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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

  1. major

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    DAEGU CATHOLIC UNIVERSITY
  3. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

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

    Accredited learning time
    (Video Duration)

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

    Course Registration Period

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

    Classes Period

    2020.02.17 ~ 2020.03.16