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    • 디지털 인문학의 실제: 문학-역사 데이터의 수집과 분석

      인문학의 깊이에 데이터 과학의 힘을 더하여, 새로운 가치를 발견하는 여정에 여러분을 초대합니다. 본 강의는 단순한 기술 지식 전달을 넘어, 실무에서 즉시 활용 가능한 데이터 분석 기술 습득을 목표로 합니다. 파이썬과 R 기초부터 문학, 역사 데이터를 활용한 프로젝트 기반 학습(PBL)까지, 체계적인 모듈형으로 구성된 실무 중심 프로그램을 제공합니다. 각 모듈에 포함된 다층적 멘토링 세션은 학습 과정의 어려움을 해소하고, 실질적인 데이터 분석 역량을 완성하도록 돕습니다. 본 과정을 통해 이론과 실무를 겸비한 '인문학 데이터 분석가'로 성장하는 첫걸음을 내딛기 바랍니다.

      총 주차 18 강좌 수 3
    강좌소개

    학습목표

    • 역사적 데이터의 특성을 이해하고, 데이터 분석 기법을 통해 역사적 패턴을 도출함.

    • 텍스트마이닝, 통계분석, HGIS, 네트워크 분석, 토픽모델링 등 다양한 디지털 역사학 방법론의 기초를 습득하여 역사 데이터를 다양한 관점에서 분석할 수 있도록 함.
    • 역사적 사건을 데이터로 분석하고, 이를 통해 통찰을 도출하는 능력을 함양함.

    역사데이터분석실습디지털배지

    디지털배지활용



    ❖ 교수소개  




    🎓 김근하
    • KAIST 디지털인문사회과학센터 연구조교수
    • 서강대학교 강사
    • 디지털인문학, 조선시대사, 군사사 전공

    • e-mail : littlekg@naver.com


    ❖ TA/운영진  




    🧑🏻‍💻 정채연

    • 고려대학교 일반대학원 국어국문학과 석사과정

    E-mail: sally413@korea.ac.kr




    ✅ 모든 강의 영상 반드시 100% 시청 필수
    ✅ 출석(10%), 퀴즈(30%), 실습(60%)의 비중으로 성적에 반영
    ✅ 전체 학습 활동 참여 필수, 60% 이상 학습 성과 획득시 이수 가능
    ✅ 강의 수강 후 만족도 조사 참여 완료시 이수증 발급


    수업계획서

    주차

    주차명(주제)

    차시

    차시명(학습내용)

    평가방법

    1

    디지털 역사학 입문

    1-1

    강의소개


    1-2

    디지털 역사학의 개념


    1-3

    디지털 역사학의 분야


    1-4

    디지털 역사학의 문제점

    퀴즈

    2

    역사데이터와
    텍스트 마이닝

    2-1

    역사데이터의 종류


    2-2

    텍스트 마이닝의 이해


    2-3

    디지털역사학과 데이터클렌징


    2-4

    텍스트 마이닝 실습

    실습

    3

    통계분석과 HGIS

    3-1

    역사데이터와 통계분석


    3-2

    통계분석 실습


    3-3

    HGIS의 개념


    3-4

    HGIS 실습

    실습/퀴즈

    4

    네트워크 분석과 토픽모델링

    4-1

    네트워크 분석의 개념


    4-2

    네트워크 분석 실습


    4-3

    텍스트 분석의 이해


    4-4

    텍스트 분석 실습

    실습/퀴즈

    분야 인문 (인문과학)

    난이도 -

    운영기관 고려대학교

    이수증 미발급

    주차 4 주

    학습인정시간 6시간 00분 (04시간 02분)

    수강신청기간 25.08.05 ~ 25.12.29

    강좌운영기간 25.09.09 ~ 25.12.31

    전화번호 02-3290-1586

    자막언어 영어

    강좌언어 한국어(ko)

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