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동국대 융합교육원, 데이터분석 및 시각화, 2024 2학기

Author

Sungkyun Cho

Published

September 1, 2024

강의 정보

강사: 조성균
email: sk.cho@snu.ac.kr
수업시간: 월, 수 3:00 ~ 4:50PM
면담 시간: 수업 후
Website: dgdavs.modellings.art

과제: Notice
질문: Communicate/Ask

강의 개요

본 강의에서는 인터넷과 기술의 발전으로 풍부한 데이터들이 양산됨에 따라 그 안에 숨겨진 패턴을 찾고 분석하여 실증적 사실과 원리를 파악하는데 요구되는 기술들을 계발하는데 도움을 주고자 합니다. 이를 위해서는 1) 데이터 분석 툴을 자유자재로 다룰 수 있는 기술, 2) 주어진 데이터에 적절한 툴을 선택할 수 있는 판단력, 3) 파악한 패턴으로부터 현상의 본질을 추론할 수 있는 인과관계 추론의 원리들이 함께 필요합니다.

  • 데이터를 조작, 가공하는 기술을 익히고,
  • 이를 통해 얻은 정제된 데이터를 시각화를 통해패턴을 여러 각도에서 살펴보고,
  • 데이터 모델링과 통계적 분석을 접목하여 현상에 대한 올바른이해를 돕습니다.

수업은 크게 5부분으로 나뉨

  • 탐색적 분석 (exploratory data analysis)과 그에 필요한 데이터 전처리 (data wrangling)
  • 데이터 시각화 (data visualization)
  • 기술적 분석 (descriptive analysis)
  • 모델링 (modelling)
  • 통계 (statistics)

교재

수업 활동

출석 (10%), 일반과제 (30%), 중간고사 (30%), 기말고사 (30%)

수업 계획

1주. 강의 개요 및 데이터 분석의 의미 소개
2주. 넘파이와 판다스 라이브러리의 기본
3주. 탐색적 분석을 위한 시각화 라이브러리
4주. 시각화의 활용1
5주. 시각화의 활용2
6주. 판다스를 이용한 데이터의 변형 및 가공 1
7주. 판다스를 이용한 데이터의 변형 및 가공 2
8주. 기술적(descriptive) 분석 1
9주. 기술적(descriptive) 분석 2
10주. 탐색적 분석 & 및 중간고사
11주. 데이터 모델링 기초 & 통계의 기초 개념
12주. 데이터 모델링 1
13주. 데이터 모델링 2
14주. Binary 명목 변수에 대한 분석: 로지스틱 회귀분석 및 GLM 소개
15주. 기말고사