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    Course Introduction

    강좌 소개

    수업내용/목표

    오늘날 인류는 데이터의 홍수 속에 살고있다. 넘치는데이터를 수집하고 분석하여 새로운 지식을 발견할 수 있고, 산제한 많은 문제들의 해결을 위하여 관련 데이터의 분석은필수적 사항이다.
    나아가 인공지능이 핵심 경쟁력으로 대두되고 있는 지금, 기계 학습을 위하여서는 데이터분석이 필수적 과목이라 할 수 있다.급변하는시대에 국가 경쟁력을 확보하기 위해서는 데이터 분석 교육은 더 이상 선택이 아니고 필수라 할 수있다.
    이에 「데이터 분석 기초」과목을 통하여 AI 기술 활용에 대한 기초 단계를 확립하는 것이 본 과목의학습목표이다.

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

    주차

    주차명

    차시

    차시명

    과제

    1

    데이터 분석
    이해

    1-1

    데이터 분석의 여정

    -

    1-2

    데이터 이해하기

    1-3

    데이터 분석 개념

    2

    Python

    만나기

    2-1

    Python 설치

    퀴즈

    2-2

    Python 기본 문법

    2-3

    Python 활용

    3

    데이터 이해와 활용

    3-1

    빅데이터 이해

    퀴즈

    3-2

    다양한 공공 데이터

    3-3

    CSV 파일 활용

    4

    데이터 수집

    방법

    4-1

    웹 크롤링 자료 수집

    퀴즈

    4-2

    텍스트 자료 수집

    4-3

    설문 데이터 수집

    4-4

    BeautifulSoup 활용 도전!

    5

    엑셀파일

    다루기

    5-1

    엑셀 데이터 읽기

                 퀴즈

    5-2

    엑셀 데이터 처리

    5-3

    엑셀 데이터 활용 도전!

    6

    탐색적 데이터 분석

    6-1

    데이터 분석 목적 이해하기

    퀴즈

    6-2

    데이터 처리 과정

    6-3

    결측치와 이상치

    6-4

    EDA 도전!

    7

    데이터 분석 방법론

    7-1

    데이터 분석 방법론

    실습과제

    7-2

    회귀 분석 방법

    7-3

    분류 분석 방법

    7-4

    군집 분석 방법

    7-5

    데이터 분석 방법론 도전!

    8

    데이터 분석을 위한 numpy

    8-1

    numpy 이해하기

    퀴즈

    &

    실습과제

    8-2

    배열 프로세싱

    8-3

    numpy 데이터 분석 도전!

    9

    Pandas 활용

    데이터 분석

    9-1

    pandas 이해하기

    퀴즈

    &

    실습과제

    9-2

    데이터프레임 프로세싱

    9-3

    Pandas 데이터 분석 도전!

    10

    데이터 시각화를 위한 matplotlib

    10-1

    시각화 이해하기

    퀴즈

    &

    실습과제

    10-2

    Pandas 활용 시각화

    10-3

    Matplotlib 활용 시각화

    10-4

    데이터 분석 시각화 도전!

    11

    확률 분석

    11-1

    확률 분석 이해하기

    퀴즈

    11-2

    확률 변수

    11-3

    Scipy를이용한 확률 분석

    11-4

    확률 분석 도전!

    12

    통계 분석

    12-1

    통계 분석 이해하기

    퀴즈

    12-2

    기술 통계

    12-3

    통계 분석 도전!

    13

    텍스트 데이터 빈도 분석

    13-1

    텍스트 데이터 이해하기

    퀴즈

    13-2

    자연어 처리(NLP)

    13-3

    텍스트 데이터 빈도 분석 도전!

    14

    감성 분석

    14-1

    감성 분석 이해하기

    퀴즈

    14-2

    감성 분석 적용 분야

    14-3

    감성 분석 도전!

    15

    -

    강좌운영팀 소개

    교수자

    한옥영 professor
    한옥영 교수
    현) 성균관대 교수
    전) 덕성여대 교수
    전) 삼성전자 연구원 (개발자)
    성균관대학교 컴퓨터교육 박사
    한국과학기술원(KAIST), 전산학 박사 수료
    California 주립대학, Computer Science 석사
    The University of Kansas, Computer Science 학사
    E-mail: oakyoung@skk.edu

    강좌지원팀

    조교
    조교
    한국대학교 전산학 박사과정
    E-mail: abc@example.com

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    이수/평가정보
    과제명퀴즈과제중간고사기말고사
    반영비율60%40%0%0%

    ※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

    강좌 수준 및 선수요건

    이 강좌는 AI를 입문하기 위한 데이터 분석 관련 내용입니다.
    Python 프로그래밍 언어로 실습이 포함되어 있습니다.
    Python 기초 지식이 없는 경우 2차시의 내용을 집중적으로 학습하시고, 참고문헌을 학습하시면 됩니다.

    교재 및 참고문헌

    교재: AI를 위한 데이터 분석 기초 (성균관대학교 출판부)
    참고문헌: 컴퓨팅사고를 위한 파이선 입문(성균관대학교 출판부)

    자주 묻는 질문

    강좌 교재가 따로 있나요?

    네. 있습니다.

    제목

    소제목

    내용

     

    Preview

    Field Engineering (Computers & Communication)

    Difficulty beginner

    Operating Institute National Research Foundation of Korea

    Certificate Issuance

    Week 14 Week

    Learning recognition time 40Hour 00Minute (31Hour 16Minute)

    Course Registration Period 24.09.03 ~ 24.09.22

    Course Duration 24.09.23 ~ 24.12.29

    Phone Number 02-740-1633

    Subtitle language 한국어

    Course language 한국어(ko)

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