쉽게 시작하는 데이터 분석 (엑셀, R, 파이썬) (상시모집)
- 작성자권도희 (202126089 / 대학일자리플러스센터)
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| 1 | 프로그램명 | 쉽게 시작하는 데이터 분석 (엑셀, R, 파이썬) |
| 2 | 모집일정 | 수강신청 매월 3회 진행(1~10일, 11~20일, 21~월 말일) |
| 3 | 진행일정 | 매월 진행(2개월 과정) |
| 4 | 교육장소 | dingco.kr |
| 5 | 프로그램 세부 커리큘럼 | 모듈 1. 빅데이터의 개념과 분석역량 1. 빅데이터의 개요 2. 빅데이터의 가치와 영향 3. 빅데이터 비즈니스 모델 4. 빅데이터 활용 전략 5. 비즈니스 프로세스와 의사결정 6. 마케팅 애널리틱스 7. 생산운영 애널리틱스 8. 회계 애널리틱스 9. 재무/인적자원 애널리틱스 10. 빅데이터 분석 기획의 이해 11. 빅데이터 분석 및 기획 접근법 12. 통계 기반 데이터 분석 13. 마이닝과 머신러닝 기반 데이터 분석 14. 비정형(텍스트) 마이닝 15. 데이터 시각화 기법과 이해 16. 빅데이터 플랫폼과 관리 17. 빅데이터 수집 및 저장 18. 빅데이터 처리 및 인프라 19. 빅데이터 분석 도구 모듈 2. 데이터 분석 WITH 엑셀 1. 데이터 입력 및 편집 그리고 계산 by Excel 2. 엑셀에서의 데이터 참조 및 분석 3. 데이터 통합 4. 데이터 분석을 위한 새로운 LineUp 5. 각종 데이터 원천으로부터 데이터 추출 6. 데이터 정제 및 변환 7. 데이터 축소 8. 빠른 변수 생성과 전처리를 위한 툴 9. 분석 데이터 구조 10. 분석 데이터 모델링 11. 시계열 분석을 위한 데이터 준비 12. 분석을 위한 값 측정 in DAX 13. 용도에 맞는 시각화 개체 선택 및 적용 14. 다양한 현상 분석 15. 웹 자료 활용 16. 보고서 공유 및 소비 모듈 3. 데이터 분석 WITH R 1. 안녕, R? R과 친해지기 2. R을 시작하는 첫걸음! R과 Rstudio 설치하기 3. Rstudio 무작정 한 번 따라해 보기 4. 분석의 시작, '변수' 이해하기 5. 마술 상자 같은 '함수' 이해하기 6. 강력한 연장(Tool), '패키지' 이해하기 7. 데이터의 세계로! 데이터 프레임 이해하기 8. 내가 만드는 데이터, 데이터 프레임 만들기 9. 내 데이터를 R에서, 엑셀, csv 활용하기 10. 간단한 함수로 데이터를 한 눈에 파악하기 11. 데이터를 이해하기 쉽게 변수명 바꾸기 12. 데이터를 새롭게 활용하는 파생변수 만들기 13. 분석 도전! '직장인들은 월급을 얼마나 받고 있나?' 14. 조건에 맞는 데이터만 간편하게 추출하기 15. 필요한 변수만 콕 집어 추출하기 16. 데이터를 원하는 순서대로 정렬하기 17. 파생변수를 이용해 다양하게 분석하기 18. 데이터를 손쉽게 집단별로 요약하기 19. 다른 데이터를 합쳐 활용하기 20. 분석 도전! '몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까?' 21. 변수의 관계를 표현하는 산점도 만들기 22. 시간에 따른 변화를 선 그래프로 표현하기 23. 집단 간 차이를 나타내는 막대 그래프 만들기 24. 데이터의 분포를 표현하는 상자 그림 만들기 25. 마우스 클릭에 반응하는 인터랙티브 그래프 만들기 26. 분석 도전! '어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까?' 27. 데이터 분석력을 꾸준히 높이는 실전 Tip 모듈 4. 데이터 분석 WITH 파이썬 1. Jupyter Notebook 설치 및 사용방법 2. Pandas를 활용한 정형 데이터 처리 3. Pandas를 활용한 정형 데이터 집계 4. Matplotlib를 사용한 다양한 그래프 작성 기초 5. Matplotlib를 사용한 다양한 그래프 활용 6. Bokeh 패키지를 활용한 Interactive Graph 작성 7. Konlpy를 활용한 한글 텍스트 분석 및 시각화 8. Nltk를 활용한 영어 텍스트 분석 및 시각화 9. 파이썬을 활용한 통계 분석 10. 파이썬을 활용한 업무 자동화 - 이메일 자동 발송 |
| 6 | 문의처 | 연락처 : 02-2106 - 8800 / 070-7663-8213 메일 : ninian@kacnet.co.kr 홈페이지 : dingco.kr |
| 7 | 과정소개 URL | http://dingco.kr/rv1/k-digital/main/lecture/info?course_uid=741121&education_uid=42792 |