- Course Description
데이터 분석을 위해 개발된 다양한 분석 알고리즘을 활용하여 빅데이터를 분석할 수 있다. 본 강좌에서 학생들이 데이터 분석에 사용되는 데이터를 가공하여 데이터분석의 성과를 개선할 수 있는 방법에 대한 실무적 역량을 학습한다. 본 과정을 성공적으로 학습하면 학생들은 데이터 엔지니어링에 대한 개념을 이해하고, 분석 도구를 사용하여 데이터 분석 프로젝트를 수행할 수 있다.
- Course Objectives
본 교육 과정의 목표는 데이터 분석을 위해 데이터를 어떻게 처리할 것인지에 대해서 배운다.
1. 학생은 다양한 유형의 데이터를 분석에 적합하도록 처리하기 위한 기법을 배운다.
2. 학생은 결측치 처리, 데이터 변환, 아웃라이어 탐지 및 처리 기법 등을 배운다.
3. 학생은 다양한 데이터를 처리하여 모델링 기법에 적용하는 방법을 배운다.
- Teachnig Method
1. 학생들은 모든 클래스에 참석하는 것을 원칙으로 한다. 지각과 결석을 한 경우 1점씩 감점을 하며 10번이상 결석한 경우 자동으로 F0 학점이 부여된다.
2. 학생들은 이론적인 강의와 래피드마이너를 활용한 실습 수험을 병행한다.
3. 학생들은 학점의 기본이 되는 3가지 컴포넌트(중간, 기말 시험 및 과제)를 모두 제출해야 한다.
4. 모든 시험 문제는 강의를 기준으로 출제되고 평가된다.
- Textbook
- Assessment
- Requiments
Data Mining for Business
- Practical application of the course
1. 본 과정 이수자는 고급 데이터 분석을 스스로 수행할 수 있다.
2. 본 과정 이수자는 데이터 분석에 필요한 데이터 처리를 할 수 있다.
3. 본 과정 이수자는 데이터 분석을 실무에 적용할 수 있다.
- Reference