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학습자료
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학습개요

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연관과정

과정소개

학습목표

ㅇ데이터 분석의 기본 원리와 개념, R 프로그래밍의 기초 습득
ㅇR 소프트웨어 활용을 통해 데이터 분석 기법을 이해하고 파악하는 역량 향상
ㅇ알고리즘 분석 기법 실습 능력 배양으로 데이터 관리에 적용하여 활용

학습대상

ㅇ데이터 개선 활동 부문 실무자
ㅇ데이터 분석 기획자·개발자
ㅇR을 이용하여 데이터를 분석하고자 하는 초급자

학습내용

모듈 세부 내용 일차
데이터 분석의
시작
ㅇSCM 환경 및 ICT 발전
ㅇ유통 업종별 물류 특성
ㅇ신유통과 물류 4.0
1일차
09:00~18:00
데이터
분석의
기본
ㅇ주요 데이터 타입
   - 벡터, 데이터 프레임, 리스트, 필터링, 바인딩
ㅇ데이터 전처리
   - 결측값과 이상값 처리
ㅇ탐색적 데이터 분석
   - 기초 머신 러닝 기법
ㅇ최적 변수 찾기와 성능 평가
   - 모델의 성능 평가 방법
2일차
09:00~18:00
머신 러닝 ㅇ로지스틱, SVM, SVR, 의사 결정 나무, KNN, 인공 신경망
ㅇ상관 분석, 군집 분석, 유사도 분석
3일차
09:00~18:00
예제 데이터
실습
   [실습] 분석 기법을 활용한 데이터 분석
[연간 일정]
1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
24-26가산 7-9가산 13-15가산 29-12.1가산

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