R을 활용한 데이터 분석 및 시각화

- 배워서 바로 실무에 적용 가능한 데이터 분석 강의

난이도
3.5/5
마케팅/영업/인사/기획 등 이제는 어떤 직무에서든 필수적인 역량입니다.

간단한 R 데이터분석 부터 시작하여 경험을 쌓아나가며, 최종적으로 어떠한 데이터 셋을 받더라도 자동으로 손이 나갈 수 있도록 만듭니다.

✓ 프로젝트를 통한 R 데이터분석 기본기 강화
✓ ggplot2 패키지를 넘어 R markdown, Shiny 패키지를 활용한 다양한 시각화
✓ 1:1 코칭을 통해 나만의 대시보드 제작

프로젝트를 수행하면서 스스로 인사이트를 발굴할 수 있는 능력을 길러주며, 대시보드를 제작하는 등 최종적으로 자신에게 필요한 시각화 자료를 얻을 수 있도록 만들어 드립니다.
일    정01.12 ~ 02.16 | 5회
매주 일요일 10:00 ~ 13:00 | 일 3시간
총 15시간 강의
*휴강일 : 01월 26일 설날 연휴
정    원15명
준비물노트북
가    격65만 원50만 원
장    소러닝스푼즈 강의장 강남대로94길 15, S2빌딩 4층
*강남역 11번 출구 3분 거리 (지도확인)

| 강의특징

01

“취업/이직 전, 데이터 사이언스의 기본기를
빠르게 갖추고프로젝트 경험을 쌓고 싶어요!”


러닝스푼즈의 R 데이터분석 및 시각화 과정은 일방적인 주입식 강의가 아닙니다. 학습내용을 바탕으로 수강생이 직접 프로젝트를 진행하고, 강사님의 반복적인 피드백과 논의를 통해 스스로 발전할 수 있도록 방향을 제시합니다. 결과적으로 R 데이터분석 기본기를 빠르게 갖출 수 있음은 물론, 다수의 프로젝트를 소화해내며 경험을 쌓아 실무에 바로 적용할 수 있도록 도와드리고 있습니다.

02

 

“분석한 결과로 나만의 대시보드를 만들고 싶어요!”

 
데이터 분석과 1차적인 시각화까지는 하겠는데, 결과물을 효과적으로 공유하는 방법을 몰라 고민이신가요? 본 강의는 R markdown, Shiny 패키지 등을 활용한 대시보드를 직접 제작하고 웹을 통해 공유하는 방법을 통해 심화된 시각화 스킬을 배울 수 있습니다. R을 활용한 웹 퍼블리싱 방법은 현업에서도 바로 적용 가능하며, 활용도가 높아 가장 만족도가 높았던 내용입니다.

03

“실제 데이터 분석가는 방대한 데이터를 만났을 때,
어떤 식으로 접근하는지 분석가의 ‘사고구조’자체를 배우고 싶어요!”

SQL, Python, R, 통계학 등을 배워도 막상 데이터 분석을 시도할 때 어떻게 접근해야 할지 감이 안온다고 하시는 분들이 많습니다.본 강의는 프로젝트 진행 시 수강생분들의 방식에 의존하여 수업을 진행하지 않습니다. 강사님이 직접 데이터 분석을 할 때의 접근 방식을 단계별로 소개하고, 해당 노하우를 전수하여 수강생분들이 프로젝트를 진행할 때 적용할 수 있도록 도와드립니다.

| 수강효과

분석 프로세스 A-Z 학습 및 데이터 분석 스킬 강화

데이터 분석 프로세스를 학습한 결과, 이제는 어떤 데이터 셋을 만나도 자동적으로 손이 나가게 됩니다. 또한 통계기반 사고능력을 바탕으로 데이터 분석을 하게 되어 더욱 명확한 결과를 얻어낼 수 있게 됩니다. 마케팅/영업/기획/인사관리 등 회사에 쌓여있는 고객 데이터 분석 결과물로 의사결정을 해야 하는 모든 직무에서 정확한 근거를 바탕으로 성과를 창출해낼 수 있게 됩니다.

