라이브에 참여하지 못해도
시간과 공간의 제약 없이
현직자의 노하우를 얻어요.
강의로 한 번, 과제로 또 한 번.
업무에 적용할 수 있도록
실무 노하우를 담았어요.
오늘 익힌 실무 스킬이
즉시 내 업무 성과가 되는
놀라운 경험으로 이어져요.
실무 노하우가 가득 담긴 현직자 VOD를 수강합니다.
VOD에 담긴 실무 노하우는 실무 과제를 통해 연습합니다.
부족한 부분은 언제든 다시 들을 수 있습니다.
연습한 노하우를 실무에 적용해보며 성과를 만듭니다.
저는 완전히 모르는 상태에서 시작했고 기대도
높지 않았는데, 끝까지 해내고 보니 굉장히
성장한 느낌이에요.
직장 다니면서 뭔가 끝까지 해본 게 처음이라..
'아무것도 모르는 사람도 할 수 있어요'라는 문구가 진짜 거짓이 아니었네요.
- 수료생 김태희님
매주 받는 강의 자료랑 과제 내용이 업무에서
흔하게 일어날 수 있는 상황 중심이어서,
'우리 회사라면 이런 식으로 해볼 수 있겠다.'
라고 생각하며 수업을 들었구요.
이론도 실무랑 연계되는 내용으로 알려주셔서
바로 업무에 적용할 수 있었어요.
- 수료생 김태형님
라이브니까, 공부하면서 궁금한 걸 바로바로
물어볼 수 있는게 제일 좋았어요!
VOD 강의 많이 들어봤지만 VOD는 궁금한 걸
물어볼 수도 없고, 물어볼 수 있다고 해도
답변 받는데 진짜 오래 걸렸거든요.
소통이 즉각적이라는 게 가장 좋았어요.
- 수료생 임미성님
멘토님도 퇴근하고 강의하시느라 힘드실 텐데
라이브 강의 때마다 정말 정성스럽게
과제 리뷰랑 피드백을 너무 잘 해주셨구요.
꼭 강의 때가 아니더라도 어려운 거 있을 때마다
하나하나 같이 해주시고 질문도 잘 받아주셔서
더 열심히 할 수 있었어요.
- 수료생 강지현님
데이터의 'ㄷ'자도 모르는 비전공 문과생이었지만,
현재는 헬스케어 빅데이터 분석 연구원으로 일하는 'R케미스트' 입니다.
대학원에서 처음 데이터 분석을 알게 된 뒤,
맨땅에 헤딩하는 식으로 혼자 R을 공부하던 시절이 있었습니다.
현재는 부서 내에서 데이터 분석을 가장 잘한다고 자부할 수 있습니다.
바야흐로 빅데이터 시대입니다.
그만큼 대용량의 데이터를 빠르고 효율적으로 다루는 것이 중요합니다.
헬스케어 분야의 데이터는 공단 데이터, 패널 데이터는 물론
환자 의무기록 데이터 등 대용량의 데이터가 많습니다.
하지만 헬스케어 분야에 종사하시는 많은 분께서 이런 빅데이터를 다루기를 어려워합니다.
데이터를 처리하는 데 시간이 오래 걸리기도 하고, 코딩을 하는 것도 벅차기 때문입니다.
이 강의는 이런 분들을 위한 강의입니다.
비전공자에서부터 현재까지 데이터 분석을 공부하고 실무를 진행하며 쌓은 경험을 바탕으로 강의를 준비하였습니다.
실제 현업에서 사용되는 헬스케어 빅데이터들을 사용하여
빠르고 효율적으로 데이터를 분석하고 결과를 도출하는 방법을 알려드리겠습니다.
헬스케어 연구원 1~3년차
R케미스트 멘토님
현) A 대학병원 빅데이터 분석 연구원
- 국민건강보험공단(NHIS) 만성질환 연구
- MIMIC-IV ICU patients 연구
대용량의 복잡한 데이터를 분석하기 위한 R
R은 타 데이터 분석 언어보다 접근하기 쉽고, 활용하기 쉽습니다. R은 계속 누적해서 쌓이는 대용량 빅데이터를 처리하고 분석하는 데 있어서 꼭 필요하고, 또 탁월한 언어입니다. R로 빅데이터를 분석하기에 앞서, 반드시 알아야 하는 문법과 구조를 이해하고, 손에 익힙니다.
빅데이터를 효율적으로 다루기
R의 data.table 패키지를 활용하면 대용량의 복잡한 빅데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 빠르고 정확한 데이터 전처리 과정을 통해 아무리 많은 데이터라도 잘 정돈할 수 있고, 이는 빅데이터 분석에 있어 필수 작업이기도 합니다. 헬스케어 분야의 빅데이터를 data.table 패키지를 통해 효율적으로 처리하는 방법을 배우고 실습해봅니다.
