이혜선
포스텍 산업경영공학과 교수
경북대학교 통계학과 박사
코넬대학교 통계학과 석사
서울대학교 소비자학과 학사
경력 : 시카고대학교 경제연구소, 미국국립여론조사연구소, UC샌디에고 의과대학
R 프로그래밍 고급 과정은 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝 및 기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표로 합니다.
※ 선수 과목
- 데이터분석을 위한 R 프로그래밍 기초
* 특히, week1 (R의 기초와 기본 스크립트), week3 (R 데이터 구조 (생성, 추출)), week6 (데이터 탐색) 강좌는 필수 수강 바랍니다.
[미리보기] |
week 11-1 [서포트벡터머신I]강좌 미리보기 |
week 12-1 [의사결정나무 I] 강좌 미리보기 |
주차 | 강의 내용 | |
---|---|---|
1 | Ⅸ. 데이터 마이닝 기초 | 다중 회귀 분석 I |
다중 회귀 분석 II | ||
데이터 마이닝과 분류 | ||
학습 데이터와 검증 데이터 | ||
주차별 질문 관련 공지사항 | ||
2 | Ⅹ. k-인접기법과 판별분석 | k-인접기법 (k-nearest neighbor) |
k-인접 기법 (k-nearest neighbor)-가중치 | ||
판별분석 I | ||
판별분석 II | ||
3 | Xl. 서포트벡터머신 | 서포트벡터머신I |
서포트벡터머신ll | ||
서포트벡터머신lll | ||
4 | XII. 의사결정나무와 랜덤 포레스트 | 의사결정나무 I |
의사결정나무 II | ||
랜덤 포레스트 | ||
5 | XIII. 군집분석 | 군집분석과 유사성 척도 |
계층적 군집분석 | ||
비계층적 군집분석 | ||
6 | XIV. 연관규칙과 로지스틱 회귀분석 | 연관규칙 분석 Ⅰ |
연관규칙 분석 Ⅱ | ||
로지스틱 회귀분석 | ||
7 | XV. 주성분 분석과 부분 최소자승법 | 주성분분석 |
주성분 회귀분석 | ||
Partial Least Square Regression | ||
8 | XVI. 딥러닝과 텍스트 마이닝 | Neural Networks |
Convolutional Neural Networks | ||
웹문서 텍스트 마이닝 |
포스텍 산업경영공학과 교수
경북대학교 통계학과 박사
코넬대학교 통계학과 석사
서울대학교 소비자학과 학사
경력 : 시카고대학교 경제연구소, 미국국립여론조사연구소, UC샌디에고 의과대학
포스텍 산업경영공학과