시각화 패키지를 활용하여 원하는 결과물 획득

시각화 패키지를 통해 내가 가지고 있는 데이터를 자유자재로 원하는 형태로 시각화할 수 있습니다. ggplot2 패키지를 통해 도식화할 수 있음은 물론, R Markdown을 통해 구현된 시각화 자료를 문서로 공유할 수 있게 됩니다. 이후 Shiny 패키지를 사용하여 공유범위가 웹으로 확장됨으로써 원하는 형태의 대시보드를 완성할 수 있습니다. 그 결과, 취업/이직 시 포트폴리오로 제출할 수 있으며, 보고서 및 PT 자료로 사용하는 등 내가 표현하고자 하는 바를 자유롭게 전달할 수 있습니다.

데이터 컨설턴트의
모든 노하우 전수

데이터 컨설턴트인 강사님은 데이터를 만난 순간부터 최종 결과물을 얻어 내기까지 어떤 프로세스로 접근하고 고민하는 지 그 모든 노하우를 공유합니다. 그 결과, 데이터 분석 및 시각화를 할 때 걸리는 시간을 최소화할 수 있으며, 효율적으로 결과물을 얻어낼 수 있게 됩니다. 만약 개별 데이터로 포트폴리오를 제작해야 하는 경우, 강사님께서 직접 코칭하여 수강생분들의 포트폴리오 제작을 가이드해드립니다.

| 강화역량

Data Processing

데이터 구조의 파악과 단계적으로 효율적인 도표로 표현

Visualization

단계별로 배우는 그래픽 시각화의 원리

Programming

데이터 분석, 시각화, 문서화에 가장 적합한 R 프로그래밍의 원리와 활용 예제

Automatic Documentation

데이터 분석의 결과물을 워드, pdf, 슬라이드 형태로 자동 생성 기법

Web Programming

데이터 분석의 결과물을 웹페이지 대시보드로 만드는 기술

Project Management

데이터 분석과 공유의 전 과정에 대해서 체계적으로 설계하는 인사이트

| 강의자료

| 지금까지 수강생분들과 진행한 프로젝트

| 수강대상

데이터 수집 → 분석 → 보고서 작성 프로세스를 빠르게 처리하는 방법을 알고 싶으신 분

데이터 분석 포트폴리오를 제작하기 원하시는 분

파이썬 데이터 분석

SQL로 데이터 가공과 요약 방법은 익혔지만 시각화하는 방법을 몰라 고민하셨던 분

R 시각화 스킬을 더욱 키우고 싶은 취준생 및 현직자

'R 데이터분석'
마케팅/영업/인사/기획 등
이제는 어떤 직무에서든 필수적인 역량입니다.

| 수강후기

온라인 커머스 업에서 마케팅 업무를 하면서, 데이터 확인을 위해 Excel을 주로 사용하고 있었습니다. 그런데 Excel은 늘어나는 데이터의 양을 커버하지 못해서 멈추는 경우도 많고, 분석 결과를 공유하는 방법에서도 한계점이 분명했어요. 그래서 R 데이터분석 을 배우기로 하였고, 지금은 Excel보다 R을 업무에서 더 많이 사용하고 있어요. R을 이용하면 Excel이 해결해줄 수 없는 양의 데이터를 쉽게 해결하고, 시각화도 다양하게 활용할 수 있거든요. 특히, 수업에서 배우는 마크다운이나 대시보드를 이용하면 프로세스 시간뿐만 아니라 분석 결과 공유에도 정말 많이 도움되고 있습니다.

4기 수강생 님 후기

국내에 R 데이터분석 을 이렇게 상세하고 쉽게 가르치는 강의는 드문 것 같습니다. 데이터 분석은 여러 툴로 할 수 있죠. 엑셀이나 파이썬도 훌륭한 도구이고요. 문제는 데이터 분석을 어떤 가설을 세우고 어떻게 문제를 해결할 지가 핵심인데, 경험 많은 강사님께서 여러 예제를 통해 사고하는 방법까지 가르쳐주셔서 너무 좋았습니다. 다양한 예제를 진행하며 시각화 및 웹으로 포팅하는 법까지 R의 무궁무진한 가능성을 배울 수 있었습니다. 특히 분석한 데이터를 효율적이고 예쁘게 시각화해서 전달하는 ggplot2, dygraph는 아직도 인상 깊습니다.

