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데이터 마이닝 진행중 이수증
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데이터 마이닝
참여기관 목록
강좌소개

데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기술로 웹 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 여러 응용에 활용되어 왔다. 본 강좌에서는 데이터 마이닝에 대한 기본 개념 및 관련 이론을 학습한다.
학습목표
• 데이터 마이닝에 대한 개념을 설명할 수 있다.
• 데이터 마이닝의 주요 알고리즘과 이론을 설명할 수 있다. (빈발 아이템 찾기, 링크 분석, 추천 시스템 등)

학력
• B.S. in Computer Engineering, Seoul National University(2003)
• M.S. in Information Technology, Carnegie Mellon University(2009)
• Ph.D. in Computer Science, Carnegie Mellon University(2012)
주요경력
• 2012.7 – 2012.12: Postdoctoral Fellow, Carnegie Mellon University
• 2013 – 2015.8: KAIST 전산학부 조교수
• 2015.9 – 현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 부교수
연구분야
• 기계학습
• 딥러닝
• 빅데이터
• 데이터 마이닝

총 9주차
• 강의계획표(Syllabus)
| 주차 | 개설일 | 학습목표 | 학습내용 | 평가 |
| 1주차 | 일시 공개 | 빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다. | 빈발 아이템 찾기 1 | |
| 2주차 | 일시 공개 | 효율적인 association mining 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다. | 빈발 아이템 찾기 2 | 퀴즈 |
| 3주차 | 일시 공개 | 링크 분석의 주요 기법인 PageRank 기반 기법을 설명할 수 있다. | 링크 분석 1 | |
| 4주차 | 일시 공개 | 악성 스팸 공격에 대항하는 TrustRank 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다. | 링크 분석 2 | 퀴즈 |
| 5주차 | 일시 공개 | 빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다. | 링크 분석 3 | |
| 6주차 | 일시 공개 | 콘텐츠 기반, CF 기반 추천 기법을 설명할 수 있다. | 추천 시스템 1 | 퀴즈 |
| 7주차 | 일시 공개 | 행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다. | 추천 시스템 2 | |
| 8주차 | 일시 공개 | 행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다. | 추천 시스템 3 | 퀴즈 |
| 9주차(평가) | 8주차 공개 | 기말고사(~ 종강일까지) | 기말고사 |
평가 비율 및 이수증 발급 기준
| 퀴즈 | 기말고사 |
|---|---|
| 50% | 50% |
※60점 충족 시 이수증 발부
교재
• 교재는 학습자료로 제공
※학습자료는 다운로드 가능
강좌 소개 영상

수강신청 기간
• 2026년 2월 17일(화) ~ 4월 21일(화)
운영 기간
• 2026년 3월 3일(화) ~ 4월 28일(화)
개설 방식
• 강의영상, 학습자료: 일시 공개
• 퀴즈, 토론, 평가: 매주 순차 공개(단, 기말고사는 예외)

운영조교: 박가현(공과대학 컴퓨터공학부)
메일 주소 : kahyun.park@snu.ac.kr
미리보기
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주차 7주
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학습인정시간 (총 동영상시간) 10시간 44분 (08시간 13분)
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