- 수강신청 : 2024.08.19. ~ 2024.11.22.
- 수강기간 : 2024.08.19. ~ 2024.11.22.
- 이수증: 이수기준 충족 시 개별 상시 발급
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공간 빅데이터 프로그래밍[Geo-Big Data Programming] 종료(청강) 이수증
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공간 빅데이터 프로그래밍[Geo-Big Data Programming]
참여기관 목록
강좌소개
학사일정 및 이수증 발급기간
홍보 영상
강의계획서
강 좌 명 | 공간 빅데이터 프로그래밍 Geo-Big Data Programming] | ||||||
학습목표 | 최근 공간 빅 데이터 분석은 공간정보 관련학과 뿐만 아니라 공공 데이터를 연계한 데이터 분석을 하는 모든 학과 학생들에게 필수 교과목입니다. 최근 정부나 관공서 중심의 전통적인 공간정보 생산방식에서 민간 중심의 위치기반 서비스와 융복합(도시, 환경, 방재, 안전 등) 분야로 범위가 확장되어 공간정보 패러다임이 변화하고 있습니다. 빅 데이터 , 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 스마트시티 비즈니스 모델 등 초연결과 초지능의 특징을 가지는 4차 산업혁명에 요구되는 신기술 교육이 요구되고 있습니다. 현재 가장 큰 문제는 빅 데이터 관련 연구나 취업을 진행하고자 하더라도 양적, 질적으로 부족한 관련 인력입니다. 아직도 대학이나 교육기관의 빅 데이터 관련 강좌나 커리큘럼이 부족하고, 인력양성 체계 자체가 전반적으로 취약한 상황입니다. 이러한 장벽을 없애기 위해, 이 강좌에서는 파이썬 라이브러리를 이용해 사례별 공공데이터를 연계 분석하는 과정을 단계별로 학습할 수 있도록 이론과 실습을 진행합니다. | ||||||
교재 및 참고자료 | 주차별 학습자료 제공 | ||||||
주차별 수업계획 | |||||||
주차 | 주차명 (주제) | 주차별 학습 목표 | 차시 | 차시명 | 강좌운영방법 | ||
학습내용 | 수업방법 | 평가방법 | 학습자료 | ||||
1 | 데이터사이언스 및 빅데이터 분석 환경구축 | 빅데이터 개념과 개발 환경구성 | 1-1 | 데이터사이언스와 빅데이터 개념 | 강좌영상 (18분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
1-2 | 빅데이터 응용 분야와 파이썬 개념 | 강좌영상 (18분×1개) | |||||
1-3 | 파이썬 통합개발 환경구성 | 강좌영상 (22분×1개) | |||||
2 | 빅데이터 프로그래밍 기초문법 | 파이썬 자료형과 조건문 이해 | 2-1 | 파이썬 기본개념 | 강좌영상 (17분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
2-2 | 자료형과 변수개념 | 강좌영상 (16분×1개) | |||||
2-3 | 연산자와 조건문 | 강좌영상 (24분×1개) | |||||
3 | 빅데이터 프로그래밍 자료구조 | 파이썬 자료구조와 반복문 이해 | 3-1 | 리스트 자료구조 | 강좌영상 (18분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
3-2 | 딕셔너리 자료구조 | 강좌영상 (16분×1개) | |||||
3-3 | 범위 자료구조와 문자열 함수 | 강좌영상 (19분×1개) | |||||
4 | 빅데이터 프로그래밍 함수 | 파이썬 함수와 파일 처리 | 4-1 | 파이썬 함수 | 강좌영상 (19분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
4-2 | 파일 처리를 이용한 BMI 계산 | 강좌영상 (18분×1개) | |||||
4-3 | 파이썬 모듈을 이용한 날씨 예보정보 분석 | 강좌영상 (22분×1개) | |||||
5 | 판다스 분석 패키지 | 판다스 분석 패키지 이해 | 5-1 | 판다스 패키지 개념 | 강좌영상 (18분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
5-2 | 데이터프레임 조회와 서브셋 생성 | 강좌영상 (16분×1개) | |||||
5-3 | 데이터 재구조화 | 강좌영상 (19분×1개) | |||||
6 | 빅데이터 크롤링 | 빅데이터 전처리와 수집 | 6-1 | JSON 데이터 개념 | 강좌영상 (18분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
6-2 | 빅데이터 전처리 | 강좌영상 (18분×1개) | |||||
6-3 | 웹페이지 모듈화와 파일 출력 | 강좌영상 (18분×1개) | |||||
7 | 빅데이터 시각화 | 날짜/시간 데이터 전처리 및 차트시각화 | 7-1 | 일자 분석을 위한 데이터 전처리 | 강좌영상 (18분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
7-2 | 월별, 일별, 주간별 데이터 시각화 | 강좌영상 (20분×1개) | |||||
7-3 | 히트맵 시각화 | 강좌영상 (17분×1개) | |||||
8 | 중간고사 | 8-1 | 수업내용 평가 | 중간고사 | 시험 | - | |
9 | 의료보건 빅데이터 사례분석 | 감염병 발생 현황 범주형 데이터 분석 | 9-1 | 자치구 확진 추이 분석 | 강좌영상 (14분×1개) | 레포트 | PDF 제공 |
9-2 | 집단발병 현황분석 | 강좌영상 (24분×1개) | |||||
9-3 | 치료 조치 현황분석 | 강좌영상 (19분×1개) | |||||
10 | 상권 빅데이터 사례분석 | 상권 데이터 지도 시각화 분석 | 10-1 | Folium 파이썬 Map 라이브러리 소개 | 강좌영상 (15분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
10-2 | 상권 데이터 전처리 | 강좌영상 (25분×1개) | |||||
10-3 | 상권정보 매시업 및 마커 클러스터 분석 | 강좌영상 (19분×1개) | |||||
