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데이터 마이닝 동영상

데이터 마이닝




강의소개

데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기술로 웹 검색, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 여러 응용에 활용되어 왔다. 본 강좌에서는 데이터 마이닝에 대한 기본 개념 및 관련 이론을 학습한다.

교수소개

강유 교수 – 서울대학교 컴퓨터공학부  

  학력

•  B.S. in Computer Engineering, Seoul National University(2003)
•  M.S. in Information Technology, Carnegie Mellon University(2009)
•  Ph.D. in Computer Science, Carnegie Mellon University(2012)

  주요경력

•  2004-2007: KT 연구원
•  2012.7 – 2012.12: Postdoctoral Fellow, Carnegie Mellon University
•  2013 – 2015.8: KAIST 전산학부 조교수
•  2015.9 – 현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 조교수

  연구분야

•  기계학습
•  딥러닝
•  빅데이터
•  데이터 마이닝
 

강의구성

  총 9주차

 •  강좌계획표(Syllabus)

강좌 계획표
주차  개강일 학습목표 학습내용 평가
1주차  1월 22일 빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다. 빈발 아이템 찾기 1
2주차 1월 29일 효율적인 association mining 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다. 빈발 아이템 찾기 2 퀴즈
3주차 2월 5일 링크 분석의 주요 기법인 PageRank 기반 기법을 설명할 수 있다. 링크 분석 1
4주차 2월 12일 악성 스팸 공격에 대항하는 TrustRank 기법을 설명하고 관련 문제를 해결할 수 있다. 링크 분석 2
5주차 2월 19일 빈발 아이템을 찾기 위한 Association Rule 기법을 설명할 수 있다. 링크 분석 3
6주차 2월 26일 콘텐츠 기반, CF 기반 추천 기법을 설명할 수 있다. 추천 시스템 1 퀴즈
7주차 3월 5일 행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다. 추천 시스템 2
8주차 3월 12일 행렬 분해 기반 추천 기법을 설명하고, 관련 문제를 해결할 수 있다. 추천 시스템 3 퀴즈
9주차 3월 19일 기말고사


  평가 비율 

평가 비율
퀴즈중간고사기말고사
50% 0% 50%

60점 충족 시 이수증 발부

  교재

•  교재는 학습자료로 제공
     ※학습자료는 다운로드 가능

   강좌 소개 영상 

운영방식

  수강신청 기간

•  2019년 1월 22일(화) ~ 2018년 3월 11일(월)

  운영 기간

•  2019년 1월 22일(화) ~ 2019년 3월 25일(월)

  개설 방식

•  매주 1개 주차씩 순차 오픈

조교소개

정진홍 조교

  메일 : jinhongjung_snu.ac.kr

관련 강좌

  1. major

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    intermediate
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

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

    Course Week
    (Estimated Effort)

    09week
    (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.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    03시간 00분
    (03시간 10분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2019.01.18 ~ 2019.01.22
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.01.22 ~ 2019.03.19