LLM 활용 R 통계기법 입문 [AI Tutor와 함께 배우는 데이터 분석 첫걸음]

복잡한 데이터 분석, 어디서부터 시작할지 막막하시죠? 제가 쌓은 실전 노하우로 R, AI Tutor 활용법을 명쾌하게 알려드립니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

AI 활용법
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AI 코딩
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • R과 AI Tutor를 활용한 데이터 전처리 및 가공 능력

  • 실전 문제 해결을 위한 통계적 분석 및 결과 해석

  • LLM 기반의 효율적인 코드 작성 및 분석 자동화

  • 비즈니스 인사이트 도출을 위한 효과적인 데이터 시각화

  • 중급 수준의 데이터 분석 프로젝트 기획 및 수행

R 데이터 분석 기초부터
AI 기반 실전 문제 해결까지

데이터 분석 능력을 한 단계 업그레이드하세요.


데이터 분석, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요?
풍부한 실무 경험을 가진 강사가 R과 AI Tutor를 활용하여
복잡한 데이터를 명쾌하게 분석하고 실질적인 인사이트를 도출하는 방법을 알려드립니다. 체계적인 분석 능력과 AI 활용 역량을 강화하여 실제 문제 해결 능력을 갖추세요.


R과 AI Tutor로 문제 해결!
실전 데이터 분석 역량을 강화하는 강의입니다.

R, AI Tutor, LLM을 활용하여 데이터 전처리, 통계 분석, 시각화, 코드 작성 자동화 등
데이터 분석의 전 과정을 체계적으로 학습합니다. KoNLP, dplyr, ggplot2 패키지와 AI 기반 프롬프트 엔지니어링까지 다룹니다.



기초 문법을 넘어 실제 현업에서 부딪히는 복잡한 데이터 문제를 해결하고, AI를 통해 분석 효율성을 극대화하는 방법을 배웁니다.
데이터 분석 프로젝트 기획부터 결과 해석까지 실질적인 문제 해결 능력을 키웁니다.



RStudio 환경 설정부터 dplyr을 이용한 데이터 조작, ggplot2를 활용한 고급 시각화, KoNLP를 이용한 텍스트 마이닝, 그리고 AI Tutor를 활용한 LLM 기반 R 프롬프트 엔지니어링까지
데이터 분석의 전 과정을 직접 구현하며 실무 감각을 익힙니다.

R과 AI Tutor로
데이터 분석 마스터하기

Section 1 - R 데이터 분석 환경 구축 및 기초 이해

R 프로그래밍 언어의 기본 개념, 개발 환경 설정, 그리고 RStudio IDE 활용법을 학습합니다. 데이터 분석을 위한 필수 도구 설치 및 환경 구성을 통해 실습 준비를 완료합니다.

Section 2 - R 데이터 유형 및 핵심 구조 다루기

R에서 사용되는 다양한 데이터 유형(Numeric, Character, Logical)과 벡터, 요인, 행렬, 배열, 데이터 프레임, 리스트 등 핵심 데이터 구조를 이해하고 다루는 방법을 배웁니다.

Section 3 - 외부 데이터 연동 및 입출력(I/O) 마스터

TXT, CSV, Excel 등 다양한 형식의 외부 데이터를 R로 불러오고(Import), R 객체를 외부 파일로 저장하는(Export) 실무적인 데이터 입출력 기법을 익힙니다.

Section 4 - KoNLP 활용 한글 텍스트 마이닝 실습

KoNLP 패키지를 설치하고 자바 환경을 구축하여 한글 형태소 분석, 명사 추출, 텍스트 데이터 시각화(바차트, 워드 클라우드)를 실습합니다.

Section 5 - dplyr을 이용한 데이터 전처리 및 조작

dplyr 패키지의 filter(), select(), arrange(), mutate(), summarise(), group_by() 함수를 활용하여 데이터를 효율적으로 필터링, 선택, 정렬, 파생변수 생성, 요약하는 방법을 학습합니다.

Section 6 - ggplot2 기반 데이터 시각화 기법 활용

ggplot2 패키지를 사용하여 산점도, 막대그래프, 선그래프, 상자그림 등 다양한 유형의 그래프를 생성하고, aesthetics 설정과 데이터 시각화 기술을 심도 있게 배웁니다.

Section 7 - 비정형 데이터 정제 및 고급 텍스트 마이닝 응용

정규표현식을 활용한 문자열 처리, 힙합 가사 데이터 파싱, RColorBrewer를 이용한 색상 팔레트 적용, 워드 클라우드 시각화 등 고급 텍스트 마이닝 기법을 응용합니다.

Section 8 - 추론 통계 기초 및 확률 분포 실무 적용

확률의 기본 개념, 이항 및 정규분포를 R로 시각화하고 분석하는 방법을 배웁니다. 실무 데이터를 활용하여 재고 관리 등 확률 분석을 수행합니다.

