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title: "R in Sports"
subtitle: "올림픽 우승팀 예측"
author: "저자: 알사랑"
institute: "R 사용자회"
date: "2021-11-19"
output:
xaringan::moon_reader:
css:
- [default]
- css/rconf.css
- css/rconf-fonts.css
lib_dir: libs
seal: false
nature:
highlightStyle: googlecode
highlightLines: true
highlightLanguage: ["r"]
countIncrementalSlides: false
ratio: "4:3"
includes:
after_body: [css/rconf-logo.html]
editor_options:
chunk_output_type: console
---
```{r setup, include = FALSE}
library(tidyverse)
options(
htmltools.dir.version = FALSE,
htmltools.preserve.raw = FALSE,
tibble.width = 60, tibble.print_min = 6,
crayon.enabled = TRUE
)
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, message=FALSE, warning=FALSE,
comment="", digits = 3, tidy = FALSE, prompt = FALSE, fig.align = 'center',
fig.width = 7.252,
fig.height = 4,
dpi = 300)
# uncomment the following lines if you want to use the NHS-R theme colours by default
# scale_fill_continuous <- partial(scale_fill_nhs, discrete = FALSE)
# scale_fill_discrete <- partial(scale_fill_nhs, discrete = TRUE)
# scale_colour_continuous <- partial(scale_colour_nhs, discrete = FALSE)
# scale_colour_discrete <- partial(scale_colour_nhs, discrete = TRUE)
```
class: title-slide, left, bottom
# `r rmarkdown::metadata$title`
----
## **`r rmarkdown::metadata$subtitle`**
### `r rmarkdown::metadata$author`
### `r rmarkdown::metadata$date`
---
class: inverse, middle
name: data-science-case
# 발표 개요
----
.pull-left[
.black[**디지털 불평등(Digital Divide)**]과 .red[**디지털 경제전환(Digital Transformation)**]의 가속화가 코로나19로 보다 명확해진 시대다. 이러한 변화의 중심에 빅데이터, 기계학습, 인공지능 등 데이터 기반 기술이 자리 잡고 있으며 또 집중 관심을 받고 있다. 데이터 시대를 맞아 **R**은 통계에 기반한 프로그래밍 언어임에도 불구하고 다른 범용 프로그래밍 언어와 같은 큰 인기를 얻고 있다.
금번 .green[**‘한국 R 컨퍼런스 2021’**] 은 기존 통계학 관련 학계, 산업계, 정부 뿐 아니라 데이터 과학계까지 망라해 데이터를 통해 문제를 해결하고 가치를 창출하고자 하는 모든 분이 모여 경험과 지식을 공유하고 네트워킹을 할 수 있는 자리로 기획하였다. 데이터 활용의 폭과 깊이를 더한 이 자리에서 데이터를 통해 새로운 세상을 열어가고 함께 하실 수 있는 많은 분을 만나는 소중한 시간이 되었으면 합니다.
]
.pull-right[
.left[
1\. **[.black[디지털 불평등]](#digital-inequality)**
2\. **[.red[디지털 경제전환]](#digital-inequality)**
3\. **[.green[한국 R 컨퍼런스 2021]](#digital-inequality)**
4\. [마무리](#digital-goodbye)
]
]
---
name: ml-bigdata-ml
# 빅데이터와 기계학습
.center[
]
.footnote[
- [데이터 가져오기](https://statkclee.github.io/ingest-data/)
- [직사각형 데이터](https://statkclee.github.io/data-science/)
- [텍스트 데이터](https://statkclee.github.io/text/)
- [네트워크 데이터](https://statkclee.github.io/network/)
- [지리정보 데이터](https://statkclee.github.io/spatial/)
- [이미지 데이터](https://statkclee.github.io/trilobite/)
- 오디오/소리 데이터
- ...
]
---
name: ml-bigdata-ml
# 소프트웨어 1.0과 2.0
- 소프트웨어 1.0: 사람이 직접 규칙(Rule)을 작성하여 똑똑한 시스템 개발
- 소프트웨어 2.0: 데이터에서 딥러닝 알고리즘을 활용 기계가 알고리즘(Algorithm) 제작
.center[
]
.footnote[
[궁극의 주인이 될 알고리즘(Master Algorithm)](https://statkclee.github.io/ai-lab/master-algorithm.html)
]
---
name: rconf-goodbye
class: middle, inverse
.pull-left[
# **경청해 주셔서
감사합니다.**
## R 사용자회
]
.pull-right[
.right[
]
]