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빅데이터 분석 기술의 이해(모니터링) 이미지

빅데이터 분석 기술의 이해(모니터링)




강좌 소개

수업내용/목표

◉ 빅데이터 수집, 저장, 처리, 분석, 활용에 관한빅데이터 기술을 이해하고 설명할 수 있다.
◉ 빅데이터 처리 및 분석을 위한 기본 데이터 분석 방법 이해와 더불어 데이터 가공 및 정제, 그래프 등을 R 프로그래밍언어로 직접 프로그래밍하고 데이터 분석 프로젝트를 수행할 수 있다.

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

강의계획서

 

주차

주차명

차시명

담당교수

1

데이터와 빅데이터의 이해

데이터와 정보의 이해 / 빅데이터의 이해

김대학

빅데이터의 가치와 영향 / 데이터 패러다임의 변화

2

R기초 개념 이해와 개발환경 구축

R 소개 및 설치

R 스튜디오 소개 및 설치

기본스크립트와 함수활용

R 확장 : 패키지 추가 및 설치

3

R 기본 데이터 구조 및 함수

벡터와 행렬의 생성

배열, 데이터프레임, 데이터프레임 생성

인덱싱과 벡터, 행렬 연산

데이터 객체 관련 유용한 함수들

4

R 파일 입출력 및 데이터 처리

데이터 파일 입출력

데이터 세트 파악하기

데이터 추출 및 병합하기

사용자 함수 만들기

5

기초통계분석과 R 실습

데이터 분석의 이해

신뢰구간 추정의 이해

가설검정과 교차분석의 이해

기초통계 분석 R 실습

6

빅데이터 회귀분석과 R 실습

회귀분석과 상관분석의 기초개념

단순 선형 회귀분석과
다중 회귀분석의 통계학적 이해

단순 선형 회귀분석과 다중 회귀분석 R 실습

회귀 진단과 R 실습

7

빅데이터 분류분석과 R 실습

분류분석의 기초개념

분류분석의 통계학적 이해

분류분석 R 실습 (인공신경망 포함)

빅데이터 분류분석의 응용 (R 역전파알고리즘 실습

8

빅데이터 군집분석과 R 실습

군집분석의 기초개념

군집분석의 통계학적 이해

군집분석 R 실습

빅데이터 군집분석의 응용

9

기말고사

 

강좌운영팀 소개

교수자

김대학 대표 교수 professor
김대학 대표 교수 교수
대구가톨릭대학교 인공지능·빅데이터공학과 교수

강좌지원팀

조교
조교
한국대학교 전산학 박사과정
E-mail: abc@example.com

강좌 수강 정보

이수/평가정보

과제명

퀴즈

과제/토론

기말고사

반영비율

40

20

40


 ※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

강좌 수준 및 선수요건

전공기초

교재 및 참고문헌

이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

자주 묻는 질문

강좌 교재가 따로 있나요?

e-book 형식의 주 교재와 PDF 형식의 강의 노트가 제공됩니다.

 

 

관련 강좌

현재 강좌와 관련있는 강좌를 찾을 수 없습니다.
  1. 분야

    공학
    (컴퓨터ㆍ통신)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    운영기관

    대구가톨릭대학교
  3. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    전화번호

    -
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    주차
    (주간 학습 권장 시간)

    09주
    (주당 01시간 00분)
  5. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    학습인정시간
    (총 동영상시간)

    09시간 00분
    (08시간 00분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    수강 신청 기간

    2020.02.17 ~ 2020.03.09
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    강좌 운영 기간

    2020.02.17 ~ 2020.03.16