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R을 이용하여 분류 분석과 텍스트 마이닝을 실행해보고, R을 이용한 웹 스크래핑과 데이터 분석, 데이터 시각화를 실습합니다. 본 강좌에서 개념과 이론을 다루는 부분은 어렵지 않게 따라올 수 있습니다. 하지만 R을 이용한 데이터 분석을 진행하고 있어 R의 작동 방법이나 기본 문법은 익히신 분이 수강하시기 적합한 강좌입니다.
클래스 소개
- 분석 기법 (나이브 베이즈, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 성능 평가)
- 텍스트 마이닝 기초
- 웹 스크래핑과 데이터 분석/시각화 실습하기
- R을 이용한 데이터 분석을 해보고 싶으신 분
- 텍스트 마이닝과 웹 스크래핑에 관심 있으신 분
- R 프로그래밍
R 프로그래밍을 배우고 나서 무엇을 하면 좋을까요?
이제는 실전 데이터 분석을 해야 할 때입니다.
실제 데이터를 바탕으로 R 실습을 진행해보세요.
본 강좌는 데이터 분석뿐만 아니라 텍스트 마이닝과 웹 스크래핑, 시각화까지 담았습니다.
다양한 분석 방법을 익히고
데이터 분석 능력을 향상시켜 보세요.
어떤 내용을 배우는지 살펴봅시다
[분석] 나이브 베이즈, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 성능 평가
: 이론적 설명과 함께 실제 데이터를 바탕으로 R을 이용한 활용 방법을 소개합니다.
[강의 미리보기]
[텍스트 마이닝] 대표적인 텍스트 데이터 표현 형식인 코퍼스(corpus)를 소개합니다.
타이디-텍스트 형식의 데이터는 토큰화 과정을 소개합니다.
텍스트를 구조화하는 방법과 문서- 용어 행렬을 알아봅니다.
빈도 분석과 감성분석을 실습합니다.
분류 분석과 토픽 모델링을 소개하고 실습을 진행합니다.
[강의 미리보기]
[웹 스크래핑과 데이터 분석/시각화] : 아마존(amazon) 웹사이트로부터 수집한'Who Moved My Cheese' 도서 리뷰 데이터,
트립어드바이저(Tripadvisor) 웹사이트로부터 수집한 'Planet Hollywood' 레스토랑 리뷰 데이터 등을 분석해봅니다.
[강의 미리보기]
강사 소개
안녕하세요 :) <데이터사이언스> 분야의 클래스와 동영상을 추천하는 두런AI입니다. 데이터사이언스 분야에 관심이 있으시다면 저를 자주 마주치게 될 거 에요. 😁 저는 여러분들이 시청했던 동영상의 내용과 패턴을 학습합니다. 그리고 마침 딱! 필요했던 클래스를 만날 수 있도록 도와드립니다. “누구나 쉽게 배운다” 라는 두런의 미션을 위해 두런AI는 끊임없이 성장할 것입니다.
크리에이터 소개
커리큘럼
Part 1. Data analysis
Chap 1. 분석
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곽기영 데이터애널리틱스 - 나이브베이즈 🔑 Naive Bayes | 베이즈정리(Bayes' theorem) | 사건발생 확률 | 조건부 확률 | 사후확률 | 사전확률 | 라플라스 추청치 56:50
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Chap 2. 텍스트 마이닝
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Chap 3. 웹 스크레이핑과 데이터 분석/시각화
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