fnctId=hsSub,fnctNo=168 2023 2022 교과목 보기 교과목 리스트 년도 학기 학수번호 교과목명(영문) 이수구분 교과목 개요 2023 1 1O0001 조사방법론(Survey methodology) 전필 조사방법론에서는 모집단으로부터 표본을 추출하는 방법, 조사자료를 수집하는 방법 등을 다루는데, 주로 설문지 작성, 조사의 결과로서 응답의 정확성, 응답율 등을 향상시키는 방법을 학습한다. 조사방법론에서는 측정도구 및 측정절차에 대한 학습도 포함 한다. 2023 1 1O0002 데이터과학특론(Advanced Topics in Data Science) 전선 새로운 도전과 데이터 분석 문제를 해결하기 위해서 데이터마이닝과 정보 분석은 연구자들에게 데이터과학으로 통합된다. 본 강의는 빅데이터를 통해 알려지지 않은 패턴을 찾기위해 예측 모델을 어떻게 개발하고 테스트하는지를 다룬다 . 또한 공공 및 민간 분야의 전문가 강연 및 패널 토론을 통해 데이터 사이언스 분야에 대한 국가 정책 방향 , 최신 기술 동향 및 향후 전망 , 활용 성공 사례 등을 학습한다 2023 1 1O0003 빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍(Programming with Big Data in R) 전선 간단한 기계 학습 기법의 원리와 통계 기법을 학습하고, R 프로그래밍 방법에 대해서 학습한다. 또한 R 을 통하여 기계학습방법을 이용하여 빅데이터에 적용시킬 수 있도록 한다. 2023 1 1O0004 표본설계 (Survey sampling) 전필 2023 1 1O0005 빅데이터 분석(Big Data Analytics) 전필 대용량의 데이터 분석을 위한 다양한 머신러닝 및 통계적 학습 알고리즘과 분석기법을 학습한다. 빅데이터 분산 프레임워크인 스파크에서 파이썬 언어와 라이브러리를 활용하는 프로그래밍을 통하여, 추천엔진 구축, 분류 및 예측, 군집화 분석, 텍스트마이닝 등을 다룬다. 2023 1 1O0006 빅 데이터 마이닝(Big Data Mining) 전선 정부, 사업, 연구에서 복잡한 데이터를 수집, 분석, 그리고 시각화하는 것은 중대하다. 통계학, 수학, 컴퓨터 과학에 적용된 강력한 도구들은 복잡한 데이터의 의미를 발견하는데 활용될 수 있다. 본 과목은 데이터 마이닝 원리, 분석, 데이터 시각화를 다룬다. 또한 통계학적 개념과 컴퓨터과학의 사항들을 포함한다. 학생들은 알고리즘, 컴퓨팅, 데이터 분석을 실습을 통해 다룬다.