Alvin 님 후기

업무할 때 형광펜을 들고 체크하고 엑셀에 데이터를 옮기며 매일 한 두시간씩은 엑셀에서 반복작업을 해왔는데요. 수강하면서 판매 데이터를 분석하는 대시보드를 만들었는데요. 그동안 엑셀로 반복작업을 했던 것을 자동화한 프로그램입니다.
 
2년 치 데이터를 넣고 R에서 돌려보니 완전히 새로운 자료를 얻게 된 기분입니다. 이사님에게도 없는 자료를 마치 한 달 사이에 얻게 된 기분이랄까요? 물론 코드 짜는게 쉽지는 않지만 한 번 프로그램을 만들면 30초 만에 원하는 결과물을 얻게 되어 만족합니다.

데이터 분석

김학건 님 후기

회사 엔지니어분 통해서 CSV 파일로 데이터를 받아보면 원하는 정보를 바로 확인하기 어려운 경우가 많더라구요. CSV 파일끼리 연결시켜야 하는 경우도 많고, 데이터가 많아지면 엑셀 자체가 꺼지기도 하고... 그래서 R 데이터분석 및 시각화 강의를 수강하게 되었는데 정말 만족해요!! 이제는 R을 이용해서 업무에서 다루는 CSV데이터만큼은 손쉽게 정리하고 있거든요. 특히, 저는 수업에서 배웠던 내용을 업무에 활용하기 위해 강사님께 질문을 했는데, 이게 정말 도움되었던 것 같아요. 데이터 이용하는 것에 답답함을 느끼셨던 분이라면 적극 추천합니다!!

인경진 님 후기

기획자

| 커리큘럼

R은 물론, 데이터 구조와 프로그래밍 요소를 이해해나갑니다. 먼저 R의 사용하는 이유와 경쟁력에 대해 이야기하고, R과 R Studio를 설치 후 간단한 예시를 통해 R과 R Studio에 대해 알아갑니다. 마지막으로 R에서 다루는 간단한 함수와 패키지를 직접 사용해보면서 앞에서 이해했던 기본적인 데이터 구조와 프로그래밍 요소를 리뷰합니다.

이론

  • R 사용 이유 및 경쟁력
  • 데이터 구조 이해 – 숫자, 문자 등과 이들로 이뤄진 벡터와 데이터프레임
  • 프로그래밍 요소 이해 – 조건문과 반복문
  • 그 외 프로젝트에 필요한 유용한 기능

실습

  • R & R Studio 설치
  • 데이터 구조 이해 – Data Type별 연산, Data 구조별 활용 방식
  • 프로그래밍 요소 이해 – 조건문(if문), 반복문(for문, while문)
  • 그 외 프로젝트에 필요한 유용한 기능 – 파일 읽고 쓰기, 패키지 사용법, 도움말 사용법, 작업폴더 활용, 기초통계 등

기초적인 데이터 정리 및 시각화 방법에 대해 함께 생각해봅니다. 지금까지 여러분이 사용하던 Excel에 비해 훨씬 파워풀한 데이터 정리 방법과 시각화를 통해 결과를 공유할 수 있는 방법을 터득하는 시간이 될 것입니다. 

 
이론

  • 데이터를 준비하는 방법
  • raw data를 본인이 원하는 형태로 바꿀 수 있는(데이터 전처리) dplyr 패키지의 이해
  • 함수를 입력하여 그래프를 그릴 수 있는(시각화) ggplot2 패키지의 이해

실습

  • 데이터를 준비하는 방법 – readxl 패키지를 사용하여 엑셀 파일 읽어들이기, rvest 패키지를 사용하여 웹크롤링하기
  • dplyr 패키지에 있는 함수(filter, select, group-by, mutate, summarize 등)를 사용한 데이터 요약
  • ggplot2 패키지에 있는 함수(geom_XXX)를 사용한 기본 시각화
2주차에는 단순히 각 함수와 패키지를 사용해보는 정도에서 그쳤다면, 이제는 수강생분들이 최종적으로 얻고 싶은 인사이트에 맞게 데이터를 정재하고 가공하여 시각화해봅니다.