데이터 분석 결과를 시각화하고 인사이트를 찾기
R을 활용하여 빅데이터를 처리하고 분석까지 마쳤다면, 분석 결과를 한눈에 잘 보이게끔 만듦으로써 결과를 더 쉽게 공유할 수 있고, 데이터 속 숨겨진 인사이트를 발굴할 수 있습니다. 보건의료 빅데이터를 활용하여 개인의 질병 발생, 사망 등의 결과에 영향을 미치는 생존 분석을 실행하고, 분석 결과를 시각화해봅니다.
1회차
R로 데이터 갖고 놀기
2회차
빅데이터는 속도가 생명! data.table 기본 배우기
3회차
데이터 변환부터 조인까지: data.table 마스터하기
4회차
survival로 배우는 생존분석
5회차
사망 예측 머신러닝 모델링 만들기
6회차
커리큘럼 마무리
R 빅데이터 분석에 필요한 문법 구조를 익힐 수 있습니다.
헬스케어 빅데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
헬스케어 빅데이터를 R로 분석하고, 결과를 시각화 할 수 있습니다.
통계 분석 테이블 등 실무에서 유용한 패키지를 활용할 수 있습니다.
R을 활용하여 헬스케어 빅데이터를 처리 ∙ 분석하고 싶은 헬스케어 연구원
분석한 빅데이터를 시각화하여 인사이트를 찾고 싶은 헬스케어 연구원
대용량 빅데이터를 효율적으로 다루고 분석하고 싶은 연구원 및 대학원생
Q.
R을 따로 공부해본 적이 없는데 수강할 수 있을까요?
A.
가능합니다. R은 다른 데이터 분석 언어에 비해 쉬운 언어입니다.
여러분들의 눈높이에 맞춰 함께 공부해나갈 수 있는 과정을 준비하였습니다.
또한 스스로 공부할 수 있는 힘을 기르는 방법도 알려드릴 예정입니다.
Q.
별도의 프로그램 설치가 필요할까요?
A.
R 언어를 설치하고, R을 효율적으로 사용하기 위한
RStudio라는 통합개발환경(IDE)를 설치해야 합니다.
수업 내에서 설치하는 방법을 자세히 말씀드립니다.
Q.
강의를 들으면 실무에서 바로 사용이 가능할까요?
A.
가능합니다. R 역시 하나의 언어입니다. 많이 사용할수록 익숙해지고, 쉬워집니다.
실무에서 무조건 사용하는 내용들만 알려드리고,
다양한 실무 과제들을 풀며 언어에 익숙해진 뒤 현업에서 바로 사용할 수 있도록 강의를 준비하였습니다.
Q.
실무VOD는 어떻게 진행되나요?
A.
Q.
강의자료는 다운로드 받을 수 있나요?
A.
Q.
강의를 듣다가 질문이 생기면 어떻게 하나요?
A.
Q.
VOD 수강 기간을 연장할 수 있나요?
A.
Q.
법인카드 결제로 인한 증빙자료가 필요한데, 어떻게 받을 수 있나요?
A.
Q.
기업 교육도 가능한가요?
A.
[수강기간]
실무 VOD의 수강 기간은 평생교육법 시행령 제23조에 따라 정상 수강기간(유료)와 복습 수강기간(무료)로 구성됩니다. 정상 수강기간(유료)는 결제일로부터 30일까지 해당되며, 이후에는 복습 수강기간으로 제공됩니다. (사전 예약 강의의 경우 강의 오픈일부터 30일)
과정에 따라 복습 수강기간이 평생 수강기간으로 대체되어 제공될 수 있습니다.
[환불규정]
환불은 정상 수강기간(유료)에 한해 가능하며 복습 수강기간은 부가적 서비스로 환불 대상에 포함되지 않습니다. 환불은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다. 수강 진도율은 환불 요청일을 기준으로 산정되며, 수강 진도율 50% 이상을 달성했을 경우 환불이 불가합니다.
- 결제 후 7일 이내 : 수강 이력 및 자료 열람 이력이 없는 경우 전액 환불
- 결제 후 7~10일 이내, 진도율 33% 이하 : 수강료의 2/3에 해당하는 금액 환불
- 결제 후 7~10일 이내, 진도율 33%~50% 이하 : 수강료의 1/2에 해당하는 금액 환불
- 결제 후 11~15일 이내, 진도율 50% 이하 : 수강료의 1/2에 해당하는 금액 환불
[동시접속 안내]
동일한 ID로 2대 이상의 기기에서 접속을 하는 경우, 수강이 제한 될 수 있습니다.
