설명
| 과목명 | R 고급 프로그래밍: 수치해석 및 시뮬레이션 |
| 난이도 | 중상급 |
| 강의형태 | PPT를 통한 이론 설명 및 R을 이용한 코딩 실습 |
| 수강 대상 | R 고급 프로그래밍 기법 수련이 필요한 애널리스트 |
| 수강 기간 | 12주 — > 52주(수강기간 연장 행사) |
| 수강 분량 | 30분 강의 70회 |
| 주요 내용 | 수치해석 및 시뮬레이션에 대한 이론 강의 및 R을 이용한 각종 구현 기법 실습 |
| 수강료 | 297,000원(정가) –> 148,500원(50% 할인 행사) |
| 강의 담당 | 한창호 |
| 순서 | 강의명 |
| 1 장 | R 입문 |
| 2 장 | 해찾기
수치해석학적 적분 최적화 |
| 3 장 | 표본생성기법
몬테카를로 적분 분산감쇄기법 |
| 순서 | 강의명 |
| 1 | 강의 개요 |
| 2 | R 개요 |
| 3 | 설치 |
| 4 | 기본적 사용법 |
| 5 | 기본적 사용법 실습 |
| 6 | Useful Tips 1 |
| 7 | Useful Tips 2 |
| 8 | 조건문, 반복문, 벡터 기반 프로그래밍 |
| 9 | 조건문, 반복문, 벡터 기반 프로그래밍 실습 |
| 10 | 다양한 데이터 입출력 방법 |
| 11 | 다양한 데이터 입출력 방법 실습 |
| 12 | 사용자 정의 함수 설계 |
| 13 | 사용자 정의 함수 설계 실습 |
| 14 | 함수 설계 고급 기법 |
| 15 | 함수 설계 고급 기법 실습 |
| 16 | 디버깅 기법 |
| 17 | 디버깅 기법 실습 |
| 18 | 그래픽 기초 |
| 19 | 그래픽 기초 실습 |
| 20 | 데이터 구조 |
| 21 | 데이터 구조 실습 |
| 22 | 고급 그래픽기법 |
| 23 | 고급 그래픽 기법 실습 |
| 24 | 수치적 정밀도 |
| 25 | 해찾기 1: Fixed-point Iteration |
| 26 | 해찾기 1: Fixed-point Iteration 실습 |
| 27 | 해찾기 2: Newton-Raphson |
| 28 | 해찾기 2: Newton-Raphson 실습 |
| 29 | 해찾기 3: Secant Method |
| 30 | 해찾기 3: Secant Method 실습 |
| 31 | 해찾기 4: Bisection Method |
| 32 | 해찾기 4: Bisection Method 실습 |
| 33 | 수치해석학적 적분 1: Trapezoidal rule |
| 34 | 수치해석학적 적분 1: Trapezoidal rule 실습 |
| 35 | 수치해석학적적분 2: Simpsons rule |
| 36 | 수치해석학적 적분 2: Simpsons rule 실습 |
| 37 | 수치해석학적 적분 3: Adaptive quadrature |
| 38 | 수치해석학적 적분 3: Adaptive quadrature 실습 |
| 39 | 최적화 정의 |
| 40 | 최적화 1: Newtons Method 1 |
| 41 | 최적화 1: Newtons Method 1 실습 |
| 42 | 최적화 2: Golden Section |
| 43 | 최적화 2: Golden Section 실습 |
| 44 | 최적화 3: Multivariate Optimization |
| 45 | 최적화 3: Multivariate Optimization 실습 |
| 46 | 최적화 4: Newtons Method 2 |
| 47 | 최적화 4: Newtons Method 2 실습 |
| 48 | 최적화 응용 예제: Curve Fitting |
| 49 | 최적화 응용 예제: Curve Fitting 실습 |
| 50 | 표본생성 기법 1: i.i.d. uniform |
| 51 | 표본생성기법 1: i.i.d. uniform 실습 |
| 52 | 표본생성기법 2: 이산형 확률변수 |
| 53 | 표본생성기법 2: 이산형 확률변수 실습 |
| 54 | 표본생성기법 3: Inversion method |
| 55 | 표본생성기법 3: Inversion method 실습 |
| 56 | 표본생성기법 4: Rejection method |
| 57 | 표본생성기법 4: Rejection method 실습 |
| 58 | 표본생성기법 5: Simulating normals |
| 59 | 표본생성기법 5: Simulating normals 실습 |
| 60 | 몬테카를로 적분 1: Hit-and-miss |
| 61 | 몬테카를로 적분 1: Hit-and-miss 실습 |
| 62 | 몬테카를로 적분 2: Improved Monte Carlo integration |
| 63 | 몬테카를로 적분 2: Improved Monte Carlo integration 실습 |
| 64 | 분산감쇄기법란 무엇인가? |
| 65 | 분산감쇄기법 1: Antithetic sampling |
| 66 | 분산감쇄기법 1: Antithetic sampling 실습 |
| 67 | 분산감쇄기법 2: Importance sampling |
| 68 | 분산감쇄기법 2: Importance Sampling 실습 |
| 69 | 분산감쇄기법 3: Control variates |
| 70 | 분산감쇄기법 3: Control variates 실습 |
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