Data_science_school_with_R

패스트캠퍼스 데이터사이언스 스쿨 R 1기 강의자료

1) R 기초프로그래밍 회귀분석

• 1. 기초사용법
• 2. 데이터형태
• 3. 외부데이터읽어오기
• 4. 데이터핸들링
• 5. 반복문, 조건문, 사용자함수
• 6. 기초데이터분석
• 7. 이항분포, 가설검정
• 8. 차이검정
• 9. 회귀분석
• 10. 가설검정(1) 독립일표본검정
• 11. 가설검정(2) 독립2표본검정
• 13. 가설검정(4) 분산분석
• 14. 가설검정(5) 상관분석
• 15. 웹크롤링

2) 머신러닝

• 1. 머신러닝 개요, 로지스틱 회귀분석
• 2. 나이브베이즈, K-Nearest Neighbors
• 3. 추천시스템, 유사도분석
• 4. 의사결정나무(Decision Tree)
• 5. 앙상블메소드(Ensemble Methods)
• 6. 서포트벡터머신(SVM)
• 7. 알고리즘 비교

3) 특강

• 1. Git, Github 개요 및 사용법
• 2. 웹크롤링
• 3. 시계열분석
• 4. 기타분석 (Wordcloud, 긍정부정사전)