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동국대 융합교육원, 데이터분석 및 시각화, 2023 1학기
강의 정보
강사: 조성균 / sk.cho@snu.ac.kr
면담 시간: 수업 후
수업시간: 월, 수 1:00 ~ 2:50PM
Website: da.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.
수업은 크게 4부분으로 나뉨
- 데이터 시각화와 탐색적 분석 (exploratory data analysis)
- 모델링 (modelling)
- 통계 (statistics)
- 기술적 분석 (descriptive analysis)
교재
번역서: Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e
Hands-On Data Analysis with Pandas (2e) by Stefanie Molin: code in GitHubPython for Data Analysis (3e) by Wes McKinney: code in GitHub
2판 번역서: 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석R for Data Science by Wickham & Grolemund; 2e in progress
수업 활동
출석 (5%), 일반과제 (25%), 중간고사 (20%), 기말고사 (20%), 개별 프로젝트 (30%)