11 | 커피전문점 입지분석 | 커피전문점 입지 공간분석 | 11-1 | GeoJSON 소개 | 강좌영상 (231분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
11-2 | 커피전문점입지 데이터 차트분석시각화 | 강좌영상 (14분×1개) | |||||
11-3 | 커피전문점 위치 행정단위 단계구분도 시각화 | 강좌영상 (20분×1개) | |||||
12 | 부동산 행정 빅데이터 | 아파트 분양 가격 동향 분석 | 12-1 | 부동산 공공데이터 수집 및 전처리 | 강좌영상 (25분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
12-2 | 부동산 공공데이터 그룹 집계 분석 | 강좌영상 (11분×1개) | |||||
12-3 | 부동산 공공데이터 Seaborn 시각화 | 강좌영상 (16분×1개) | |||||
13 | 도시녹지환경 빅데이터 요약분석 | 판다스프로파일링 데이터 요약분석 | 13-1 | 단어시각화 패키지소개 | 강좌영상 (17분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
13-2 | 탐색적 데이터 분석 방법 | 강좌영상 (11분×1개) | |||||
13-3 | 도시녹지 환경 데이터 전처리 | 강좌영상 (29분×1개) | |||||
14 | 도시녹지환경 빅데이터 시각화 | 도시녹지환경 빅데이터 시각화 | 14-1 | 도시녹지 환경 빅데이터 분포 시각화 | 강좌영상 (10분×1개) | 퀴즈(2개) | PDF 제공 |
14-2 | 워드클라우드 시각화 | 강좌영상 (15분×1개) | |||||
14-3 | 도시녹지 환경 빅데이터 Folium 시각화 | 강좌영상 (15분×1개) | |||||
15 | 기말고사 | 15-1 | 수업내용 평가 | 기말고사 | 시험 | - |
강좌운영팀 소개
교수자

- 주용진 교수
- ∙ 인하공업전문대학 공간정보빅데이터과 교수
- ∙ 대한공간정보학회 상임이사
- ∙ California State University Fresno 방문교수
- ∙ 국토교통부 국가공간정보위원회 전문위원
- ∙ 공간정보 학술논문 200여편, 도서, 특허 발표
- ∙ 국토부 장관상 수상
강좌지원팀
- 이은효 조교
- ∙ 2023 서울특별시 디지털 공간정보활용 공모전 우수상 수상
- ∙ 2023 스마트국토엑스포 공간정보 전국대학생 캡스톤디자인 경진대회 최우수상 수상
- ∙ KSCE 2023 CONVENTION 추계학술대회 학부생연구 논문발표 최우수논문상 수상
- ∙ FOSS4G-Asia2023 서울대회 대한공간정보학회 논문발표 최우수논문상 수상
- ∙ E-mail: zzawang22@gmail.com
- 인하공전 원격교육지원센터
- ∙ TEL : (032)870-2475,2476 / E-mail : dsandyh@inhatc.ac.kr
강좌 수강 정보
이수/평가정보
구분 | 퀴즈 | 과제 | 중간고사 | 기말고사 |
---|---|---|---|---|
반영비율 | 24% | 6% | 40% | 30% |
※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다. (단, 모든 동영상 90%이상 시청 필수)
과제 제출 시 유의 사항
∙ 과제 제출시에는 과제에 대한 문서와 데이터파일, 코드파일을 압축(zip) 파일로 제출해야 함
∙ 과제에 대한 문서는 과제 내용 기술, 데이터셋 구조 설명, 사용한 함수 설명실행 결과 화면 캡처, 참고문헌 등의 순서로 기술해야 함
∙ 과제 데이터 파일은 csv 파일로 제출함
∙ 코드 파일은 파이썬(ipynb)코드 저장을 해서 제출함
∙ 과제 설명 문서는 아래 내용을 포함할 것
- 주제 및 과제내용, 코드화면 캡처, 데이터구조설명, 실행결과 캡처
과제 평가기준
∙ 과제 문서의 완성도
∙ 코드 실행 여부 및 구성 수준
학습 지원 방법
∙ 강좌의 이론과 실습에 대한 질의 응답
∙ 강좌 실습 데이터 및 학습용 소스코드 제공
기타·문의처
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주차 16주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 19시간 00분 (12시간 02분)
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주차
주차 16주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 20시간 00분 (07시간 00분)
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주차 16주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 23시간 00분 (13시간 18분)
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주차 16주
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주차 16주
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학습인정시간
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 15시간 00분 (08시간 15분)
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주차
주차 16주
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주차
주차 16주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 20시간 00분 (06시간 22분)
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주차
주차 15주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 55시간 48분 (09시간 50분)
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운영기관