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데이터 마이닝 동영상

데이터 마이닝




강의소개

데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기술로 웹 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 여러 응용에 활용되어 왔다. 본 강좌에서는 데이터 마이닝에 대한 기본 개념 및 관련 이론을 학습한다.

  학습목표

•  데이터 마이닝에 대한 개념을 설명할 수 있다.
•  데이터 마이닝의 주요 알고리즘과 이론을 설명할 수 있다. (빈발 아이템 찾기, 링크 분석, 추천 시스템 등)

교수소개

강유 교수 – 서울대학교 컴퓨터공학부  

  학력

•  B.S. in Computer Engineering, Seoul National University(2003)
•  M.S. in Information Technology, Carnegie Mellon University(2009)
•  Ph.D. in Computer Science, Carnegie Mellon University(2012)

  주요경력

•  2012.7 – 2012.12: Postdoctoral Fellow, Carnegie Mellon University
•  2013 – 2015.8: KAIST 전산학부 조교수
•  2015.9 – 현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 부교수

  연구분야

•  기계학습
•  딥러닝
•  빅데이터
•  데이터 마이닝
 

강의구성

  총 9주차

 •  강좌계획표(Syllabus)

주차  개강일 학습목표 학습내용 평가
1주차  5월 6일 빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다. 빈발 아이템 찾기 1
2주차 5월 13일 효율적인 association mining 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다. 빈발 아이템 찾기 2 퀴즈
3주차 5월 20일 링크 분석의 주요 기법인 PageRank 기반 기법을 설명할 수 있다. 링크 분석 1
4주차 5월 27일 악성 스팸 공격에 대항하는 TrustRank 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다. 링크 분석 2 퀴즈
5주차 6월 3일 빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다. 링크 분석 3
6주차 6월 10일 콘텐츠 기반, CF 기반 추천 기법을 설명할 수 있다. 추천 시스템 1 퀴즈
7주차 6월 17일 행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다. 추천 시스템 2
8주차 6월 24일 행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다. 추천 시스템 3 퀴즈
9주차 7월 1일 기말고사


  평가 비율 

퀴즈중간고사기말고사
50% 0% 50%

60점 충족 시 이수증 발부

  교재

•  교재는 학습자료로 제공
     ※학습자료는 다운로드 가능

   강좌 소개 영상 

운영방식

  수강신청 기간

•  2019년 4월 22일(월) ~ 2019년 6월 23일(일)

  운영 기간

•  2019년 5월 6일(월) ~ 2019년 7월 7일(일)

  개설 방식

•  매주 1개 주차씩 순차 오픈

조교소개

정진홍 조교

  메일 : jinhongjung_snu.ac.kr

관련 강좌

  1. major

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    univ_name

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

    Course Week
    (Estimated Effort)

    09week
    (주당 01시간 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)

    06시간 40분
    (04시간 30분)
  5. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2019.04.22 ~ 2019.06.24
  6. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.05.06 ~ 2019.07.08