강좌 소개

개발자 출신이 아니라 생초보로 시작했던 현직 컨설턴트의 

맨땅에 헤딩하며 배운 R 독학 꿀팁 전수!

 

 

 

김승욱 선생님의 강의에선 당신이 갖고 있던 R 프로그래밍에 대한 갈증을 해결해드립니다!

통계 용어를 하나도 모른다고 걱정하지 마세요. 분산이 무엇인지, 정규 분포는 무엇이고,

귀무가설은 무엇인지 하나 하나 알려드립니다.

프로그래밍 관련 지식도 기초 산술 함수를 일일이 입력해보는 것부터 시작합니다. 

 

 

 

 

왜 많은 통계 프로그램 중 R인가요?

 

① 무료 프로그램입니다!

     학생이거나 직장에 다른 통계 프로그램이 다운로드 되어있지 않은 직장인이 비싼 통계프로그램을 쓸 수 있을까요?

 

②  R의 가장 큰 장점은 쉽다는 것입니다!

      다른 프로그램에 비해 상대적으로 진입 장벽이 낮기 때문에 초보자 분들도 쉽게 접근하실 수 있습니다. 

 

③ 다양한 확장파일 및 프로그램들과 호환이 가능합니다!

     XLS, JPG, MP3, HTML, GIF 등 다양한 확장파일을 가져올 수 있고,

     SPSS, SAS 등 통계프로그램 자료, 웨어러블 기기, SNS에서 작성한 내용을 다 가져올 수 있습니다!

 

④ 약 10000개의 패키지로 다양한 함수를 사용 가능합니다!

     어렵고 복잡한 코드를 직접 입력하는 과정을 확 줄여버렸습니다!

 

당신의 업무 자동화를 위한 R, 더 이상은 배우기를 미룰 수 없습니다.

지금 시작하셔야 할 때입니다. 

 

 

 

 

수강 후 당신은 어떻게 변할까요? 

 

<강좌 화면을 직접 캡쳐한 모습>

 

당신도 가지고 있는 데이터를 바탕으로 이런 그래프를 직접 시각화해볼 수 있습니다.

더 이상 데이터를 데이터로만 보지 말고, 한 눈에 들어오게 시각화해보세요!

 

<강좌 화면을 직접 캡쳐한 모습>

 

김승욱 선생님의 기초 통계 분석 강의에서 선형회귀분석까지 마스터한다면

어떤 변수들 간에 상관관계를 가지는지 살펴볼 수 있고

당신의 업무, 연구 등 다양한 분야에서 활용 가능합니다! 

 

 

 

 

 

 

이 강의만의 특징

 

#1. 개발자 출신이 아니라, 생초보로 시작했던 김승욱 선생님만의 맨땅에 헤딩하며 배웠던 R프로그래밍 꿀팁 전수!

초심자 여러분들이 어디서 가장 어려워하는지 잘 알고 있습니다.

 

#2. 정말 하나하나 차근차근 알려드립니다.

설치도 어떻게 하는지 모르겠는 분들을 위하여, 설치부터 시작합니다.

‘통계 배워본 적 없는데 어떻게 하지?’하는 분들을 위하여

수업 앞부분에 통계 기본 개념들을 하나하나 집고 넘어갑니다.

<강좌 화면을 직접 캡쳐한 모습> 

 

#3. R과 관련된 거의 전 영역을 포괄합니다!

R 시각화만, R 통계만 배우고 싶은 게 아니라 R에 관한 전반적인 내용을 공부해보고 싶은데 안 되나? 

김승욱 선생님의 강의에선 기본 R 사용법/ R 데이터 핸들링/ R 시각화 기초/ R 통계 기초

4개의 영역을 모두 포괄해 R에 관한 당신의 시야를 더욱 넓혀줍니다.

 

#4. 13시간 만에 정복하는 R 프로그래밍 기초

: 오프라인 강좌를 들으러 갈 시간도 없는 당신을 위해 13시간 동안

컴팩트하게 R 프로그래밍 기초를 정복할 수 있는 강좌를 준비해보았습니다.

 

#5. 실습과 함께하는 r 프로그래밍

: 아무리 이론을 많이 안다고 해도 직접 해보지 않으면 익힐 수 없는 게 R 프로그래밍입니다.

김승욱 선생님은 직접 실습 과정을 시연하기 때문에, 수강생 여러분은 그저 따라하기만 하면

R 기초 프로그래밍은 어느새 내 것으로 만들어져 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

시각화에 필요한 R 색상 자료부터 실습에 필요한 데이터 자료까지

모두 강사님이 참고 자료로 준비해 놓았습니다.

배운 걸 바로 실습할 수 있는 기회 놓치지 마세요!


강의 목록

  • 기초 통계
    2강
  • 분포
    3강
  • 검정
    1강
  • 선형회귀분석
    2강

선생님

Seungwook Kim
쪽지

(현) Rloha 대표 컨설턴트
(전) NBT 데이터 엔지니어
(전) 셈웨어 데이터 분석 실장
(전) 기상청 Big Data Application Team 연구원

질문은 언제나 환영합니다.
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총 8강 · 4시간 21분 분량
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