
자료구조와 알고리즘 기초 (Data Structure and Algorithms)
부산대학교 소프트웨어융합교육원
다양한 자료구조와 알고리즘을 학습하고, 프로그래밍을 통해 이를 구현하는 실습 능력을 길러보자!
Beginner
data-structure, 알고리즘
데이터 리터러시
데이터 분석
머신러닝
◾ 강사 - 김경민 교수 (부산대학교 소프트웨어융합교육원)
공공데이터를 수집하여 오렌지3를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화해 본다. 머신러닝 학습용 데이터를 생성하고 지도학습 회귀와 분류모델을 이용하여 예측해 본다. 비정형 데이터를 비지도학습 군집화를 통해 비슷한 자료를 그룹화해 본다.
오픈소스로 제공되는 데이터마이닝 도구인 오렌지(Orange)를 이용하여 코딩 없이 데이터분석과 머신러닝 개념을 학습하고, 다양한 주제의 실습을 통해 비전공자들의 데이터리터러시 역량을 향상시킨다.
비전공자가 자신의 전공 분야와 접목하여 데이터분석 및 머신러닝 과정을 학습 및 응용함으로써, SW융합인재가 갖추어야 할 디지털 역량을 강화한다.
학습 대상은
누구일까요?
데이터분석 및 머신러닝 과정을 학습하고 싶으신 분
지도학습 회귀와 분류모델을 배우고 싶으신 분
전체
16개 ∙ (5시간 26분)
1. 01. 데이터 리터러시의 이해
23:10
6. 06. 설문지를 통한 데이터수집
22:09
7. 07. 문항별 집계
19:57
8. 08. 사전, 사후 비교
24:33
9. 09. 텍스트 마이닝
19:33
11. 11. 학습 데이터 _ 1
17:28
12. 12. 학습 데이터 _ 2
09:34
13. 13. 회귀
17:50
14. 14. 분류
23:16
15. 15. 비정형 데이터 분류
21:26
무료