서울 R 미트업 2024년

인공지능과 데이터 사이언스

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서울 R 미트업 발표자

’24년 발표자 모집

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쿼토 대시보드와 페어 트레이딩

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발표 목록

발표 1

  • 제목: “병렬 처리로 페어 트레이딩 최적 수익 파라미터 도출”
  • English Title: “Deriving Optimal Profit Parameters for Pair Trading through Parallel Processing”
  • 발표자: 육송 (Datatrain)
  • 발표요약: 페어 트레이딩 (Pairs Trading)을 위한 최적 파라미터를 도출하기 위한 연산을 빠르게 하기 위해서 doParallel을 적용하는 방법을 다룹니다.
  • 발표자료: 바로보기(zip파일)

발표 2

  • 제목: 차세대 대쉬보드: flexdashboard → 쿼토 대시보드
  • English Title: Next Generation Dashboard: flexdashboard → Quarto Dashboard
  • 발표자: 이광춘 (한국 R 사용자회)
  • 발표요약: “R 마크다운”으로 저작하고 flexdashboard를 사용한 대시보드 제작 방법에 대한 경험이 축적되면서 차세대 “R 마크다운”으로 표방하며 현재는 사실상의 표준으로 자리잡은 쿼토(Quarto) 버전 1.4에 추가되어 23년 11월 출시된 쿼토 대시보드로 개발한 경험을 공유합니다.
  • 발표자료: 바로보기

제이펍 출판사에서 Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬 책을 10권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬

이 책은 인터랙티브 시각화 패키지인 Plotly로 시각화하는 방법을 취업률 및 코로나 데이터로 예를 들면서 R과 파이썬으로 구현한다. 1부에서는 데이터 시각화의 개념과 중요성을 소개하고, 2부에서는 Plotly의 기초 개념과 레이아웃, 서브플롯 등 필수 기능을 설명한다. 3부에서는 산점도, 폭포수 차트 등 목적에 따른 Plotly 시각화 방법과 특수 기능을 안내한다. 4부에서는 효과적으로 Plotly 시각화를 활용하기 위한 버튼, 슬라이더 등 컨트롤의 생성 및 구현 방법, 결과물을 공유하기 위한 온/오프라인 배포 방법을 알아본다. 마지막으로 부록에서는 Plotly의 기능을 극대화할 수 있는 Dash와 Shiny 패키지로 대시보드를 설계하고 구현하는 과정을 다룬다.

부동산과 공간정보

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발표 목록

발표 1

  • 제목: “2040 청년 세대 주택부담능력의 변화 - 수도권을 중심으로”
  • English Title: “Shifting Housing Burden for the 20-40 Age Group: Insights from the Seoul Capital Region”
  • 발표자: 박순만 (명지대)
  • 발표요약: 본 연구는 서울을 비롯한 수도권 지역의 분양가 자료를 바탕으로 하여, 지난 30년간의 청년세대의 주택 구입 비용에 대한 부담 능력을 소득대비주택가격(PIR)을 통해 바라보고자 하며, R의 다양한 분석 및 시각화 기능을 이용하였습니다.
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발표 2

  • 제목: “인공위성 데이터를 활용한 개발도상국의 개발패턴”
  • English Title: “Illuminating Development Dynamics in Developing Countries: A Satellite Data-Driven Approach”
  • 발표자: 김철민 박사 (Do it! 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니 저자)
  • 발표요약: 최근 인공위성 야간조도 데이터를 활용하여 개발도상국의 과거-현재 발전이 어떻게 진행되어 왔는지 분석하고, 기계학습을 이용하여 미래 변화까지도 예측
  • 발표자료: 바로보기

발표 3

  • 제목: “bitSpatial 패키지를 이용한 공간 데이터 시각화”
  • English Title: “Visualize spatial data with the bitSpatial package”
  • 발표자: 유충현 (한국 R 사용자회, Dplanex)
  • 발표요약: 행정구역 경계 수치지도 기반으로 공공데이터를 집계하고, 이를 시각화하는 일련의 리소스를 탑재한 bitSpatial 패키지로 통계지리정보(SGI; Statistical Geographic Information) 개발을 수행하는 방법을 소개합니다.
  • 발표자료: 바로보기

