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본 연구는 R 언어의 Plumber 패키지를 활용하여 다른 언어 없이 R 언어만으로 API를 작성하는 방법을 제안한다. 또한 API 구현 시 고려해야 할 보안 문제와 해결 방안을 제시하며, 제안된 기술을 통해 웹 응용 프로그램 개발 시 생산성, 편리성, 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
R을 이용한 기초통계학
(3일 만에 끝내는)코딩 + 통계
(알파(R과 Python)를 활용한) 인공지능 챗봇 14
(빅데이터 분석의 첫걸음) R코딩 =
(빅데이터 시대 쉽고 빠른 R 통계 프로그래밍을 위한) RStudio 따라잡기
Modeling psychophysical data in R
RStudio IDE 쉽게 배우기
Web application development with R using Shiny : integrate the power of R with the simplicity of Shiny to deliver cutting-edge analytics over the Web
Functional data structures in R : advanced statistical programming in R
R 병렬 프로그래밍 : 빠른 데이터 처리를 위한 병렬 프로그래밍의 기초와 고급 라이브러리 활용
Introductory statistics with R
Building a recommendation system with R : learn the art of building robust and powerful recommendation engines using R
(R을 이용한) 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 : 데이터 크롤링 및 분석, 퀀트 전략을 활용한 투자 종목 선정까지!
서비스 디자인 패턴 : SOAPWSDL과 RESTful 웹 서비스를 위한 핵심 디자인 해결책
(데이터 분석으로 배우는) 알짜 R 테크닉 : R걸음마부터 통계 분석·시각화까지
통계학 : R을 이용한 분석
R코딩 플러스 : 빅데이터 분석의 첫걸음
(빅데이터 통계 분석을 위한) R 프로그래밍 레퍼런스 북 =
Journal of Archaeological Method and Theory
Bruvoll H.Computer Applications in Engineering Education
Konomos A.,Chountasis S.Bioinformatics
Rezwani M.,Pourfathollah A.A.,Noorbakhsh F.Cancer Research
Scott E. Martin; Dariusz Scigocki; Natalia Potocka; Jan Vogel; Eva Lin; Allison Vuong; Steffan Vartanian; Aaron T. L. Lun; Marc Hafner; Arkadiusz Gladki; Jane LiProceedings of the ACM on Programming Languages
Chambers, John M.한국산업정보학회논문지
이종화; 이현규Technometrics
Smaga, Łukasz; Zhang, Jin-TingNatural Hazards
Kumar A.,Walia V.,Lin S.J.,Fu C.C.Technometrics
Smaga Ł.,Zhang J.晋城职业技术学院学报 / Journal of Jincheng Institute of Technology
侯亚君; HOU Ya-junEmpirical Software Engineering
Vidoni M.,Codabux Z.한국지능시스템학회 논문지
전성해KSCE Journal of Civil Engineering
Rose Schneider, Xin ChenProceedings of the ACM on Programming Languages
Turcotte A.,Goel A.,Křikava F.,Vitek J.Behavior Research Methods
Ruben C. Arslan; Matthias P. Walther; Cyril S. TataProceedings of the ACM on Programming Languages
Alexi; Aviral; Filip; JanIEEE Software, Software, IEEE, IEEE Softw.
Uddin, Gias; Robillard, Martin P.ACM Transactions on Software Engineering and Methodology
Patnaik N.,Dwyer A.,Hallett J.,Rashid A.Protein & cell
Wen T.,Niu G.,Chen T.,Shen Q.,Yuan J.,Liu Y.X.Journal of Computer Science and Technology
Ling, Chun-Yang; Zou, Yan-Zhen; Lin, Ze-Qi; Xie, Bing전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 기초 강의로 R을 접해보지 못한 학생들을 대상으로 R의 기본 문법과 구조를 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 기초 강의로 R을 접해보지 못한 학생들을 대상으로 R의 기본 문법과 구조를 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 고급 강의로 R에 대한 중급 수준의 지식을 가진 학생들을 대상으로 R의 고급 문법과 다양한 활용을 익힐 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화된 본 강의는 중급 강의로 R의 기본을 익힌 학생들을 대상으로 본격적인 자료분석에 필요한 기술들을 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 교과목은 학생들에게 언어 연구에 필요한 통계의 개념과 방법론에 대한 전반적인 지식을 제공하고, 통계 프로그램인 R을 소개하는 과목이다. 본 교과목은 초보자와 숙련자들에게 가장 널리 사용되는 무료 오픈 소스 프로그램인 R을 사용한다. 수강생들은 강의를 통하여 현대 언어학에서의 통계의 역할을 이해하고, 실습을 통하여 실제 언어 자료를 가공하고 분석하는 경험을 쌓는다. 이 교과목은 특정 연구 주제에 적용될 수 있는 통계 방법과 분석 전에 복잡한 자료를 가공하는 방법을 중점적으로 강의하는 <실험언어학>과 같은 학과의 고급 과정을 수강하기 위한 기초를 제공한다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화된 본 강의는 중급 강의로 R의 기본을 익힌 학생들을 대상으로 본격적인 자료분석에 필요한 기술들을 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