Section 9 - LLM 기반 R-통계 프롬프트 엔지니어링

거대언어모델(LLM)의 원리를 이해하고, R 및 통계 분석을 위한 맞춤형 AI Tutor 설계 및 빌드 방법을 학습합니다. 에러 디버깅과 Gemini 활용법을 익힙니다.

복잡한 데이터 분석, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요?
이 강의는 바로 이런 분들을 위해 만들었어요.


✔️ R과 AI Tutor로 실전 데이터 분석 역량을 키우고 싶은 학습자

  • R 기초부터 고급 분석 기법까지 체계적으로 배우고 싶은 분

  • AI Tutor를 활용해 데이터 분석 코드 작성 및 오류 해결 능력을 향상시키고 싶은 분

  • 실제 데이터를 다루며 통계 분석 및 결과 해석 능력을 강화하고 싶은 분

✔️ AI 도구로 데이터 분석 워크플로우를 혁신하고 싶은 실무자

  • ChatGPT 등 LLM을 활용하여 효율적인 코드 작성 및 분석 자동화를 경험하고 싶은 분

  • 데이터 전처리, 조작, 시각화 전 과정을 AI와 함께 효율적으로 수행하고 싶은 분

  • 데이터 기반의 비즈니스 인사이트 도출 능력을 한 단계 업그레이드하고 싶은 분

✔️ 초급을 넘어 실질적인 문제 해결 역량을 갖추고 싶은 데이터 분석가 지망생

  • R과 AI Tutor를 연동하여 복잡한 데이터 분석 프로젝트를 기획하고 수행하는 능력을 기르고 싶은 분

  • 이론 학습을 넘어 실제 현업에서 마주할 수 있는 다양한 데이터 문제를 해결하는 경험을 쌓고 싶은 분

  • 데이터 분석 결과의 설득력을 높이는 효과적인 시각화 기법을 배우고 싶은 분


더 이상 데이터 분석 앞에서 망설이지 마세요.
R과 AI Tutor와 함께라면, 당신도 데이터의 숨겨진 가치를 발견하는 전문가가 될 수 있습니다.

수강 전 참고 사항


실습 환경

  • R 프로그래밍 개발 환경: R과 RStudio 최신 버전을 설치해야 합니다.

  • 운영체제: Windows, macOS, Linux 등 범용 운영체제를 지원합니다.

  • PC 사양: 원활한 데이터 분석을 위해 8GB 이상의 RAM과 충분한 저장 공간을 권장합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 데이터 분석에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

  • R 프로그래밍 언어 초급 수준의 학습 경험이 있으면 좋습니다.

  • AI Tutor 활용을 위해 ChatGPT 등 LLM 사용 경험이 도움이 됩니다.

학습 자료

  • 강의에서 제공하는 실습용 데이터 파일(CSV, TXT 등)을 활용합니다.

  • RStudio 내에서 생성되는 코드 스니펫 및 분석 결과를 저장합니다.

  • KoNLP, dplyr, ggplot2 등 주요 R 패키지 문서를 참고합니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • R과 AI Tutor를 활용한 데이터 분석 스킬을 한 단계 업그레이드하고 싶은 학습자

  • AI 도구를 활용하여 데이터 분석 워크플로우를 혁신하고 싶은 실무자

  • 초급을 넘어 실질적인 문제 해결 역량을 갖추고 싶은 데이터 분석가 지망생

  • 복잡한 데이터를 분석하고 비즈니스 인사이트를 도출해야 하는 기획자 및 연구자

선수 지식,
필요할까요?

  • 기본적인 컴퓨터 활용 능력 (파일 관리, 프로그램 설치 등)

  • 데이터 분석에 대한 관심과 학습 의지

  • R 프로그래밍 및 통계학 사전 지식 불필요 (기초부터 학습)

안녕하세요
장영완입니다.

통신업체인 엘지전자에서 약27년간 개발자 업무를 담당하였습니다. 은퇴후에 각 대학교의 교양SW코딩 학습과 직업학교 관공서등에서 강의를 진행하여왔습니다. 현재도 직업전문학교에서 사물IOT과정의 수업을 진행하고 있습니다.

아래와 같은 내용으로 강의녹화하여 이를 공유하고 싶습니다.

1.R통계 기본/심화과정

2.사물IOT 기술기법의 센서데이터 수집부 아두이노

3.라즈베리파이 기술

4.AI활용을 위한 기본/심화 과정(기본알고리즘 이해 및 툴활용법)

5.스마트 팜 구성을 위한 시스템적인 플랫폼 구현기법

6.시각화 기법인 태블로와 PowerBI 기술

7.현업의 6시그마 기술기법

8.빅데이터 분석 하둡에코시스템 구축

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커리큘럼

전체

33개 ∙ (16시간 20분)

해당 강의에서 제공:

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강의 게시일: 
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