데 해석할 수 있는

R 데이터 분석을 시작하고 완성하려면 이 강의가 적합합니다.

| 수강효과

01
어느 상황에서도 적용할 수 있는 R 데이터 분석
데이터 분석에 필요한 R 기초부터 하나씩 차근차근 배워가면서 실제 오류 상황을 만나고 확인하는 과정을 거치며 어느 상황에서도 적용할 수 있도록 학습합니다.
꼭 필요한 데이터 분석 개념들에 대해서 배우고 반복하며 어떤 데이터로도 분석이 가능해집니다.
02
데이터 기반 의사결정과 새로운 인사이트 창출
통계적 사고를 통해 데이터를 보는 시각을 향상 시킬뿐만 아니라 데이터 시각화를 활용하여 데이터의 특성을 파악하는 과정을 거치면서 새로운 인사이트를 창출하는 과정을 경험하게 됩니다. 또한, 문서 제작을 통해 다양한 부서의 사람들과 소통하여 데이터 기반 의사결정을 할 수 있게 됩니다.
03
데이터 분석의 모든 프로세스 경험 및 노하우 습득
다양한 유형의 데이터(Open API, 파일데이터 등) 전처리 기법, 패키지 사용법과 함께 현상에 영향을 끼치는 다양한 요인들을 반영하기 위한 데이터 결합과 분석 및 시각화까지 경험해봅니다. 데이터 분석의 모든 프로세스를 경험하고 그 안에서 발생하는 오류를 해결해보며 분석 노하우를 습득하게 됩니다.

| 수강대상

주로 엑셀로 데이터를 활용해왔던 분

SQL로 데이터 가공과 요약 방법은 익혔지만
시각화가 어려웠던 분

고객 타겟팅

실무에 데이터 분석을 적용해보고 싶은 분

데이터 분석 포트폴리오를
제작하기 원하시는 분

R을 기초부터 배우고 싶은 분

R을 들어봤지만 직접 시도해보지 않은 분

DATA SCIENCE NEW EVENT!
결석 없이 모든 회차를 출석하신 분들에게
파이썬 기초를 다질 수 있는 온라인 강의를
무료로 제공해드립니다.
수강생 분들의 성장을 위한 의지와 열정에
러닝스푼즈가 최선을 다해 도와드리겠습니다.
R 데이터 분석, 이제는 필요가 아닌 필수입니다.
데이터에서 의미를 찾아 현업에서의 의사결정에 활용해보세요.

| 수강후기

R 데이터 분석
김학건영업
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엑셀로 반복 작업했던 것들을 R을 통해서는 빠르게 할 수 있으니까 그 부분에서 굉장히 좋았어요. 기존에 형광펜을 들고 확인하고 엑셀에 옮겼던 업무를 획기적으로 줄일 수 있을 듯 합니다. 저는 평소 수업을 들으면 질문을 많이 하는 편인 데요. 강사님이 답변을 바로바로 해주셔서 너무 좋았습니다.
전이현마케터
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너무너무 좋았어요! 프로그래밍 수업들 대부분이 많은 것들을 한번에 가르치는 느낌이 들어서 내가 무엇을 배웠는 지를 몰랐는 데 진짜 데이터 분석에 필요한 필수 개념들만 배우니 실제 업무에서 활용할 수 있을 것 같다는 생각이 들어요. 강사님의 강의력, 교재, 수업 방식 모두 좋았습니다.
이건승데이터마케팅
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크게 어려운 파트가 있지 않았으며, 전반적으로 이해가 가능한 수준에서 진행됐던 것 같습니다. 세부적인 ggplot 디자인이나 전처리 과정에 대한 기본 외 사항은 소개해주신 검색 방법과 참고 교재를 통해서 더욱 자세하게 배울 수 있어 좋았습니다. 실습을 병행하며 실무에 대한 tip들까지 얻을 수 있었어요.
서지영연구원
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R markdown 등 개인적으로 기초수준에서 배우기가 어려운 것들에 대해서 자세히 가르쳐주시고 추가적인 노하우들도 강사님께서 전달해주신 부분이 좋았습니다. 또한 coding만 주먹구구식으로 알려주시는 게 아닌 '논리'를 알려주시고 최대한 많은 정보를 던져주신 점들이 좋았습니다.
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| 커리큘럼

사전 지식이 없는 누구라도 데이터분석을 실시하기 위해 기초 도구인 R 사용법을 익힙니다. 이미 R을 사용하셨던 분들에게는 복습 과정으로 강사의 노하우 전수를 통해 막연히 알고 있던 기능들을 실무에 바로 적용합니다.

이론
– 컴퓨터에서의 자료
– Computational Thinking

실습
– R과 Rstudio 설치 및 기본 환경 설정
– 기초 R 문법
– R에서의 자료형과 자료구조
– 흐름제어 : 반복문과 조건문, 사용자 정의 함수
– 실무에서 사용하는 기본 함수와 패키지 소개
다양한 데이터 소스로부터 데이터를 가져오고 관리하는 방법을 익힙니다. 데이터 분석의 첫 단계는 확인하고자 하는 데이터 수집에 있으며, 이 과정에서 만나는 다양한 유형의 데이터 중 파일데이터(csv, excel), OpenAPI, 웹 상의 데이터 등을 각자의 환경으로 가져오는 과정에 대해 알아봅니다.

