PRACTICAL DATA SCIENCE

이 과목에서는 데이터 과학에서 자주 사용되는 소프트웨어 도구와 프로그래밍 언어를 활용하여 데이터와 관련된 문제를 푸는 실용적인 기법을 배운다. 또한 데이터 큐레이션, 준비, 시각화 및 통계 분석에 중점을 두어 데이터 과학에서 사용되는 실용적인 기술을 학생들에게 소개한다. 특히 데이터와 그 한계에서 끌어낼 수 있는 추론 유형을 강조하는 데 중점을 두어 학습하게 된다. 이 과목에서는 기본 데이터 개념, 메타 데이터 생성 및 해석, 통계 모델, 링크 분석, 클러스터 분석 및 데이터 시각화 등의 주제를 다루고, 이 수업에서는 VOSViewer, Pajek, Excel, R과 같은 소프트웨어와 프로그래밍 언어를 사용하여서 데이터 분석하는 방법을 배운다.

This course aims to provide students with a solid foundation in understanding data patterns, making informed predictions, and drawing meaningful conclusions. The emphasis on the R language ensures students gain proficiency in a powerful statistical computing tool, enabling them to manipulate data effectively and implement statistical models for practical applications. By combining statistical principles with hands-on experience in R, the course equips individuals with the essential skills to navigate and excel in the dynamic field of data science.

This course will be taught in English. Most programming assignments are built-upon previous class lecture materials or assignments. Thus, class attendance will be essential as absence will most likely affect the student’s grade. Class participation will be factored into your final grade for the course. Students who anticipate an extended absence for any reason are likely to face difficulties in completing assignments.

This course does not have any formal prerequisites, but it assumes that students possess a basic understanding of a programming language.

The practical use of a data science course lies in equipping individuals with the skills to extract valuable insights from data, enabling informed decision-making and innovative problem-solving across various industries. In the field of Library and Information Science, this course serves a practical purpose by helping professionals to leverage data-driven approaches for improved collection management, user services, and informed decision-making in library settings.