김송규(Amang Kim)님께서 데이터는 예측하지 않는다 책을 10권과 김철민 박사님께서 Do it! 공공데이터 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니 3권을 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터는 예측하지 않는다

데이터로 의사결정을 해야 하는 사람들 그리고 데이터로 의사결정 하는 것이 필요하다고 주장하는 사람들을 위한 책이 나왔다. 이 책은 우리가 알고 있던 데이터에 대한 지식이 얼마나 잘못된 것이 많으며, 이를 제대로 알지 못하면 어떤 실수를 범하게 되는지 여러 사례를 통해 밝히고 있다. 그리고 이런 실수에서 벗어나기 위해서는 인문학적 통찰이 중요하다는 것도 잊지 않고 강조한다.

Do it! 공공데이터 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니

공모전에서 수상한 R 데이터 분석 전체 과정 체험하기!
샤이니 웹 애플리케이션 개발과 배포까지

이 책은 데이터를 분석하는 전체 과정으로 R을 배운다. 실제 공모전이나 국책 사업에 선정된 수준 높은 프로젝트를 기반으로 학습하여 데이터 분석 실무를 체험해 볼 수 있다. 특히 아파트 실거래 분석 과정은 공공데이터포털(data.go.kr)에서 데이터를 자동으로 수집하는 방법부터 전처리, 분석, 시각화를 거쳐 애플리케이션으로 만들어 배포하기까지 전 과정을 자세하게 담았다. R만으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 샤이니(Shiny) 패키지 사용법도 자세하게 다룬다. 또한 지역별, 요인별 아파트 가격의 상관관계, 한반도 지진 발생, 커피 전문점 접근성, 최적의 버스노선 제시 등 일상생활과 밀접한 분석 주제도 포함하였다. 차별화된 결과물을 상품화하는 방법을 배워 데이터 분석 전문가로 성장하는 데 의미 있는 경험과 통찰을 얻어 보자.

데이터 저널리즘

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발표 1

  • 제목: “”
  • English Title: “”
  • 발표자: ()
  • 발표요약:
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발표 2

  • 제목: OCR의 끝판왕, Document AI (The ultimate OCR, Document AI)
  • English Title: Document AI: The Pinnacle of OCR Technology
  • 발표자: 변지민•이종호
  • 발표요약: 광학문자인식(OCR)에는 수많은 툴이 있지만, 이미지에서 표(table)와 내용을 동시에 정확하게 복원하는 도구는 찾기 어려웠습니다. 이번에 국회의원 회계보고서 자료(종이를 스캔한 PDF 형태)를 데이터화하는 과정에서 Google의 Document AI가 표와 내용을 매우 높은 정확도로 복원할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 기존 OCR프로그램과 Document AI를 비교해 보고, paper를 data로 만드는 기자들의 경험을 공유합니다.
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발표 3

  • 제목: “데이터 시각화 어디까지 보고 오셨어요?”
  • English Title: “From Data Science to Data Journalism: The Evolution of Data Visualization with AI”
  • 발표자: 이광춘 (한국 R 사용자회)
  • 발표요약: 데이터 과학자의 시각화와 시민기자로서 데이터 시각화의 경험을 공유하고 최근 챗GPT로 대표되는 AI 기술과 접목한 데이터 시각화의 미래를 조망합니다.
  • 발표자료: 바로보기

공익법인 한국R사용자회에서 데이터는 챗GPT 데이터 과학 책을 5권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터 과학 운영체제 - 챗GPT 데이터 과학

AI와 협업, 데이터 과학의 새 지평을 열다!

이 책은 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어서, 새로운 시대를 여는 열쇠를 제공합니다. 여러분은 데이터라는 미개척 영역을 탐색하며 그 속에 숨겨진 통찰의 보석을 발견하게 될 것입니다.

데이터 과학의 기초부터 고급 기술까지, 체계적이고 실용적인 로드맵을 제시합니다. 풍부한 예제와 실습을 통해 데이터 수집, 전처리, 탐색적 분석, 모형과 시각화, 커뮤니케이션 등 데이터 과학 전 영역에 걸친 핵심 개념과 기술을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.

