- Course Description
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.
- Course Objectives
The primary goal of this course is for students to learn data analysis techniques that facilitate making decisions from various data sets. Students are expected to learn the knowledge in the following areas:
-limitations of particular data sets,
-data organization,
-management, and preservation,
-statistical models and techniques,
-software tools to analyze clusters and links.
- Teachnig Method
This course will be taught in English. Attendance is critical as class sessions are utilized to introduce some difficult concepts.
Class participation may be factored into your final grade for the course.
- Textbook
- Assessment
- Requiments
There is no prerequisite course. Students of all majors are welcome to take this course.
- Practical application of the course
Students should be able to gain hands-on experience working with various data sets useful for data analysis applications. Practical skills and applications learned in this course may encourage students to pursue future careers in data science.
- Reference