이론

  • 프로젝트 데이터 선택
    – 미세먼지 등 날씨에 따라 연령 및 지역별 생활인구에 어떤 영향을 미칠까?
    – 날씨별로 배달업종의 통화량 대비 매출액이 얼마나 큰 편차를 보일까?
    – 최근 도소매업에서 가장 인기있는, 핫한 업종은 무엇일까?
    – 영업이익과 인당 평균 연간급여액의 관계는 어떻게 될까?
    – YOUR NEEDS! 개별 데이터로 프로젝트 진행
  • 데이터 결측치(NA)를 제거해주는 tidyr 패키지를 이용하는 방법 학습
  • 데이터 결측치(NA) 및 극단치(이상치)를 확인할 수 있는 mice 패키지를 이용하는 방법 학습
  • 위 결과를 바탕으로 Log Transformation 또는 box-cox transformation를 통해 정규분포에 가깝게 변환시켜 주는 방법 학습

실습

  • tidyr 패키지에 있는 함수(gather(), spread(), drop_na(), fill(), replace_na() 등)을 사용한 long form & wide form 전환 및 데이터 정리
  • mice 패키지를 사용한 결측치 처리
  • ggplot2 패키지를 사용한 데이터 시각화 심화

2주차, 3주차에서는 데이터를 읽어와 정재 및 가공 후 결과를 확인하는 용도로 ggplot2를 사용했다면, 이제는 고차원적인 최종 결과물을 만들어내기 위한 용도로 ggplot2를 사용해봅니다. 이후 R Markdown을 활용하여 지금까지 했던 프로젝트를 외부로 공유할 수 있는 보고서를 만들어 결과물의 완성도를 높여봅니다.
 

이론

  • ggplot gallery를 활용하여 손쉽게 시각화 하는 방법 습득
  • R Studio로 만들어낸 시각화 결과물을 문서로 만들어 공유할 수 있는 R Markdown 학습

실습

  • ggplot gallery TOP 50 사용해보기
  • R Markdown의 구성요소 실습
  • R Markdown으로 HTML, PDF 등의 문서(보고서) 생성방법 학습

지금까지 해왔던 개인 프로젝트의 최종 단계입니다. Shiny 패키지와 R Markdown의 flexdashboard를 이용해 웹으로 구현된 나만의 인터랙티브한 결과물을 얻어냅니다.
 

이론

  • 문서(보고서)화를 넘어 웹으로 작업물을 공유할 수 있는 Shiny 패키지 학습
  • R Markdown과 Shiny를 이용하여 대시보드를 제작할 수 있는 flexdashboard 학습

실습

  • 웹에서 나만의 인터랙티브한 프로젝트 완성

| 강사소개 및 인터뷰

데이터 분석

안정국

현) 데이터 분석 컨설턴트
전) 삼일회계법인 컨설턴트
- 연세대학교 수학과 학·석사
- ADsP 학습서 및 빅데이터 활용서 등 4권 공저
- 상장폐지예측모델링, 환율모델링 등 모델링 경력 다수
- 텍스트마이닝을 이용한 주제 분석 경력 다수

1. 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 열정적으로 세상을 살아가려 하는 데이터 컨설턴트입니다.

 

20년 이상 컨설팅을 떠나지 않고 꾸준히 자기계발하면서 데이터 영역부터 비즈니스 프로세스 영역까지 모두 경험해 왔습니다. 대학교 때 수학을 배우면서 이러한 학문이 어디에 응용될까에 무척 관심이 많았는데, 사회생활을 하면서 생각보다 기초적인 부분만 응용되는 것에 놀랐습니다. 이후 삼성 SDS에서 경험한 프로그래밍을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 CASE Tool, 삼일회계법인 등에서 경험한 ERP, 연결회계시스템, 사업계획시스템 등 해가 갈수록 여러 분야에서 고도로 활용되는 것을 보고 흥미진진해 왔습니다. 최근에는 데이터 분석에 이르러 텍스트마이닝을 통한 주제분류, R을 이용한 시스템 설계와 데이터 검증, 로직 검증, BI를 이용한 대시보드 설계 및 확산 등을 경험해 보았습니다.

