R 함수 작성을 마스터할 수 있으며, 복잡한 SQL 대신 R로 데이터 베이스 쿼리 및 핸들링하는 법을 마스터할 수 있다.

1-1. 데이터 전처리 - 추출(filter, select, slice)

1-2. 데이터 전처리 - 정렬(arrange, sort)

1-3. 데이터 전처리 - 변수 생성(mutate)

1-4. 데이터 전처리 - 그룹핑 및 요약(group_by, summarise)

1. 기본 데이터 처리 + 예제 실습

2-1. 기본 함수 작성 

2-2. 고급 함수 작성 (map, map2, pmap)

2-3. R로 데이터 베이스 interface

2-4. R로 데이터 베이스 query

2. 함수작성 + 예제 실습

함수형 언어로써의 고급 R 프로그래밍 연습 및 복잡한 SQL 대신 간결한 R로 데이터베이스 쿼리하기

분포, 관계, 비중 등의 기본 통계 시각화 외에 고급 시각화 기술(모델 시각화, 공간시각화, 텍스트 상관 시각화 등)을 학습하고 인사이트를 도출할 수 있다.

1-1. 분포 시각화

1-2. 관계 시각화

1-3. 비중 및 중요도 시각화

1-4. 모델(lm, glm, loess 모형 외) 시각화

1. 통계 시각화  +  예제 실습

2-1. 공간 데이터 이해(속성 데이터와 조인)

2-2. 공간 시각화 (서울 및 전국 지도)

2-3. 텍스트 데이터 이해 

2-4. 텍스트 간 거리 및 상관관계 시각화

2. 공간시각화 +  예제 실습

R을 활용한 고급 시각화

강사가 진행한 국내 1위 **회사 스마트 팩토리 센서 데이터 분석을 통한 사전 고장 예측 프로젝트를 실제로 구현해 볼 수 있다.

1-1. 제조 빅데이터 이해 (문제정의, x변수 및 y변수 정의, 오류 데이터 vs. 이상치)

1-2. 제조 빅데이터 데이터 읽기 (200개 csv 파일의 센서 데이터 읽기)

1-3. 제조 빅데이터 전처리 (날짜 및 시간 데이터 처리, 작동 및 미작동 분류 외)

1-4. 제조 빅데이터 시각화 (200개 센서 데이터 시각화)

1. 제조 빅데이터  +  예제 실습

2-1. 데이터 분할

2-2. 특성 공학(feature engineering)

2-3. 모델 정의

2-4. 퍼래미터 조합 정의

2-5. 워크플로우 정의(파이프 라인 정의)

2-6. 모델 구동

2-7. 모델 평가

2-8. 최종 모델 선정

2-9. 센서별 고장 영향도 평가

2. 기계학습 +  예제 실습

스마트 팩토리 설비에 부착된 센서 데이터 분석으로 사전 설비 고장 예측 프로젝트 

개인 노트북(laptop)으로 100기가 이상 데이터 분석 및 기계학습으로 비용절감 효과를 기대할 수 있다.

1-1. 기본 패키지 연습(pandas, matplotlib, sklearn)

1-2. 기본 패키지 한계 이해 (개인 노트북으로 메모리보다 큰 사이즈 데이터 분석 불가)

1-3. 대안 모색(dask, rapid, vaex외)

1. Pyhton + 예제 실습

2-1. 데이터 변환(from csv to parquet, hdf5)

2-2. memory mapping 이해 

2-3. 100기가 이상 데이터 시각화

2-4. 100기가 이상 데이터 분석(통계 및 머신러닝)

2. 노트북으로 메모리보다 큰 사이즈 데이터 분석

Python을 활용하여 laptop으로 100기가 이상 데이터 분석하기

생성형 AI의 기본 개념부터 실무 활용까지 체계적으로 학습하여 비즈니스 현장에서 실질적으로 활용할 수 있는 역량 개발

1-1. 생성형 AI 개념과 작동 원리 이해

1-2. 생성형 AI에 대한 방송 매체별 중요 내용 리뷰

1-3. 국내/외 생성형 AI 활용 사례 리뷰 

1-4. 대표적인 생성형 AI인 chatGPT 셋업 및 전체 모습 리뷰

1-5. 생성형 AI를 활용한 창작 실습 (소설, 기획안, 그림, 게임 등)

1-6. 생성형 AI를 활용한 번역 실습 (human language, programming language)

1. (1일차) 생성형 AI 이해 및 활용 (기초)

2-1. 생성형 AI를 활용한 요약 실습 (발표자료, 책, 기사, 논문, 사진, 이미지, 동영상 외)

2-2. 생성형 AI를 비서로 활용하기 (여행/회의 스케줄, 요리법, 광고/홍보, 강의, 이메일 외)

2-3. 생성형 AI를 활용한 데이터 시각화 실습 (기초 시각화 4종 및 고급 시각화)

2. (2일차) 생성형 AI 활용 (기초-고급)

3-1. 생성형 AI의 취약점 이해

3-2. 소매/제조업에서의 생성형 AI 활용(시장 분석)

3-3. 소매/제조업에서의 생성형 AI 활용(경쟁업체 조사)

3-4. 소매/제조업에서의 생성형 AI 활용(수요 및 고객 이탈 예측)

3-5. 과정 Wrap-up & QnA

3. (3일차) 생성형 AI 활용 (고급)

생성형 AI 실무 적용

개인 PC(또는 노트북)에서 100기가 이상 데이터 분석을 위한 머신러닝 능력 향상

1-1. Python vaex 라이브러리

1-2. 데이터 전처리 및 시각화

1-3. 데이터 피처엔지니어링

1. (1일차) 머신러닝 데이터 분석

2-1. 빅데이터 분석 모델링

2-2. 학습 모델 적용

2. (2일차) 빅데이터 프로그래밍

Python를 활용한 빅데이터 프로그래밍

SQL 대신 Python(또는 R)으로 데이터 베이스 다루기

1-1. 파이선(R)에서 데이터 베이스 핸들링 개요

1-2. 데이터 베이스 및 언어 설치

1-3. Python과 DB 연결

1-4. Python에서 데이터 베이스 다루기

1. 데이터베이스 분석

Python(또는 R)으로 데이터 베이스 핸들링

포스코

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성균관대학교

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R, Python, TensorFlow, Pytorch, ChatGPT 전문 강사로, 대학 및 기업체에 출강하고 있습니다. 

파이썬

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이후선 강사

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능률협회/표준협회 생성형 AI 활용한 문제해결 외부강사

포스코 인재 창조원 데이터 분석 외부강사

한국 데이터산업 진흥원 데이터 분석 위촉 강사

지능형 사물인터넷 협회 데이터 분석 전문 강사

디시전 인사이트 대표

지능형 사물인터넷 협회 표창패 (교육과정 개발 및 강사부문)

지능형 사물 인터넷 협회 8년 연속 최다 수강생 배출

한국 데이터산업 진흥원 빅데이터 경진대회 대상

단국대학교 영문과 졸업

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