국립부경대학교 빅데이터융합전공

 과목명

 구분

 학점 

 강의소개

데이터마이닝개론

(Introduction to Data Mining)

전필

3 

 본 교과목은 데이터로부터 기술을 도출해내는 데이터마이닝의 개념을 소개하고 지식도출을 위한 개념 및 알고리즘을 이해하고 다양한 응용에 적용해 본다. 데이터 마이닝과 관련된 패턴 추적, 회귀와 분류을 통한 예측, 연관규칙분석, 이상치 탐지, 데이터 그룹화와 클러스터링 기법 등을 학습한다. 이를 바탕으로 파이썬에서 제공되는 다양한 패키지들을 활용하여 예제 데이터들을 분석해 본다.

공간빅데이터분석

(Geospatial Big Data Analysis)

전필

3

 본 교과목은 위치정보를 포함하고 직관적으로 정보를 표현할 수 있는 공간 빅데이터에 대한 이해와 함께 이를 이용하여 다양한 과학 및 산업분야에서 가치를 창출할 수 있는 분석 방법에 대해 학습한다.

자료구조와알고리즘

(Data Structure and Algorithm)

전선

3

 본 교과목은 파이썬을 활용하여 컴퓨터 코딩에 필수적인 자료구조와 알고리즘에 대해서 다룬다. 배열, 스택, 큐, 연결 리스트 등 추상 데이터 타입과 정렬, 검색, 해시 테이블, 동적 계획법, 그래프, 트리 등 코딩을 위해 반드시 학습해야 할 핵심 알고리즘을 학습한다.

웹빅데이터분석및실습

(Web crawling and Big data Analysis with Practic)

전선

3

 본 교과목은 파이썬을 활용하여 웹에 흩어져 있는 비정형 빅데이터를 탐색하고 분석가능한 자료형태로 변환하는 웹 크롤링 방법과 이를 분석하는 방법에 대해 익히는 것을 목표로 한다. 다양한 사례를 실습함으로써 실제로 적용하는 방법을 학습한다.

빅데이터시뮬레이션

(Big-data Simulation)

전선

3

 본 교과목은 미적분학과 행렬대수에 기반하여 다양한 확률 분포에 관한 이론들을 학습한다. 이를 바탕으로 파이썬을 활용하여 몬테칼로 방법, MCMC, 붓스트랩 등 빅데이터 시뮬레이션 방법들을 학습한다.

데이터기반의사결정론

(Data-driven Decision Making Theory)

전선

3

 본 교과목은 경영과 정책 분야의 데이터 기반 의사결정과 관련한 기본 이론과 적용 사례에 대해서 다룬다. 또한 계층 분석법, 자료포락분석법, 조건부가치측정법, 선택실험법 등 데이터를 활용한 의사결정 방법론에 대해 개괄적으로 익히는 것을 목표로 한다.

해양시계열데이터분석

(Time Series Data Analysis in Oceangraphy)

전선

3 

 본 교과목은 해양의 특성을 파악하기 위해서는 해양의 여러 가지 scalar량과 vector량의 시· 공간적 변동에 관한 정보를 현장 관측을 통해 획득해야만 한다. 현장의 관측자료도 자료처리 방법이 잘못되면 그들이 어떤 의미를 가지고 있는지를 파악할 수 없다. Python을 이용하여 시계열자료의 plotting 분석, 스펙트럼(spectrum) 분석 등 시간자료의 처리방법을 학습한다.