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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용

    • 인공지능 자료분석에 필요한 사용 예를 중심으로 RPython 주요 사용법을 학습하게 됩니다. 인공지능 자료분석 과목의 주요 부분이기도 하지만, 독립적인 RPython 사용법 강의로도 이용될 수 있음.


    학습목표

    • 다양한 통계 혹은 자료분석 관련 교과목, 인공지능 교과목의 도입부에서 활용이 가능한 컨텐츠가 될 것입니다. 기존 강의들 중에는, RPython을 따로 따로 강의하는 경우가 있지만, SW를 동시에 보는 강의는 없습니다. RPython을 동시에 보아야, RPython 이 그런 형태로 개발된 것인지를 이해할 수 있고, 또 어떤 기능이 새로이 추가되어야 할지 등 통찰적 안목을 가질 수 있습니다.


    홍보 영상


     

     

    강좌 운영 계획

    주차

    주차명

    (주제)

    주차별 학습 목표

    차시

    차시명

    강좌 운영방법

    차시 학습내용

    수업방법

    평가방법

    학습자료

    1

    소개

    RPython 소개와 설치

    1-1

    RPython에 대한 소개

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    1-2

    RPython의 설치

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    2

    R1

    RStudio, Jupyter NB 사용법

    2-1

    RStudioQuarto 사용법

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    2-2

    Jupyter Notebook 사용법

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    3

    R2

    RPython 맛보기

    3-1

    RPython 맛보기

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    3-2

    RPython 맛보기 실습

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    4

    Python1

    RPython에서의 객체

    4-1

    RPython에서의 객체

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    4-2

    RPython에서의 객체 실습

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    5

                                                                                                  중간고사

    6

    Python2

    RPython에서의 Built-in classes

    5-1

    RPython에서의 Built-in classes

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    5-2

    RPython에서의 Built-in classes 실습

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    7

    패키지1

    RPython에서의 Programming

    6-1

    RPython에서의 Programming

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    6-2

    RPython에서의 Programming 실습

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    8

    패키지2

    유용한 R 패키지

    7-1

    유용한 R 패키지

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    7-2

    유용한 R 패키지 실습

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    9

    패키지3

    유용한 Python 패키지

    8-1

    유용한 Python 패키지

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    8-2

    유용한 Python 패키지 실습

    강좌영상

    (15×1)

    퀴즈

    PDF 제공

    10

                                                                                            기말고사



    강좌운영팀 소개

    교수자

    이윤동 교수 (서강대 경영대학)

    - 서울대학교 계산통계학과 학사(1988)
    -Iowa State Universitv, PH. D. in Statistics(1998)
    -E-mail : widylee@gmail.com

    강좌지원팀

     조교명 : 김유진
     서강대학교 대학원 경영학과
     E-mail : kyjin0987@sogang.ac.kr

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    과제명퀴즈중간고사기말고사  총점
    반영비율40%30%30% 100%


    ※ 총 60% 이상 점수 획득시, 이수증을 받을 받을 수 있습니다.  * 전체강좌 80%이상 출석,  퀴즈16,  시험2회 로 산정


    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 서강대학교

    이수증 미발급

    주차 10 주

    학습인정시간 18시간 00분 (06시간 50분)

    수강신청기간 24.03.06 ~ 24.12.31

    강좌운영기간 24.03.19 ~ 24.12.31

    전화번호 02-3274-4899

    자막언어 한국어

    강좌언어 한국어(ko)

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