이론
– 웹 상에서 자료교환
– REST API 작동 원리
– Document Object Model

실습
– 공공데이터 포털에서 제공하는 파일데이터(csv, excel) 가져오기
– 공공데이터 포털에서 제공하는 Open API를 이용한 데이터 가져오기
– 웹 상의 데이터 Crawling 하기
– 데이터 수집 이후 확인하기
습득한 데이터를 분석에 사용할 수 있는 데이터로 변환하는 과정을 알아봅니다. 많은 경우 웹상의 데이터를 바로 분석에 사용할 수 없습니다. 이와 같이 원본 데이터를 분석 데이터로 만드는 과정을 데이터 전처리라고 하며, 이 과정에서 필요한 방법들에 대해 알아봅니다. 문자데이터, 날짜데이터, 지리정보 데이터를 위한 패키지를 소개하고 분석에 필요한 형태로 변환하는 방법들을 알아봅니다.

이론
– 분석을 위한 자료 유형
– 날짜 데이터를 위해 고려할 점
– 디지털화된 지리정보와 지리정보파일 (ESRI Shapefile) 구성

실습
– tidyve,brse 패키지를 이용한 자료 정리
– stringr 패키지를 이용한 문자 데이터 처리와 정규표현식
– lubridate 패키지를 이용한 날짜 데이터 처리
– rgdal 패키지를 이용한 shapefile 읽기와 shapefile의 구조 / sf 패키지를 이용한 지리정보파일 처리하기
데이터 요약을 통해 데이터가 갖고 있는 특성을 표현합니다. 데이터 요약은 숫자를 이용한 요약과 시각화를 이용한 요약 과정으로 데이터의 특성을 드러내는 과정입니다. 잘 요약된 데이터를 바탕으로 세상이 어떤 모습을 보일지 데이터 인사이트를 키웁니다.

이론
– 통계 지식 복습을 통해 데이터의 특성 파악하기
– 표준편차, 비율, 상관관계 등의 데이터 특성
– 통계적 가설검정 : 범주형 자료를 중심으로

실습
– dplyr 패키지를 이용한 숫자 자료 요약
– 다양한 함수를 이용한 문자 자료 요약
– 통계적 가설검정 실습
– 간단한 R 내장 그래프 함수 이용하기
– ggpplot2 패키지를 이용한 시각화
– leaflet 패키지를 이용한 지리정보 시각화
문서화를 통해 분석 내용을 공유하고 다른 사람들과 소통하는 과정에 대해 알아봅니다. 자신이 작업한 내용을 웹 상에 공유하는 방법과 함께, R Markdown을 통해 R로 데이터 분석내용을 문서화하는 방법에 대해 알아봅니다.

이론
– 디지털 문서를 위한 HTML

실습
– RMarkdown 기초 사용법
– Github repository 관리하기(추가 가이드라인 제공)
인터랙티브 앱을 제작합니다. 앞서 분석 과정은 분석자가 정한 내용만 일방적으로 전달하는 방식입니다. 이제 분석결과에 대해 여러 변수들을 사용자가 선택하여 각자가 원하는 결과물을 볼 수 있도록 사용자와 분석자간의 상호작용이 있는 결과물을 만드는 방법에 대해 학습합니다.

이론
– 인터랙티브 웹 환경

실습
– Shiny패키지로 작성하는 R app 기본 구성
– 반응성 관리를 통한 원활한 서비스 앱 제작
-R Markdown과 Shiny
최종 프로젝트를 통해 실제 현상 관찰과 대안을 제시하는 과정을 체득합니다. 서울시의 생활인구 데이터를 바탕으로 각자 관심있는 영역의 현재 현상을 요약(숫자 요약 및 시각화)하기 위해 앞서 배운 내용들을 바탕으로 데이터를 분석하고 강사 및 수강생의 피드백을 통해 대안을 제시하는 과정을 진행합니다.
1-6주차에 배운 모든 프로세스를 경험할 수 있는 1개의 최종 프로젝트를 실시한 뒤 다른 여러가지 분야의 데이터를 소개하고 적용하는 방법까지 배웁니다.

실습
– 행정안전부의 지방행정 인허가 데이터, 서울특별시의 생활인구 데이터, 한국데이터 거래소의 다양한 데이터 활용
– 분석을 위한 데이터 전처리하기
– 데이터 요약 및 분석을 통한 인사이트 도출
– 발표물 제작하기
– 피드백

| 강사소개 및 인터뷰

이윤환
(현) 컬쳐 랩(Culture lab) 대표
– 한림대학교 의과대학 겸임교수
– 한림대학교, 한림성심대학교, 중앙대학교 [통계], [데이터 베이스], [웹 개발] 등 데이터 사이언스 강의
– KOCW [통계 프로그래밍과 분석을 위한 R 입문], [R을 이용한 통계학 입문] 등 4개 강의
– 한빛미디어 [제대로 알고 쓰는 R 통계분석] 저자
1. 자기소개 부탁드립니다.
반갑습니다. 데이터를 이리저리 뒤적이는 것을 좋아하는 이윤환이라고 합니다. 저는 통계학을 전공하였고 대학원에서는 당시 유행하던 데이터 마이닝 기법을 적용한 프로그래밍, 문항반응이론에 기반 시스템 개발과 실제 적용, 대학의 교육개발센터에서 온라인 플랫폼으로 사용할 시스템을 개발하였으며, 대학에서 통계학, DB, 웹, 정보시스템 등의 강의를 진행하고 있습니다.