한국어학 연구를 위해 컴퓨터를 활용하는 방법과 기계가 이해할 수 있도록 한국어를 처리하는 자연언어처리의 연구 성과를 학습하고 실습한다. 텍스트 처리를 위해 유용한 유닉스 명령어와 통계 패키지 R 등의 도구를 적절히 사용하는 방법을 익히고, 프로그래밍 언어 Python으로 텍스트 처리를 위해 스스로 코드를 짤 수 있도록 하며, 딥러닝을 포함한 기계학습 기법을 자연언어처리에 활용하는 방법도 탐구한다.전필 / 학사
본 과목은 통계학과 역학의 기본개념 과 간호학 영역에서 발생하는 자료를 분석하는데 필요한 간단한 통계기법의 계산방법과 분석한 결과의 해석방법을 익히는데 있다.전선 / 대학원
보건데이터 정리부터 통계 분석까지 보건데이터의 처리는 상당한 수준의 통계 프로그래밍을 필요로 한다. 이 수업에서는 보건데이터의 자료 처리에 많이 활용되는 R과 SAS의 프로그래밍 기법에 대하여 강의할 것이다. SAS를 활용한 데이터 다루기, SQL, 매크로 프로그래밍, R을 활용하여 함수 만들기, object 프로그래밍 등에 대하여 설명할 것이다. 다양한 데이터를 처리하는 방법을 학습하고 연습함으로써 보건통계자료 분석의 기본 프로그래밍을 배울 수 있는 기회가 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
데이터사이언스와 관련한 여러 분야의 최근의 국내외 연구동향을 소개한다. 강의와 세미나를 통하여 관련분야의 최신 방법론과 특정 주제를 심도 있게 습득할 수 있도록 한다.전선 / 학사
현대의 과학, 공학, 그리고 경영의 응용시스템은 데이터에 점점 더 많이 의존하게 되었지만 전통적인 데이터 분석 기술들은 복잡한 빅 데이터 시대에 맞도록 설계되어 있지 않는 실정이다. 데이터를 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 지식을 추출하는 빅 데이터 분석은 새로운 과제들을 탐구하는 흥미 있고 빠르게 발전하는 하나의 학문으로 등장하였다. 본 강의에서는 프로그래밍 경험이 많지 않는 학생들을 대상으로 데이터의 수집 및 분석뿐만 아니라 데이터 프로그래밍 언어의 사용에도 초점을 맞춰 이를 바탕으로 빅 데이터 분석의 토대를 마련하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 대학원
최근 치의학을 비롯한 다양한 분야에 통계 및 기계학습 분석이 활발히 진행되고 있으며 연구에 기본적인 분석을 위해서 기계학습 및 통계 방법의 활용이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이를 위해서 여러 프로그래밍 언어의 기본을 설명하고 이를 바탕으로 다양한 통계 및 기계학습 분석을 코드 기반으로 수행할 수 있는 역량을 기른다. 그리고 다양한 데이터를 예시로 프로그래밍을 활용해 생성한 분석 방법을 일관성 있게 코드화하고 자신만의 분석 방법을 정립할 수 있도록 한다.교양 / 학사
현대 사회에서는 데이터를 올바르게 분석하고 해석하는 능력, 그리고 이를 통해 유의미한 정보를 도출하는 방법이 매우 중요해지고 있다. 본 교과목을 수강하는 학생들은 인문사회과학 분야에서 실제로 사용되는 다양한 데이터를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 형태로 데이터를 가공하고 분석하는 방법을 배우게 된다. 주요 내용으로는 설문조사, 실험연구, 데이터 전처리 및 시각화, 선형회귀, 인과효과 분석, 통계적 추론 등이 있으며, 실제 연구에서 어떻게 적용되는지 다양한 예제를 통해 통계 이론의 적용 과정을 이해한다. 또한, 사회적 문제와 인간 행동 양식에 관한 문제를 분석하고 해결하는 데 필요한 ‘인과관계’와 ‘표본조사’에 대한 이해를 높이는 기회를 제공한다. 실습 과정도 포함되어 있어서 실제 연구 데이터를 R 프로그램을 이용하여 분석할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
프로그래밍 언어분야의 이론 및 응용기술의 기초와 첨단 연구를 다룬다. 프로그래밍 언어는 나날이 상위의 수준으로 올라 가고 있고, 소프트웨어 개발을 돕는 도구들은 엄밀한 논리의 정교한 지능을 가지고 프로그래머들을 편하게 할 것이다. 이러한 미래를 가능하게 하는 연구를 다룬다. 프로그래밍 언어 의미구조, 프로그램 정적분석 및 검증, 프로그램 합성, 프로그래밍 논리, 분석도구, 검증도구, 프로그래밍 환경도구 등을 다룬다.전선 / 학사
프로그래밍 언어론에 대한 전반적인 이해를 높이고, 다양한 프로그래밍 언어를 익힌다. 이를 위해 프로그래밍 언어의 개념, 설계이론, 구현 방법에 대해 공부한다.일선 / 학사
이 수업은 데이터 사이언스에 관심이 있지만 이전에 경험한 적이 없는 학생들을 대상으로 합니다. 수업은 크게 실제 적용 및 응용을 중심으로 운영됩니다. 데이터 사이언스라는 도구를 활용하여 무엇을 할 수 있는지 보여주어 학생들이 이를 통해 깊이 그리고 멀리 학문을 탐구할 수 있도록 동기를 부여하고 격려하고자 합니다. 선수학습 요건이 없는 데이터 사이언스 입문 난이도 수업이기 때문에, 사용하는 통계학과 프로그래밍의 지식은 간단히 언급될 뿐입니다. 따라서 작은 소주제들에 대한 포괄적인 기초를 제공하기 보다는 데이터 사이언스를 통해 무엇을 할 수 있는지에 대한 감각을 제공하는 것을 목표로 합니다.전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.