[전공] "빅데이터 분석 입문자를 위한 장기 특강(1차~2차)" 프로그램 학생 모집
  • 작성일 2025.06.04
  • 작성자 통계학과
  • 조회수 15

빅데이터 분석 입문자를 위한 장기 특강




손낙훈교수님과 안경민 교수님께서 방학기간 중 학생들을 위해 특강을 하십니다!

학생들이 빅데이터 분석에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하여 데이터 이해 능력, 분석도구 사용능력 등의 다양한 분석 역량을 키울 수 있는 기회이니 많은 학생들이 참여하시길 바랍니다!! 


1. 목적 및 필요성

 가. 학생들이 빅데이터 분석에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하여 빅데이터 분석의 저변을 확대하고분석도구 사용 능력을 키워 빅데이터 분석에 대한 자기효능감과

     도전자세를 고취하도록 돕고자 함

 나.  빅데이터 분석 기반의 의사결정이 다방면에서 중요하기 때문에 기초적인 데이터 이해 능력은 다양한 계열의 학생들에게 필수적인 역량으로 자리 잡고 있음

 

2. 프로그램 내용

 가대상 및 인원: 본교 소속 재학생 및 대학원생 20명 내외


 나. 장소: 백은관 222호


 다세부 일정 및 내용

연번

일시

주제

강사 및 소속

1

6. 25.()~7. 1.()

9:00~18:00

빅데이터 분석을 위한 프로그래밍

안경민(통계학과)

2

8. 25.()~29.()

9:00~18:00

빅데이터 분석을 위한

SAS 초급 프로그래밍

손낙훈(통계학과)

 

3. 특강별 주제 및 내용

 가. 빅데이터 분석을 위한 프로그래밍

   1) R 프로그래밍 기초

     가) R 설치 및 환경 설정: R 및 RStudio 설치기본적인 사용법

     나) 기초 문법변수데이터 타입함수조건문반복문 등

     다) 데이터 구조벡터리스트데이터프레임행렬 및 배열 등

   2데이터 시각화

     가) 기본적인 시각화: ggplot2를 사용한 고급 시각화 기법

     나) 인터랙티브 시각화: plotly, shiny를 활용한 대화형 시각화

     다) 빅데이터 시각화큰 데이터를 효율적으로 시각화하는 방법(히트맵네트워크 그래프 등)

   3통계 분석

     가) 기술 통계평균분산표준편차 등 기본 통계량 계산

     나) 추정 및 가설 검정: t-검정카이제곱 검정 등 다양한 가설 검정 기법

     다) 회귀 분석선형 회귀로지스틱 회귀다중 회귀 등

   4머신러닝

     가) 기계학습 기초지도학습과 비지도학습의 개념

     나) 분류 알고리즘로지스틱 회귀결정 트리랜덤 포레스트 등

     다) 회귀 분석선형 회귀릿지/라쏘 회귀다중 회귀 등

     라) 군집화 및 차원 축소: K-평균 군집화계층적 군집화, PCA 

     마) 모델 평가교차 검증성능 평가 지표(정확도민감도특이도 등)


 나. 빅데이터를 위한 SAS 초급 프로그래밍

   1) SAS의 기초(1): 초급

     가) SAS Certified Specialist 소개

     나) SAS 프로그램데이터라이브러리데이터세트

     다) 파일 참조옵션 설정

     라) SAS 디버깅병합편집보고서 생성

   2) 데이터 운용 기초(보건의료빅데이터 개방시스템 활용): 초급

     가) 데이터 Step, 사용자정의 포맷생성요약보고서생성

     나) 자료의 결합보고서 생성

     다) 수치형 변수에 대한 통계량빈도표 생성하기

     라) HTML 출력결과 생성

  ※ 해당 프로그램은 이론과 실습을 병행하는 방식으로 운영됨

  ※ 총 4회 진행 예정이며, 3~4회차 정보는 추후 업데이트될 예정입니다.

 

4. 신청 기간 및 방법

 가신청 기간

   1) 빅데이터 분석을 위한 프로그래밍결재완료일 ~6. 24.() 12:00까지

   2) 빅데이터 분석을 위한 SAS 초급 프로그래밍결재완료일 ~8. 22.() 12:00까지

 나신청 방법계명스튜던트포털(STORY비교과프로그램에서 신청(온라인 접수)

    **  STORY 링크(1차): 바로가기(2차): 바로가기)

 다선발 방법: 선착순 선발

 

5. 이수조건 및 혜택프로그램 이수 조건을 충족한 자에 한하여 COMpass K 점수 부여

참여 대상

이수 조건

평가 요소

부여 점수

프로그램 참여자

교육 기간 내

80% 이상 출석

학습/진로/취업 관련 교내 활동

장기 프로그램(20시간 or 2개월 이상적용

10

 

6. 문의: 교육혁신팀(580-6732)

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