강의계획서
- 교과목명
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빅데이터개론
이수구분 교선 | 담당교수 김용준 | 학점 3 | 시간(이론/실습) 3
- 학습목표
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본 교과목은 빅데이터 분석원리와 기술효과적 응용방안에 대해 파악하여 기술에 대한 이해도를 높이고 통합적 탐구 및 사고역량을 제고하는데 그목표가있다.
| 과목개요 | 수업방법:빅데이터개론수업은대면수업으로진행하며총15주차로수업이진행됩니다. 중간고사는8주차,기말고사는15주차에필기시험을볼예정입니다. 출석:대면수업을진행하며수업에참여시출석이인정됩니다. |
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| 강의방법 | |||||
| 강의자료 | 교재 | ||||
| 부교재 | |||||
| 참고 교재 | |||||
| 평가방법 | 출석(20%) + 중간(33%) + 기말(34%) + 과제(13%) | ||||
| □ 장애학생을 위한 학습지원사항 안내 |
□ 장애학생을 위한 학습지원사항 안내
가. 청각장애 학생 : 앞자리 지정석, 강의자료 제공, 보조학습기기 사용가능 등 |
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| 주차별 학습내용 | |||
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| 주차 | 주별 강의내용 | 수업매체 | |
| 1주차 |
빅데이터의 정의와 특징, 빅데이터와 인공지능 빅데이터 분석과정, 빅데이터 비즈니스 모델 빅데이터의 역할과 활용, 빅데이터 활용사례 |
온라인강좌 | |
|---|---|---|---|
| 2주차 |
빅데이터 분석을 위한 기획, 데이터의 종류 및 수집 데이터베이스, 데이터웨어하우스 비정형데이터베이스, 데이터분석의 유형 |
온라인강좌 | |
| 3주차 |
데이터분석기법, 데이터의측도(1) 테이터의측도(2) 검정과 추정의 개념, u검정(1) |
온라인강좌 | |
| 4주차 |
u검정(2), t검정(1) t검정(2), 카이제곱검정(1) 카이제곱검정(2), F검정 |
온라인강좌 | |
| 5주차 |
F검정(2), 모부적합품률검정 모부적합수검정, 적합도검정 동일성검정, 독립성검정 |
온라인강좌 | |
| 6주차 |
상관분석 회귀분석 로지스틱회귀분석, 군집분석(1) |
온라인강좌 | |
| 7주차 |
군집분석(2) 연관관계분석, 신뢰성분석 요인분석, 의사결정나무(1) |
온라인강좌 | |
| 8주차 | 중간고사 | 온라인강좌 | |
| 9주차 |
의사결정나무(2) 인공신경망분석, 텍스트데이터분석의 개요 텍스트데이터전처리, 텍스트군집분석 |
온라인강좌 | |
| 10주차 |
텍스트 감성분석, 소셜네트워크분석(1) 소셜네트워크분석(2), 데이터 시각화 시각화 방법, 빅데이터의 미래 |
온라인강좌 | |
| 11주차 |
파이썬의 개요, 파이썬용어 자료형과 문자열 숫자, 변수와 입력(1) |
온라인강좌 | |
| 12주차 |
변수와 입력(2), 숫자와 문자열의 다양한 기능(1) 숫자와 문자열의 다양한 기능(2), 불 자료형 조건문 |
온라인강좌 | |
| 13주차 |
반복문(1) 반복문(2) while반복문 |
온라인강좌 | |
| 14주차 |
기본함수 함수(1) 함수(2) |
온라인강좌 | |
| 15주차 | 기말고사 | 온라인강좌 | |