데이터 과학과 인공지능의 경계를 넘나드는 여정에 도전하세요. “챗GPT 데이터 과학”이 당신의 나침반이 되어줄 것입니다. 데이터 사이언스의 미래를 선도하는 혁신적인 인재로 거듭나는 그날까지, 믿음직한 동반자가 되어 줄 것입니다.

노코드 LLM과 GA

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발표 1

  • 제목: “노코드 사용자를 위한 RAG 및 LLM 파인 튜닝 구축”
  • English Title: “Building RAG & LLM Fine tuning for Non Coder”
  • 발표자: 어수행 (크립토랩)
  • 발표요약: 소개합니다.
  • 발표자료: R과 Python을 각각 이용해서 Google Analytics를 분석하는 방법에 대해 소개합니다. 바로보기

발표 2

  • 제목: R과 Python으로 하는 Google Analytics 분석
  • English Title: Google Analytics Analysis with R and Python
  • 발표자: 홍성학 (한국R사용자회)
  • 발표요약:
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발표 3

  • 제목:
  • English Title:
  • 발표자:
  • 발표요약:
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김송규(Amang Kim)님께서 데이터는 예측하지 않는다 책을 10권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터는 예측하지 않는다

데이터로 의사결정을 해야 하는 사람들 그리고 데이터로 의사결정 하는 것이 필요하다고 주장하는 사람들을 위한 책이 나왔다. 이 책은 우리가 알고 있던 데이터에 대한 지식이 얼마나 잘못된 것이 많으며, 이를 제대로 알지 못하면 어떤 실수를 범하게 되는지 여러 사례를 통해 밝히고 있다. 그리고 이런 실수에서 벗어나기 위해서는 인문학적 통찰이 중요하다는 것도 잊지 않고 강조한다.

AI 시대 저작도구: 쿼토

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발표 1

  • 제목: 쿼토(Quarto)와 AI의 만남, 글쓰기의 새로운 지평을 열다!
  • English Title: The Convergence of Quarto and AI: Unleashing a New Era of Writing!
  • 발표자: 이광춘 (한국 R 사용자회)
  • 발표요약: 챗GPT로 대표되는 AI 기술이 글쓰기 분야에 가져온 혁신적 변화를 집중적으로 조명합니다. 쿼토(Quarto)를 활용한 실제 사례를 통해, AI와 인간의 협업이 콘텐츠 창작의 효율성과 창의성을 어떻게 향상시키는지 보여드리겠습니다. 나아가 AI와 인간 저작물의 경계가 모호해지는 현상에 대해 깊이 있게 고찰해 보고자 합니다.
  • 발표자료: 바로보기

발표 2

  • 제목:
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발표 3

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김송규(Amang Kim)님께서 데이터는 예측하지 않는다 책을 10권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터는 예측하지 않는다

데이터로 의사결정을 해야 하는 사람들 그리고 데이터로 의사결정 하는 것이 필요하다고 주장하는 사람들을 위한 책이 나왔다. 이 책은 우리가 알고 있던 데이터에 대한 지식이 얼마나 잘못된 것이 많으며, 이를 제대로 알지 못하면 어떤 실수를 범하게 되는지 여러 사례를 통해 밝히고 있다. 그리고 이런 실수에서 벗어나기 위해서는 인문학적 통찰이 중요하다는 것도 잊지 않고 강조한다.

AI 시대 Shiny 의 미래

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발표 1

  • 제목: “”
  • English Title: “”
  • 발표자: 공병규(유타대 아시아캠퍼스)
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발표 2

  • 제목:
  • English Title:
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발표 3

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  • English Title:
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김송규(Amang Kim)님께서 데이터는 예측하지 않는다 책을 10권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터는 예측하지 않는다

데이터로 의사결정을 해야 하는 사람들 그리고 데이터로 의사결정 하는 것이 필요하다고 주장하는 사람들을 위한 책이 나왔다. 이 책은 우리가 알고 있던 데이터에 대한 지식이 얼마나 잘못된 것이 많으며, 이를 제대로 알지 못하면 어떤 실수를 범하게 되는지 여러 사례를 통해 밝히고 있다. 그리고 이런 실수에서 벗어나기 위해서는 인문학적 통찰이 중요하다는 것도 잊지 않고 강조한다.