개인적으로 데이터에 기반한 연구를 수행하는 개인사업체를 운영하고 있으며, 사회혁신과 관련한 활동을 지역에서 수행하고 있습니다. 여러 사회활동을 지역에서 하고 있으며, 이런 사회활동은 데이터의 맥락 이해에 더 없이 도움이 되고 있으며 데이터를 다루는 사람들에게는 이는 무엇보다 중요하다고 생각합니다.

저는 여러분들과 함께하며 단순히 기법과 방법을 전해드리는 것이 아니라 우리가 두 발을 딛고 사는 사회에서 발생하는 데이터에 대한 맥락을 이해하고 데이터 간의 연계에 대한 제 경험을 여러분들의 데이터에 대한 통찰을 키우는 데 도움이 될 것이라 생각합니다.
2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?
수업계획 상 이론과 실습이 나누어져 있습니다만 이론과 실습을 함께 수행하는 과정이 많을 것입니다. 본 과정에서 다루는 이론은 따분한 지식이 아닌 여러분들의 능력에 필요한 가장 기본적인 지식으로 암기보다는 여러분들의 손에 익은 이론이 되기 위해 실습 과정을 충분히 갖고자 합니다.
또한, 이론만 여러분들이 익히는 것이 아니라 실제 이를 활용하기 위한 프로젝트 중심의 과정을 운영할 것입니다. 단순 문제 풀이가 아니라 여러분 각자의 방식대로 주어진 상황을 풀어보고 제가 갖고 있는 경험의 공유를 통해 저와 여러분들은 R 코드를 통해 많은 대화를 할 것입니다.
3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?
우선 여러분들이 수집한 데이터에서 의미를 찾아 여러분들의 현업에서 의사결정에 큰 기여를 할 것입니다. 무엇보다, 여러분들이 사회를 구성하는 다른 사람들과 데이터를 통해서 현 사회를 과학적으로 바라보는 시선을 가질 것입니다. 그리고, 여러분들이 데이터로부터 찾은 의미를 보다 쉽게 전달하여 다른 사람들과 이야기하는 또 하나의 언어를 가지실 것으로 기대합니다.
마지막으로 소소하게 학창시절 배운 통계 관련 지식이 여러분들을 괴롭히기 위해 포함한 것이 아니라, 세상을 읽는 중요한 도구라는 것을 새삼 느끼실 수 있을 것입니다. 이 강의 필요한 기초 지식은 이미 여러분들이 다 갖고 계시다고 생각합니다.
4. 다른 강의와 어떤 차별 점이 있나요?
앞서서도 말씀드렸듯이 단순히 기법만 익히는 과정이 아닙니다. 우리 앞에 있는 데이터를 다양한 시야로 바라보고, 다양한 사회현상에 대입하여 생각하는 과정을 진행합니다. 이와 같은 과정이 중요한 것은 기법만 가지고 데이터의 의미를 찾는 것은 한계가 있기 때문입니다. 사회는 다양한 현상들과 연결되어 있으며 우리에게 주어진 데이터는 이렇게 연결된 현상 속에 관찰 시점에 습득한 단편이기 때문입니다.

본 과정에서는 1차적인 기법외에 데이터에 대한 통찰을 키우고, 다른 사람들과 자연스럽게 나의 견해를 보이고 대화하는 방법에 대해 알아보고자 합니다. 또한, 저와 강의 시간만이 아니라 인터넷에 연결되어 있으면 어느 때고(과정을 마친 이후에도) 함께 고민하고 이야기 할 것이라 자신있게 말씀드립니다.
5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말
데이터를 들여다보고 의미를 찾는 것이 직업 이전에 여러분들의 취미였으면 좋겠습니다. 데이터는 뒤지면 뒤질수록 자기가 숨겨놓은 이야기를 풀어줍니다. 일로써만 접근하면 조금은 지루한 일일수도 있고요… 내 직업이 데이터 다루는 사람이 아닌데? 라고 하시더라도, (개인적으로는 별로 안 좋아하는 단어입니다만) 4차 산업혁명 시대를 살아가는 우리에게 데이터를 다루는 것은 일상이 되지 않을까요? 우리 데이터 합시다.
수강료 90만 원70만 원
수강신청은 결제 순으로 선착순 마감될 수 있습니다.
개강 후 환불은 학원법 시행령 <제18조 제3항> 수강료 반환기준에 의거합니다.
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20만 원 할인, 놓치지 마세요!