Skip To Contents

My Page

List of Recent Courses

Only active enrolled courses shown.

※ Shows 10 recent courses.

K-MOOC
K-MOOC CB Course

There are no courses currently in progress.

Go to Course Registration →

There are no courses currently in progress.

Go to Course Registration →
한국어
  • 한국어
  • ENGLISH
Discover Courses
Recommended Courses
      Multilingual settings

      Course Introduction
      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
      Syllabus
      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)


      Course Operators
      • 영남대학교 컴퓨터학부 교수

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

      FAQ

      Q 강의 교재가 있나요?

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

      Field Engineering (Computers & Communication)

      Difficulty intermediate

      Operating Institute Yeungnam University

      Certificate Unissued

      Week 15 Week

      Learning recognition time 21Hour 00Minute (17Hour 23Minute)

      Course Registration Period 26.03.16 ~ 26.12.31

      Course Duration 26.03.16 ~ 26.12.31

      Phone Number 053-810-1618

      Subtitle language 한국어 Others 1ea

      Course language 한국어(ko)

      Recommended Courses
      Same institution course