--- 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[ 정형데이터와 비정형 데이터, 그리고 기계학습 ] .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[ ] ]