이혜선
포스텍 산업경영공학과 교수
경북대학교 통계학과 박사
코넬대학교 통계학과 석사
서울대학교 소비자학과 학사
경력 : 시카고대학교 경제연구소, 미국국립여론조사연구소, UC샌디에고 의과대학
뉴칼라 Level2_R 3-2 (21-003차)
POSTECH
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강좌 소개
R 프로그래밍 고급 과정은 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝 및 기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표로 합니다.
※ R프로그램을 처음 수강하는 분들께 알립니다.
(1) R 프로그램 설치시 컴퓨터이름이(계정) 한글이면 설치 장소를 찾지못해 오류가 발생할 수 있습니다. 영문이름의 계정을 새로 만들어 설치하기 바랍니다.
(2) R과 RStudio를 설치하고, 처음 R프로그래밍을 사용하시는 분들은 R설치자료와 기본 스크립트를 참고하면 됩니다 (교재 탭의 R프로그램설치와기초.pdf).
(3) R사용에 관한 문의 및 안내는 [토론]에 올려주시면 조교가 24시간내로 응답해줄 겁니다. 또한 수강생들간 적극적인 토론(정보 나눔) 환영합니다.
(4) 강의자료는 교재 탭에서 다운받으실 수 있습니다.
강좌 목차
| 주차 | 주차 | |
|---|---|---|
| 1 | I. 데이터 마이닝 기초 | 다중 회귀 분석 |
| 데이터 마이닝과 분류 | ||
| 학습 데이터와 검증 데이터 | ||
| Week 1 질문 & 피드백 | ||
| 2 | II. 서포트벡터머신 | 서포트벡터머신 I |
| 서포트벡터머신 II | ||
| 서포트벡터머신 III | ||
| Week 2 질문 & 피드백 | ||
| 3 | III. 의사결정나무와 랜덤 포레스트 | 의사결정나무 I |
| 의사결정나무 ll | ||
| 랜덤 포레스트 | ||
| Week 3 질문 & 피드백 | ||
| 4 | IV. 부스팅 기법 | Begging and Boosting |
| GBM (Gradient Boosting Machine) | ||
| XGBOOST | ||
| Week 4 질문 & 피드백 | ||
교수자
운영팀
김종원
포스텍 산업경영공학과