강의 안내 및 머신러닝 개요

  • 커리큘럼
  • 질문 및 토론
  • 참고자료

커리큘럼

  • 강의 안내 및 머신러닝 개요

    0:32:37 맛보기

  • 명목형 데이터와 수치형 데이터 분류 및 특징 설명

    0:31:47

  • 데이터 중심경향-평균 중앙값 최빈수 계산

    0:29:42

  • 데이터 분포분석 ? 범위 사분위수 분산 표준편차 계산

    0:31:17

  • 데이터 분포 시각화 ? 히스토그램과 상자도표 구현

    0:28:24

  • 빈도분석 실습작업

    0:28:42

  • 교통사건사고 파일 이용한 지역별 교통사고사상자 분석 코딩 및 시각화

    0:28:30

  • dplyr패키지

    0:26:39

  • Dplyr 패키지 주요함수 설명

    0:29:03

  • Summarise()함수와 aggreagate()함수 설명

    0:25:44

  • 데이터 수집- 트위터 연결하기

    0:30:14

  • 데이터 전처리

    0:26:39

  • 불필요한 트윗내용 제거하기

    0:25:15

  • 트윗에서 분석에 불필요한 트윗태그 특수문자 url제거방법

    0:25:39

  • 워드클라우드 시각화 작업까지 활용

    0:26:26

  • tm패키지를 이용한 텍스트마이닝

    0:26:58

  • tm패키지에서 텍스트 분석과정 및 해당 관련 함수 설명 및 실습

    0:27:36

  • KoNLP 패키지를 통한 형태소 분석

    0:25:33

  • 보통명사를 추출 프로그램 실습

    0:29:01

  • 연관성 규칙 및 apriori 알고리즘 개략적 설명

    0:32:36

  • 문서에서 단어간의 연관성 규칙 생성하여 문서요약하기

    0:27:54

수강 신청 후에 확인하실 수 있습니다.