K-MOOC

◈ 교과목 개요

본 과목은 최근 데이터 축적 및 활용기술의 급격한 발전으로 인해 많은 글로벌 선진 기업 및 조직들의 초미의 관심사가 되고 있는 빅 데이터 분석(Big Data Analytics) 관련 기술과 응용 방안에 대해 고찰함으로써, 새로 출현하고 있는 기술에 대한 이해도를 높이고, 통합적 탐구 및 사고 역량을 제고하는데 목적이 있습니다.

본 강의에서는 빅 데이터란 무엇인가에 대한 기본적인 논의로부터 시작하여, 빅 데이터를 어떻게 활용하여 기업이나 조직의 전략수립이나 경영관리 활동을 지원하는지? 빅 데이터 분석을 위해 필요한 기반구조, 또는 인프라에는 어떤 것들이 있는지? 데이터 분석은 구체적으로 어떻게 하는지? 빅 데이터 분석기술의 발전으로 인해 초래될 미래 조직 및 글로벌 사회의 변화에는 어떠한 것들 이 있을지 등에 관해 설명하고 함께 학습합니다. 특히, 구체적인 데이터 분석 방법론에 해당하는 통계 및 데이터 마이닝(Data Mining), 텍스트 마이닝(Text Mining), 인공지능(Artificial Intelligence) 및 기계학습(Machine Learning) 기법 등을 실제 데이터를 활용하여 실습해 봄으로써 빅 데이터 분석에 대한 이해도 제고와 함께, 향후 실무 적응능력의 토대를 제공합니다.

빅 데이터라는 분야는 컴퓨터 과학, 통계 및 데이터 마이닝, 경영 및 사회과학 등 다양한 분야의 융합적 지식이 필요한 분야입니다. 자신이 익숙한 분야도 있을 수 있겠지만, 부분별로는 전혀 새로운 내용을 접할 수 있어 수강생들이 다소 어렵게 느낄 수 있음을 잘 알고 있습니다. 특별히 이번 강의에서는 수강생 여러분들이 기존에 통계학이나 정보기술에 대한 이해가 없거나 매우 낮다고 전제하고 설명합니다.

빅 데이터라고 하는 새롭고 미래 지향적인 패러다임에 대해 공부하고 싶은 모든 학생들을 환영합니다.

◈ 샘플 강좌

• 2주차 :

◈ 교과목 목표

1) 빅 데이터의 정의와 특징, 최신 동향 및 전략적 활용방안에 대해 고찰해 봅니다.
2) 빅 데이터 분석 및 활용을 위한 기반 기술 및 데이터 분석 방법론을 학습합니다.
3) 실제 문제와 데이터에 기반한 실습을 통해 핵심 방법론에 대한 이해를 제고하고 문제 해결 능력을 배양합니다.

◈ 강의 내용

• 1주차: 빅 데이터(Big Data)란 무엇인가?
• 2주차: 빅데이터 활용전략
• 3주차: 빅데이터의 수집, 저장 및 처리
• 4주차: 데이터 분석이란?
• 5주차: 데이터 군집화 방법
• 6주차: 연관규칙 도출
• 7주차: 회귀분석과 예측
• 8주차: 중간고사(Mid-Term)
• 9주차: 기계학습과 인공신경망
• 10주차: 기계학습과 의사결정나무
• 11주차: 텍스트 분석 기법: 전처리와 키워드 분석
• 12주차: 텍스트 분석 기법: 군집, 토픽, 감성 분석
• 13주차: 데이터 시각화의 미래
• 14주차: 빅데이터의 미래
• 15주차: 기말고사(Final exam)

◈ 이수기준

• 퀴즈: 총 4회, 15%
• 포럼: 총 1회, 10%
• 과제: 총 5회, 25%
• 중간고사: 총 1회, 20%
• 기말고사: 총 1회, 30%
• 이수기준: 총 60% 이상 획득 시 이수 가능

◈ 주요교재 및 참고자료

이 과목 수강을 위해 특별히 정해진 교재는 없습니다.
온라인 강의실에 제시되는 강의자료와 참고자료를 참고하시기 바랍니다.

◈ 참고자료

이 수업에서는 이론에 대한 설명뿐만 아니라 실제 데이터를 활용한 데이터 분석 및 모델링 실습을 수행합니다. 이를 위해 IBM SPSS사의 Modeler 라고 하는 데이터 마이닝 전문 솔루션을 사용합니다. IBM SPSS 사에서는 본 과목 수강생들을 위하여 3개월간 Modeler를 학습용으로 무상 사용할 수 있는 라이센스를 부여하였습니다. 데이터 분석이 시작되는 4주차에 IBM SPSS Modeler 를 자신의 PC에 다운로드 받을 수 있도록 안내하도록 하겠습니다.

◈ 권장사항

위에서 설명한대로 빅 데이터에 대한 이해를 위해서는 정보기술 및 통계, 경영 및 사회과학 관련 지식이 필요합니다. 특히, 정보기술이나 통계 관련 사전 지식이 전혀 없을 경우, 강사가 나름대로 매우 쉽게 강의한다 하더라도 수강 시 약간의 어려움을 느낄 수 있습니다. 뜻밖에 이러한 어려움은 다양한 “용어”에서 비롯되는 경우가 많습니다. 특히, 정보기술 관련해서는 더욱 그러합니다. 처음 듣거나, 자신에게 어려운 용어가 나오면 잠시 강의를 정지시키시고 인터넷 등을 검색하여 용어 이해를 하신 후 수강하실 것을 권장합니다. 한 학기가 지나시면 모든 용어가 편안하게 들리는 경험을 하시게 될 것입니다.