 

현재는 보다 많은 사람들이 이러한 데이터사이언스 시대의 혜택을 누리기를 바라는 마음에 열정적으로 강의를 하며 확산하고 있습니다. 멀티캠퍼스를 비롯해 여러 기업체와 학교에서 R과 Python, Deep Learning 등을 강의했습니다.

 

2. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

본 강의는 타 강의들처럼 강사가 준비한 데이터를 주고 단순반복만 하는 의미 없는 강의와는 차원이 다릅니다. R과 익숙해지는 것은 물론, 엑셀, 웹 등에서 자기가 원하고 다루고 싶은 대용량 자료를 직접 가져와 정제/요약/변형하여 시각화를 통해 최종 보고서를 만드는 것이 목표입니다.

 

이를 수행하기 위해서 모든 함수와 패키지를 배우는 것이 아닌, 가장 적합하고 꼭 필요한 패키지만 활용할 예정입니다. 데이터를 가져와 나만의 시각화 프로젝트를 수행하는 것은 물론, 이후 웹 인터랙티브 보고서를 작성하기 위한 방법을 익혀 이전에 만든 프로젝트를 고도화하는 과정으로 강의를 완성합니다.

 

3. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

본 강의는 수강생분들이 강의에서 배운 과정들을 현업에 돌아가 그대로 적용할 수 있도록 만들어드리는 강의입니다. 즉 강의가 끝나면 일단 각자의 분야에 바로 적용할 수 있는 사례를 가지게 되며, 이를 바탕으로 적절히 활용한다면 다른 분야, 주제의 데이터 분석에도 그대로 활용할 수 있습니다.

 

4. 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강 대상에 적합할까요?

현업에서 엑셀이나, BI 등으로 작업을 할 때 대용량 데이터를 이용해 보고서에 사용할 시각화 작업을 하기에는 다소 버거울 것입니다. 그렇다고 데이터 분석 도구를 사용하려 하니 충분한 경험이 없어 포기하게 되겠죠. 이런저런 문제로 데이터 분석 자체가 두려워지신 분들에게 추천드리는 프로그램이 바로 R 입니다. 프로그램 자체가 무료이고 입문자가 쉽게 다가갈 수 있음은 물론, 데이터 분석 결과를 바탕으로 시각화하여 보고서를 만들 수 있다는 장점을 가지고 있기 때문입니다.

 

본 강의는 대용량 데이터를 다루는 마케팅 부서, 품질관리 부서, 구매 부서, 인사 부서, 총무 부서와 경영분석 부서 등 거의 모든 현업부서에 근무하는 분들이 수강하시면 좋습니다. 그 외에 대용량 데이터를 다루지 않더라도, 데이터 분석을 경험하고 싶다면 R이 가장 접근하기 쉬운 프로그램이므로 입문하기에 좋습니다.

 

5. 다른 강의와 어떤 차별 점이 있나요?

타 강의처럼 짧은 기간에 수 많은 스크립트를 제공하고, 이를 단순히 따라만 해보는 강의가 아닙니다. 꼭 필요한 문법과 패키지만을 다루고, 단순한 기능 설명보다는 원하는 데이터를 직접 가져오고 분석하여 시각화하면서 실무에 바로 적용할 수 있도록 구성하였습니다. 기껏 비용과 시간을 들여 강의를 신청했는데, 아무것도 얻지 못하고 돌아간다면 그건 낭비죠. 하나라도 제대로 할 수 있도록 만들어 드리겠습니다.

 

6. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말

데이터 분석은 기억을 가지고 10번은 환생해야 모든 분야를 알 수 있을 정도로 넓습니다. 따라서 선택과 집중이 매우 중요합니다. 완벽하게 아는 것보다는 하나라도 실무적으로 활용할 수 있는 방안이 무엇인지 알고 적용해보는데 집중하시기 바랍니다.

 

수강료 65만 원50만 원
 
수강신청은 결제 순으로 선착순 마감될 수 있습니다.
개강 후 환불은 학원법 시행령 <제18조 제3항> 수강료 반환기준에 의거합니다.
 
*환불 세부규정 확인하기 (클릭)

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