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    강좌소개
    강좌소개
    • "AI기반 빅데이터 분석을 통한 지역 재생 정보 활용" 강좌에 오신 것을 환영합니다.

      본 교과목에서는 데이터 분석을 위한 파이썬 기초 문법을 배우고 파이썬을 활용해 다양한 지역 재생과 관련된 실생활 문제로 데이터 분석을 진행하는 과정을 학습합니다.

      총 15주의 학습을 통해 지역 재생과 관련된 실생활 문제, 코로나 바이러서 감염 현황 분석, 지하철 승하차 현황 분석, 주식 시세 분석 등을 통해 문제해결 능력을 함양할 수 있기를 바랍니다. 

    학습목표
    • 파이썬 핵심 문법 및 자료구조 및 파이썬 핵심 문법 및 자료구조 이해

      넘파이 배열(ndarray) 생성 및 활용 및 ndarray 고급 활용 기법

      판다스 기초 및 데이터 프레임 활용법 학습 및 판다스 고급 기능 활용법 학습

      Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 학습, Seaborn을 활용한 데이터 시각화 학습

      기상청 데이터 분석, 서울 인구 및 CCTV 설치 현황 분석 등

    강좌 운영일정
    • 수강신청기간 : 2025년 12월 1일 ~ 2026년 1월 31일
    • 강좌운영기간 : 2025년 12월 1일 ~ 2026년 1월 31일
    이수 및 평가기준
    • 본 강좌는 학점이 부여되지 않는 자율참여 강좌입니다단 개인의 역량 강화를 위해 아래와 같이 성적 반영률을 제시하고 있으며 각 15주 안에 중간고사/기말고사를 시행하고 있으니 참조 바랍니다. (이수증 발급 별도 없음)

      학습활동 반영 비율

      중간고사 30%, 기말고사 30%, 출석 10%, 과제 30%


      문의처 

      수업에 참여하는 과정에 생기는 궁금한 점이나 건의사항은 Q&A 게시판에 작성해주시면 성심성의껏 답변해드리겠습니다.

      이메일 문의 : yuhuss@yu.ac.kr
    수업계획서
    주차 주차명(주제) 차시 차시명(학습내용) 평가방법
    1

    파이썬 핵심 문법 및 자료구조 이해

    1-1

    서울 인구, CCTV 설치 현황 분석 및 5대 범죄 분석

    1-2

    기초 용어, 자료형, 변수 및 문자열

    1-3

    복합 데이터형 (리스트, 튜플)

    2

    파이썬 핵심 문법 및 자료구조 이해

    2-1

    집합, 딕셔너리, 기타 데이터형

    2-2

    조건문, 반복문

    2-3

    List Comprehension, 함수

    3

    넘파이 배열(ndarray) 생성 및 활용

    3-1

    넘파이 소개 및 ndarray

    3-2

    ndarray 활용

    3-3

    넘파이 실습

    4

    ndarray 고급 활용 기법

    4-1

    ndarray 다양하게 다루기

    4-2

    ndarray 다양하게 다루기2

    4-3

    넘파이 실습2

    5

    판다스 기초 및 데이터 프레임 활용법 학습

    5-1

    판다스 소개, 시리즈 및 데이터프레임

    5-2

    데이터프레임 활용

    5-3

    데이트프레임 활용2

    6

    판다스 고급 기능 활용법 학습

    6-1

    통계연산, 함수적용, 히스토그래밍 및 문자열처리

    6-2

    그룹화, 데이터입출력 및 프로그래밍 예제

    6-3

    판다스 실습 1

    7

    판다스를 활용한 대용량 데이터 분석 기법 학습

    7-1

    대용량 데이터 분석하기 1 (영화 개봉 및 캐스팅정보분석)

    7-2

    대용량 데이터 분석하기 2 (영화 개봉 및 캐스팅정보분석)

    7-3

    대용량 데이터 분석하기 3(영화 개봉 및 캐스팅정보분석)

    8 중간고사 8-1
    8-2
    8-3
    9

    Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 학습

    9-1

    Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 1

    9-2

    Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 2

    9-3

    Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 3

    10

    Seaborn을 활용한 데이터 시각화 학습

    10-1

    Seaborn을 활용한 데이터 시각화 1

    10-2

    Seaborn을 활용한 데이터 시각화 2

    10-3

    Seaborn 및 기타 시각화 기법 실습

    11

    기상청 데이터 분석

    11-1

    기상청 데이터 분석 1

    11-2

    기상청 데이터 분석 2

    11-3

    기상청 데이터 분석 3

    12

    서울 인구 및 CCTV 설치 현황 분석 1

    12-1

    인구 및 CCTV 설치 현황분석 1

    12-2

    인구 및 CCTV 설치 현황분석 2

    12-3

    인구 및 CCTV 설치 현황분석 3

    13

    서울 인구 및 CCTV 설치 현황 분석 2

    13-1

    인구 및 CCTV 설치 현황분석 4

    13-2

    인구 및 CCTV 설치 현황분석 5

    13-3

    인구 및 CCTV 설치 현황분석 6

    14

    서울 인구, CCTV 설치 현황 분석 및 5대 범죄 분석

    14-1

    서울 5대 범죄 분석 1

    14-2

    서울 5대 범죄 분석 2

    14-3

    서울 5대 범죄 분석 3

    15 기말고사 15-1
    15-2
    15-3

    수강소감 및 향후발전 방향 등에 대한 토론 (게시판)


    강좌운영진
    • 윤종희 교수

      영남대학교 컴퓨터학부 교수

    • 강좌지원

      강의 조교 
      E-mail : yuhuss@yu.ac.kr
      강좌 수강 관련 문의사항은 해당 메일로 주시면 됩니다. 

    자주묻는질문

    Q 강의 교재가 있나요?

    A 강의실 자료실에서 각 주차별 학습자료를 제공하고 있습니다. 수강에 참고하시기 바랍니다.

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 영남대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 21시간 00분 (17시간 23분)

    수강신청기간 26.03.16 ~ 26.12.31

    강좌운영기간 26.03.16 ~ 26.12.31

    전화번호 053-810-1618

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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