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빅데이터의 세계, 원리와 응용 이미지

빅데이터의 세계, 원리와 응용




◈ 교과목 개요



본 과목은 최근 데이터 축적 및 활용기술의 급격한 발전으로 인해 많은 글로벌 선진 기업 및 조직들의 초미의 관심사가 되고 있는 빅 데이터 분석(Big Data Analytics) 관련 기술과 응용 방안에 대해 고찰함으로써, 새로 출현하고 있는 기술에 대한 이해도를 높이고, 통합적 탐구 및 사고 역량을 제고하는데 목적이 있습니다.

본 강의에서는 빅 데이터란 무엇인가에 대한 기본적인 논의로부터 시작하여, 빅 데이터를 어떻게 활용하여 기업이나 조직의 전략수립이나 경영관리 활동을 지원하는지? 빅 데이터 분석을 위해 필요한 기반구조, 또는 인프라에는 어떤 것들이 있는지? 데이터 분석은 구체적으로 어떻게 하는지? 빅 데이터 분석기술의 발전으로 인해 초래될 미래 조직 및 글로벌 사회의 변화에는 어떠한 것들 이 있을지 등에 관해 설명하고 함께 학습합니다. 특히, 구체적인 데이터 분석 방법론에 해당하는 통계 및 데이터 마이닝(Data Mining), 텍스트 마이닝(Text Mining), 인공지능(Artificial Intelligence) 및 기계학습(Machine Learning) 기법 등을 실제 데이터를 활용하여 실습해 봄으로써 빅 데이터 분석에 대한 이해도 제고와 함께, 향후 실무 적응능력의 토대를 제공합니다.

빅 데이터라는 분야는 컴퓨터 과학, 통계 및 데이터 마이닝, 경영 및 사회과학 등 다양한 분야의 융합적 지식이 필요한 분야입니다. 자신이 익숙한 분야도 있을 수 있겠지만, 부분별로는 전혀 새로운 내용을 접할 수 있어 수강생들이 다소 어렵게 느낄 수 있음을 잘 알고 있습니다. 특별히 이번 강의에서는 수강생 여러분들이 기존에 통계학이나 정보기술에 대한 이해가 없거나 매우 낮다고 전제하고 설명합니다.

빅 데이터라고 하는 새롭고 미래 지향적인 패러다임에 대해 공부하고 싶은 모든 학생들을 환영합니다.

◈ 샘플 강좌

◈ 교과목 목표

1) 빅 데이터의 정의와 특징, 최신 동향 및 전략적 활용방안에 대해 고찰해 봅니다.
2) 빅 데이터 분석 및 활용을 위한 기반 기술 및 데이터 분석 방법론을 학습합니다.
3) 실제 문제와 데이터에 기반한 실습을 통해 핵심 방법론에 대한 이해를 제고하고 문제 해결 능력을 배양합니다.

◈ 강의 내용

  • 1주차: 빅 데이터(Big Data)란 무엇인가?
  • 2주차: 빅데이터 활용전략
  • 3주차: 빅 데이터의 수집, 저장 및 처리
  • 4주차: 데이터 분석이란?
  • 5주차: 데이터 분석:예측
  • 6주차: 데이터 분석:분류 1
  • 7주차: 데이터 분석:분류 2
  • 8주차: 중간고사(Mid-Term)
  • 9주차: 데이터 분석: 군집화
  • 10주차: 데이터 분석: 연관관계
  • 11주차: 비정형 텍스트 분석: 전처리와 키워드 분석
  • 12주차: 비정형 텍스트 분석: 군집, 토픽, 감성 분석
  • 13주차: 소셜 네트워크 분석과 시각화
  • 14주차: 빅데이터의 미래
  • 15주차: 기말고사(Final exam)

◈ 이수기준

  • 퀴즈: 총 4회, 15%
  • 포럼: 총 1회, 10%
  • 과제: 총 6회, 25%
  • 중간고사: 총 1회, 20%
  • 기말고사: 총 1회, 30%
  • 이수기준: 총 60% 이상 획득 시 이수 가능

◈ 주요교재 및 참고자료

이 과목 수강을 위해 특별히 정해진 교재는 없습니다.
온라인 강의실에 제시되는 강의자료와 참고자료를 참고하시기 바랍니다.

◈ 참고자료

이 수업에서는 이론에 대한 설명뿐만 아니라 실제 데이터를 활용한 데이터 분석 및 모델링 실습을 수행합니다. 이를 위해 IBM SPSS사의 Modeler 라고 하는 데이터 마이닝 전문 솔루션을 사용합니다. IBM SPSS 사에서는 본 과목 수강생들을 위하여 3개월간 Modeler를 학습용으로 무상 사용할 수 있는 라이센스를 부여하였습니다. 데이터 분석이 시작되는 4주차에 IBM SPSS Modeler 를 자신의 PC에 다운로드 받을 수 있도록 안내하도록 하겠습니다.

◈ 권장사항

위에서 설명한대로 빅 데이터에 대한 이해를 위해서는 정보기술 및 통계, 경영 및 사회과학 관련 지식이 필요합니다. 특히, 정보기술이나 통계 관련 사전 지식이 전혀 없을 경우, 강사가 나름대로 매우 쉽게 강의한다 하더라도 수강 시 약간의 어려움을 느낄 수 있습니다. 뜻밖에 이러한 어려움은 다양한 “용어”에서 비롯되는 경우가 많습니다. 특히, 정보기술 관련해서는 더욱 그러합니다. 처음 듣거나, 자신에게 어려운 용어가 나오면 잠시 강의를 정지시키시고 인터넷 등을 검색하여 용어 이해를 하신 후 수강하실 것을 권장합니다. 한 학기가 지나시면 모든 용어가 편안하게 들리는 경험을 하시게 될 것입니다.

◈ 담당 교수

신경식 교수 사진

이화여자대학교 경영대학 경영학과 신경식 교수

이화여자대학교 신경식 교수는 경영대학 교수 겸 대학원 빅 데이터 분석학과 학과장, 이화여자대학교 경영연구소장, 이화 빅 데이터 인공지능응용 연구센터장, 한국지능정보시스템학회 회장을 맡고 있습니다. KAIST에서 경영 공학박사를 취득하였고 Harvard Univ., National Univ. of Singapore, U of Hong Kong 의 객원교수를 역임하였습니다. 주요 연구분야는 경영 빅 데이터 분석, 데이터 마이닝, 인공지능 응용으로, 연구분야와 관련하여 다수의 논문을 국내외에 발표하였고, 70여 차례에 걸쳐 빅 데이터 분석 및 모델링 관련 산업체 프로젝트를 수행하였습니다.

◈ 담당 TA

이화여자대학교 빅데이터분석학 전공 조수현

이화여자대학교 빅데이터분석학 전공 김혜린

이화여자대학교 빅데이터분석학 전공 김단비

이화여자대학교 빅데이터분석학 전공 기호연

이화여자대학교 빅데이터분석학 전공 김소라

◈ 운영자

이화여자대학교 교육혁신센터
e-mail: ewhamooc@gmail.com
telephone: 02-3277-3921
수강에 대해 궁금하신 점 있으면 문의해주세요.



◈ KOCW 관련 강좌

관련 강좌

  1. major

    Social Sciences
    (Business Administration & Economics)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    EWHA WOMANS UNIVERSITY
  3. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    15week
    (주당 03시간 00분)
  4. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    31시간 12분
    (20시간 12분)
  5. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2019.08.05 ~ 2019.12.16
  6. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.09.02 ~ 2019.12.16
  7. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.
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