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    강좌소개
    강좌소개
    • RPython은 인공지능 과정뿐만 아니라, 다양한 과목에서 선수과목으로 필요한 내용임. 이 과목에서는 RPython을 이용하여, 데이터를 살펴보고 분석하는 과정과 그에 필요한 RPython의 기능들에 대하여 깊이 있게 살펴보고자 함.

      앞서 학습한 인공지능을 위한, RPython” 과목에 대한 심화학습의 성격을 가지기도 하지만, 이를 RPython을 효과적으로 이용하는 방법에 대한 사항을 학습하는 과목으로 다양한 분야의 학습자들에게 필요한 내용임.

    학습목표
    • 2023년에 제작한 K-MOOC “인공지능을 위한, RPython” 강의의 심화 과정으로, RPython의 고급 기능과 유용한 주요 패키지들의 사용법에 대하여 심화 과정을 학습함.

    •  RPython을 동시에 그 특징과 장점을 살펴보고, 두 가지 SW를 사용하여 효과적인 방법으로 데이터사이언스 관련 업무를 처리하는 방법을 학습함.

    강좌 운영일정
    • 수강신청기간 : 25.01.14~25.02.27
    • 강좌운영기간 : 25.02.04~25.02.27
    이수 및 평가기준
      • RPython을 이용한, 데이터사이언스 123-A

        평가유형

         

        성적반영여부

        (점수가중치)

        평가횟수

        (평가시기)

        평가 내용 및 방법

        퀴즈

         

        40%

        7회 (매주)

        객관식 5문항

         

        시험

         

        60%

        2회 (5, 9주차)

        1-4, 6-8주차 학습내용 객관식 20~25문항

        이수기준

         60%

        퀴즈 7+시험 2회


    수업계획서

    주차

    주제

    학습내용

    차시명

    R, 파이썬 패키지

    평가방법

    1

    Penguins

    Linear Model

    ANOVA

    Regression

    Linear Model with Penguin Data

    lm

    퀴즈

    pengs_R

    statsmodels

    퀴즈

    pengs_Python

    LinearRegression

    퀴즈

    2

    Crabs

    Logistic Regression

    Multi-classLR

    Logistic Regression & Crab Data

    glm, multinom

    퀴즈

    Crabs_R

    logit, mnlogit

    퀴즈

    Crabs_Python

    LogisticRegression

    퀴즈

    3

    Sunspots

    Kernel Smoothing

    Spline

    Regression Spline & Sunspots Data

    loess, splines

    퀴즈

    Sunspots_R

    lowess, patsy

    퀴즈

    Sunspots_Python

     

    퀴즈

    4

    Boston

    Model Selection

    AdditiveRegression

    Model Selection & Adaptive Regression

    step, gam, mars

    퀴즈

    Boston_R

    baicK

    퀴즈

    Boston_Python

    pygam, pyearth

    퀴즈

    5

    중간고사

    6

    Mtcars

    Penalized Regression

    Mtcars

    glmnet

    퀴즈

    Mtcars_R

    lassoCV, ridgeCV

    퀴즈

    Mtcars_Python

    LogisticRegressionCV

    퀴즈

    7

    Olive

    Tree Method

    Olive

    rpart, party, caret

    퀴즈

    Olive_R

    tree

    퀴즈

    Olive_Python

    graphviz

    퀴즈

    8

    Wine

    Ensemble

    Bagging

    Boosting

    Wine

    randomForest

    퀴즈

    Wine_R

    xgboost, lightgbm

    퀴즈

    Wine_Python

    catboost

    퀴즈

    9

    기말고사


    미리보기

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 서강대학교

    이수증 미발급

    주차 9 주

    학습인정시간 22시간 00분 (04시간 55분)

    수강신청기간 25.01.14 ~ 25.02.27

    강좌운영기간 25.02.04 ~ 25.02.27

    전화번호 0232744900

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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