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안녕하세요, 왕초보 코린이를 위한 코딩유치원에 오신 것을 환영합니다.

코딩유치원에서는 파이썬 기초부터 사무자동화, 웹크롤링, 데이터 분석 등의 다양한 패키지까지 초보자도 알기 쉽도록 내용을 정리해 놓았습니다.

업무는 물론 투자에도 도움이 될만한 전자공시시스템(DART) 텔레그램(Telegram) 관련 패키지도 배울 수 있으니 많은 관심 부탁드립니다.

 

 

오늘은 데이터 사이언스 분야에 관심이 있으신분들을 위해서 포항공대에서 무료로 제공하는 강좌에 대한 정보를 소개드리려고 합니다.

참고로 저도 11/8(월)부터 해당 강좌들 중에서 필요한 것들을 들어보려고 합니다.

 

1. 프로그램 소개

 

2. 교육 과정

 

 

1) 빅데이터분석과 R프로그래밍1,2 - 산업경영공학과 이혜선 교수님 (9+11 시간)

 

R은 데이터분석을 위한 프로그램이며 오픈소스입니다. 오픈소스는 누구나 어디서나 사용가능한 프로그램입니다. 본 강좌는 데이터를 처음 다루는 수강생들을 기준으로 R 프로그램의 기초 스크립트부터 그래픽, 기초 통계분석, 텍스트 마이닝을 학습하고, 예제 프로그램을 이용하여 프로그램밍을 직접 수행하고 분석하는 능력을 키우는 것을 목적으로 합니다. 전공 영역이 인문학, 사회과학, 이공계 어느 분야이든 수강할 수 있는 강좌로 단계별로 프로그램밍을 학습할 수 있습니다. 본 강좌를 수강하여 프로그램밍 스크립트를 이해하고, 데이터 분석의 과학적 과정을 학습하여 빅데이터 산업 및 소프트웨어 개발에 대한 기초지식을 갖출 수 있기를 기대합니다.

 

- 기초(Ⅰ): R 기초와 기본 스크립트/ 벡터, 행렬의 연산 및 함수/ 데이터 구조 (생성, 추출)/ R 그래픽Ⅰ
- 기초(Ⅱ): R 그래픽Ⅱ/ 데이터 탐색/ R을 이용한 통계분석/ 선형회귀모형

 

2) 머신러닝기법과 R프로그래밍1,2 - 산업경영공학과 이혜선 교수님 (8.5+9.5 시간)

 

R 프로그래밍 고급 과정은 데이터 과학(Data Science) 전문인 양성을 위한 과정으로 데이터 마이닝기계학습 기법의 활용과 분석을 학습 목표로 합니다.

 

- 고급(Ⅰ): 데이터마이닝 기초/ k-인접기법과 판별분석/ 서포트 벡터 머신/ 의사결정 나무와 랜덤 포레스트
- 고급(Ⅱ): 군집분석/ 연관규칙과 로지스틱모형/ 주성분 분석과 부분 최소자승법/ 딥러닝과 텍스트마이닝

 

3) 데이터사이언스를 위한 통계학 입문1,2: 산업경영공학과 이혜선 교수님 (9+10.5시간)

 

빅데이터시대와 4차산업혁명 시대에 데이터애널리틱스 혹은 데이터사이언티스트로 입문하고자 하는 분들이 ‘왜 통계의 개념이 필요한지’를 배울 수 있는 통계학 입문 코스입니다. 인문학 및 경영, 수학, 컴퓨터공학, 산업공학, 의생명과학 등 학계 혹은 현업(금융, 엔지니어, 제조업 등)에서 데이터분석이 필요한 분들에게 어떤 시각을 갖고 데이터를 분석해야 하는지 매일 일상에서 접하게 되는 통계치 혹은 통계 그래프(시각화)를 통해 설명하고자 합니다. 대학에서 강의하는 교재 중심의 강의가 아닌 현업 혹은 실제 데이터 중심으로 ‘통계학’을 접근하고자 합니다.

 

4) 컴퓨팅 사고1,2: 교수 소개 없음 (8+6시간)

 

컴퓨팅은 컴퓨터를 이용한 계산입니다. 컴퓨터의 계산 속도가 지속적으로 빨라지고 저장 용량이 예상치를 웃돌며 증가하면서 20세기 말에는 해결 불가능해 보였지만 지금은 컴퓨팅으로 해결할 수 있는 문제가 많습니다. 또한 컴퓨팅으로 해결할 수 있는 문제 영역이 넓어지면서 종전에는 상상할 수 없었던 혁신적인 아이디어가 넘치고 이는 거꾸로 사회 전반에 걸쳐 패러다임을 바꾸는 수준의 변화를 유도하고 있습니다.

