2016년 9월 전자전기컴퓨터공학부 김한준 khj@uos.ac.kr 소프트웨어시스템 실습 2016년 9월 전자전기컴퓨터공학부 김한준 khj@uos.ac.kr
소프트웨어시스템실습 강의 주제 빅데이터 프로그래밍 R 프로그래밍 데이터 분석 프로세스 이해 기계학습 Machine Learning R 기반 빅데이터 어플리케이션 구현
수업 목표 웹 기반 빅데이터 프로그래밍을 학습하여, 특수 목적의 서비스를 지원하는 소프트웨어를 개발 빅데이터를 이해하고, 빅데이터 분석을 위한 빅데이터 처리/가공/변환 방법을 학습 빅데이터 분석의 기반이 되는 기초적인 기계학습 (Machine Learning) 알고리즘을 이해 빅데이터 프로그래밍을 위해 R 분석도구의 활용 능력을 배양 R 문법을 우선 학습하고 이를 이용하여 데이터 시각화, 통계 및 기계 학습의 이론 학습 및 실습을 수행 웹 기반 빅데이터 프로그래밍을 학습하여, 특수 목적의 서비스를 지원하는 소프트웨어를 개발
교재 Machine Learning with R (2nd Ed.) 저자: Brett Lantz 출판사: PACKT Publishing 출판년도: 2015년
강의 홈페이지 http://datamining.uos.ac.kr 접속 활용 “소프트웨어시스템실습” 클릭 강의 노트, 실습 자료 http://datamining.uos.ac.kr 접속 “소프트웨어시스템실습” 클릭 활용 강의 노트, 실습 자료 수업 관련 공지 사항 성적 게시
수업 목차 (진행 중 수정 될 수 있음) 빅데이터 기초 빅데이터 개념 정의 빅데이터와 R 분석도구 R 데이터 타입 스칼라, 벡터 리스트, 행렬, 배열, 데이터 프레임 R 기초 문법 데이터 타입, 변수, 함수 R 프로그래밍 기초 흐름제어 주요 패키지 함수 활용 R 데이터 조작 데이터 연동 데이터 분할, 병합, 정렬 데이터 시각화 Bar Chart, Line Chart Pie Graph, Boxplot 등 Word Cloud R 기반 통계 분석 기초 통계량 표본 추출 분할표 상관 분석 데이터베이스 기초 관계형 데이터베이스 기초 이론 스키마 이해 방법 Machine Learning 기초 Machine Learning 기본 개념 Machine Learning 활용 사례 감독형 Machine Learning Classification 기술의 이해 Regression 기술의 이해 감독형 Machine Learning을 위한 R 프로그래밍 의사결정 트리 기법 베이지안 통계 기법 k-Nearest Neighbors 기법 회귀분석 기법 속성 선택 Feature Selection 기법 감독형 Machine Learning 기반 텍스트 분류 기법 연설문 데이터 분류 소셜 텍스트 데이터 분류 비감독형 Machine Learning을 위한 R 프로그래밍 클러스터링 기법 연관규칙 마이닝 기법 Shiny Programming R 기반 웹 어플리케이션 개발
R 프로그래밍 환경: R Studio
R-based Web Applications Shiny framework 활용
공공데이터포털 data.go.kr
강의진행 및 평가 방식 강의 평가 원칙은 아래와 같으며 필요에 따라서 조정 가능 이론 강의: 1.5시간 실습 수행: 2.5시간 중간고사 : 40% 기말고사 : 40% 수시과제 : 15% 출석 : 5%
유의사항 컴퓨터 사용 휴대폰 사용 과제 수행 강의 시간: 컴퓨터 모니터 전원 Off, 유인물 또는 노트 필기 권장함 실습 시간: R 프로그래밍 제외한 프로그램 실행 금지 (예: 웹 검색, 채팅 등)하며, 적발 시 퇴실 조치함 휴대폰 사용 진동 발신음 처리 또는 전원 Off 통화 및 문자 메시지 절대 금지 과제 수행 도용 및 복사 적발시 벌칙: 1회 적발시 학점 1등급 강등, 2회 적발시 F 학점 처리 과제 도용: 웹 또는 다른 소스로부터 유사 내용 획득 과제 복사: 쌍방 모드 벌칙 처리함
Contact 강의 교수 실습 조교 김한준, khj@uos.ac.kr 정보기술관 408호 Office hour: 상담시 Email 연락 필수 매주 월 16:00 ~ 18:00, 목 15:00 ~ 18:00 실습 조교 김지연, zyunie91@gmail.com 정보기술관 415호
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