데이터사이언스개론

Understanding of Data Science

1학기 · 학부 · 과목코드 3506 · 이론+R 실습 · 토요일 13:00–16:00 · 공학관B동 165

과목 소개

디지털·빅데이터 시대에 반드시 필요한 데이터 리터러시를 기르는 입문 과목입니다. 통계 프로그래밍 언어 R을 처음부터 다루어, 수강생 모두가 데이터를 직접 다루고 분석할 수 있는 “운전면허” 수준의 역량을 갖추는 것을 목표로 합니다. 실습 위주로 진행되며, 데이터사이언스 분야의 고급 내용을 학습하기 위한 가교 역할을 합니다.

강의 구성

Module 1 — 데이터 핸들링과 요약 (Data handling & summary) R 설치와 기본 연산, 데이터 구조 및 입출력, 데이터 필터링·정렬, 데이터 시각화(ggplot2)를 다룹니다.

Module 2 — 통계 모델링 (Statistical modelling) 회귀분석, 로짓 분석, 주성분분석(PCA), K-means 군집분석을 학습합니다.

주차별 계획

• 1주차 과목 개요
• 2주차 R 시작하기(Ch3)
• 3주차 데이터 입출력(Ch4–5)
• 4주차 dplyr 데이터 처리(Ch6–7)
• 5주차 ggplot2 시각화(Ch8)
• 6주차 전문가 초청 특강
• 7주차 실데이터 분석 실습(Ch9)
• 8주차 중간고사
• 9–10주차 회귀분석
• 11주차 로짓 분석
• 12주차 주성분분석(PCA)
• 13주차 K-means 군집분석
• 14–15주차 LLM(ChatGPT)을 활용한 데이터 분석 특강

평가

출석 10% · 중간고사 20% · 기말고사 30% · 텀페이퍼 40%

주교재는 『데이터 과학을 활용한 통계』(Ch3–9)이며, 『Do it! 쉽게 배우는 R 데이터 분석』, 『데이터 요약과 시각화 with R』을 참고합니다.

강의자료

학기 진행에 따라 주차별 강의 슬라이드와 강의노트(Notes), 그리고 R 실습 코드 가 이곳에 업로드됩니다.

Note

자료 준비 중입니다. (Materials coming soon)