이 과목은 컴퓨터라는 하드웨어에 대한 자세한 설명 없이 컴퓨팅의 원리를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 이용하여 컴퓨팅을 실제 구현하는 과정을 다룹니다. 특히 프로그래밍 언어로 컴퓨팅을 구현하는 코딩 과정보다는 컴퓨팅으로 문제를 해결하는데 핵심적인 컴퓨팅 사고에 초점을 둡니다. 최종 목표는 컴퓨팅 배경 지식이 없어도 누구나 컴퓨팅 사고력을 길러서 컴퓨팅으로 실제 문제를 해결할 수 있도록 이끌어 주는 것입니다.

 

5) 컴퓨터 공학 입문 1,2: 컴퓨터공학과 윤은영 교수님 (12+11 시간)

 

이 수업은 컴퓨터를 활용하여 일상 생활에 주어진 문제를 해결할 수 있도록 프로그래밍 기본 원리와 개념을 설명합니다.

문제 해결을 위해 C 언어로 프로그래밍 언어의 기본 구조와 문법을 설명하고, 그 문법으로 해결할 수 있는 다양한 일상 생활의 문제를 예제를 통해 학습합니다.

 

- Part 1: 컴퓨터 개요, 프로그램 구조, 함수, 연산자
- Part 2: 조건문, 반복문, 파일 입출력, 배열과 구조체

 

6) 파이썬 프로그래밍 1,2: 컴퓨터공학과 윤은영 교수님 (8.5+8.5 시간)

 

본 강좌는 일상 생활의 문제를 컴퓨터공학의 원리를 적용하여 분석하고 컴퓨터를 활용(파이썬 프로그래밍)하여 해결하는 능력을 향상하는 것을 목표로 합니다. 프로그래밍 언어를 처음 공부하는 일반인을 대상으로 하며, 컴퓨터공학 입문 강좌를 먼저 수강하시는 것이 본 강좌를 이해하시는데 도움이 되리라 생각합니다.

 

- Part 1: 문제해결, 파이썬 개요, 연산자, 제어문장1
- Part 2: 제어문장2, 함수와 모듈, 데이터 구조, 파이썬과 인공지능

 

<특강>

 

1) AI 입문

인공지능에 대한 배경지식이 없는 모든 분들이 듣고 이해할 수 있도록 인공지능의 개념 및 활용에 대해서 설명하고 인공지능의 기술적인 챌린지, 인공지능 모델 종류에 대해서 강의하고자 합니다.

 

2) Computer Vision 입문

전공자가 아니더라도 관심 있는 누구나 이해할 수 있도록 컴퓨터 비전에 대한 개요, 물체 인식기와 기계학습에 대한 핵심 개념, 빅 데이터와 딥러닝 모델, 그리고 AI 및 딥러닝에 대한 최근 이슈에 대해 알기 쉽게 설명합니다.

 

3) IoT 입문

사물인터넷 IoT 입문 첫번째 강의는 다음과 같은 순서로 진행됩니다. 우선 IoT 가 무엇인지에 대한 기초적인 개념을 설명하고, IoT 시장, IoT에 활용되는 통신 기술들을 소개합니다. 다음으로 IoT를 활용한 실제 많은 서비스 예시들을 소개하고, 마지막으로 더 많은 IoT 관련 동영상과 사례들을 찾아보실 수 있도록 다양한 References를 안내합니다.

 

4) 블록체인 및 암호화폐 입문(1, 2)

본 특강에서는, 암호화폐의 출현, 블록체인 기술, 비트코인의 한계, 그리고 블록체인의 다양한 적용분야에 대한 내용을, 블록체인 기술을 전혀 모르는 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.

 

5) 데이터사이언스-열린 데이터 세상

빅데이터시대가 도래하면서 [데이터사이언스]는 ‘과학’이라는 이름을 달게 되었다. 데이터는 매초마다 생성되고, 실시간으로 관리/ 모니터링되고, 데이터를 이용한 예측모델링의 분야는 광범위하게 넓어지고 있다. 데이터가 무한히 공급되는 세상에서 우리가 주도적으로 할 수 있는 일은 무엇일까. 열린 데이터세상이기도 하지만 실제 현실데이터는 상당히 제한적(혹은 제약적) 특성을 갖는다. ‘데이터사이언스’의 관점을 데이터과학과 통계의 관계, 빅데이터분석의 출발점, 도메인 지식기반의 현실문제해결 문제 사례들을 논의해보고자 한다. 

 

 

3. 교수진

 

 

글을 마치며 포항공대의 교육을 이렇게 무료로 들을 수 있는 걸 보면서 공부하기 참 좋은 세상이라는 생각이 드네요!


 

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