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# 빅 데이터 (Big data) 복잡하고 빠르게 증가하는 대량의 데이터를 분석하고 처리하기 위한 고급 방법의 필요성.

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- #빅 데이터
빅데이터 분석
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컴퓨팅 응용: 데이터사이언스의 기초
빅데이터 분석에 필요한 계산과 추론에 대한 기초적인 지식과 방법을 통합적으로 학습하고 데이터와 관련된 다양한 주제를 소개하는 입문 과목이다. 데이터사이언스에 관련된 다양한 경험을 공유할 수 있는 기회를 제공하여 빅데이터 분석을 위한 종합적이고 융합적인 사고 역량을 기른다. 파이썬 언어를 통하여 데이터의 구조와 처리를 배우고 이를 기반으로 자료의 요약과 시각화를 학습한다. 나아가 데이터에 기반한 추론의 기초 원리를 학습하고 빅데이터와 관련된 사례와 경험을 통하여 빅데이터의 생애 주기를 이해한다. 이 교과목은 데이터사이언스에 관심을 가지는 모든 학생을 대상으로 한다. 이 과목의 목적은 데이터사이언스에 관련된 다양한 분야의 전공과목을 수강할 수 있는 계산과 추론에 대한 기초적인 역량을 제공하는 것이다.
- 데이터과학자의 사고법 : 더 나은 선택을 위한 통계학적 통찰의 힘
- (파이썬을 활용한) 데이터 분석과 응용 =
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주술기데이터사이언스
근래의 의료 빅데이터의 축적 및 인공지능 기법의 발달은 많은 의학 분야에서 빅데이터에 기반한 정확한 예측 및 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고 있다. 주술기 의학 분야에 있어서도, 이러한 기술적 발달은 기존의 위험도 분류, 예후 예측, 조기 경보 및 의료 자원 분배 등 주술기 의학의 접근 방식에 큰 변화를 가능하게 하고 있다. 따라서 미래 임상 의사, 의학자들에게 있어 이러한 기술을 이해하고, 활용하는 것을 배우는 것이 점차 중요해지고 있다. 이 강좌에서는 먼저 VitalDB나 MIMIC, eICU 데이터셋 등 주술기 의학 분야의 오픈 데이터셋에 대해 알아보고, 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기계 학습 기법에 대해 배울 것이다. 또한 실습을 통해 최신 기계 학습 기법들을 본인의 연구에 적용할 수 있는 방법을 배울 것이다.
- Artificial intelligence in perioperative medicine: a narrative review
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의료와 데이터사이언스
본 과목은 데이터사이언스의 입문 수업으로서, 필수 이론 학습과 관련 실습 병행을 통해 데이터사이언스 필수 졸업 역량을 키울 수 있도록 구성된 수업입니다. 학생들은 디지털 대전환 (digital transformation) 시대를 살아가는 미래 의사로서 갖추어야 할 역량에 대해 배우고 실습을 함으로써, 다양한 데이터로부터 가치를 도출할 수 있는 medical scientist로서의 토대를 마련하게 될 것입니다. - 변화하는 의료 환경에서 의사와 병원의 역할을 이해하고, 의료에서의 데이터사이언스의 개념과 활용에 대해 이해하게 될 것입니다. - 인공지능과 빅데이터를 활용한 의료 연구 및 기술의 현황을 파악하고, 이에 대한 개념 및 활용을 이해함으로써, 이를 이용하여 해결이 가능한 의학적 문제를 정의하고 활용방안을 설명할 수 있을 것입니다. - 정보보안, 개인정보 보호 및 빅데이터를 이용한 연구에서의 윤리적, 법적 고려사항에 대해 이해하게 될 것입니다. - 데이터사이언스를 이해하기 위한 기초적인 확률 및 통계 방법에 대해 이해하고, 기존의 연구방법과 다른 의료 임상데이터수집 허가과정, 절차 및 임상시험기법 이해에 도움이 될 것입니다. - 이러한 이론적인 내용을 바탕으로, 기본 데이터를 이용한 AI 프로젝트를 직접 수행함으로써 데이터베이스의 구조 이해, 데이터마이닝, Python을 이용한 기본 coding을 경험하여, 실제 활용할 수 있는 지식이 되도록 할 것입니다.
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 /
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현
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소셜 빅데이터 조사분석
이 강좌는 사회 현상의 새로운 보고(寶庫)인 ‘소셜 빅데이터(social big data)’를 수집하고 분석하는 방법을 다룬다. ‘초연결사회’가 도래하면서 사람과 사물의 사회적 행동 및 관계들 상당 부분이 디지털 빅데이터로 서버에 저장되어 분석을 기다리고 있다. 이 ‘소셜 빅데이터’는 전통적인 사회조사분석의 패턴, 즉 설문 조사, 표본 조사, 정형 데이터, 통계 분석 등의 조합과는 또 다른 조사 분석의 환경과 방법을 요구한다. 이를 위해서는 적어도 Open API 를 활용한 데이터 수집, 텍스트 내용 분석, 소셜 네트워크 분석, 기계 학습, 스크립트에 의한 분석흐름 제어 방법 등이 필요하다. 개념적인 소개와 더불어 실제 빅데이터를 직접 수집해서 다양하게 주물러 보는 체험을 해봄으로써, 수학과 프로그래밍을 전공하지 않은 보통의 문과 사회과학도라도 ‘소셜 빅데이터’를 두려움 없이 다룰 수 있는 기초 소양을 쌓도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.
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소비자빅데이터분석
본 과목은 소비자 행동과 생활양식과 관련된 빅데이터를 이해하고, 분석하고, 해석할 수 있는 능력을 배양하기 위한 과목이다. 소비자 관련 빅데이터의 특징과 함의에 대한 이해를 바탕으로 빅데이터를 처리하고 분석할 수 있는 방법론을 학습하고, 이를 해석하는 역량을 배양한다. 이를 통하여 급변하는 시장환경에서 빅데이터를 적용하여 소비자 행동을 이해하고 예측할 수 있는 역량을 신장시킨다.
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빅데이터의 이해
본 교과목의 목적은 수강생이 빅데이터의 의의와 기회, 그리고 한계 등을 정확히 이해하여, 각자의 관심 분야에 적합한 “빅데이터” 문제를 찾을 수 있는 능력을 배양하는 것이다. 이를 위해 빅데이터가 생성되는 환경의 변화 와 기술적 배경을 배우고, 이미 다양한 분야에 적용된 응용 사례를 공부하며, 각자 자신들의 관심 분야에서 가능한 새로운 의미 있는 응용 아이디어를 제안한다.
- 빅데이터 기초 : 개념, 동인, 기법
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빅데이터와 학습자중심교육
다양한 교육 사례를 분석하여 디지털 전환 시대 빅데이터의 교육적 활용 가능성과 도전적 과제를 탐색한다. 학습자중심교육에 대한 이론과 모형을 학습하고 빅데이터와 인공지능을 활용하여 맞춤형 학습환경을 설계할 수 있는 역량을 기른다. 교육 문제를 창의적으로 해결하기 위해 빅데이터와 디지털 테크놀로지를 활용하는 방안을 탐구한다.
- 문제해결과 학습 디자인 : David H. Jonassen 교수님의 연구를 되돌아보며
- 교육공학과 수업
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빅데이터 산업응용
데이터마이닝 및 경영과학의 애널리틱스는 빅데이터를 분석하여 인사이트를 도출하는 과정에 사용되는 핵심 방법론이다. 이 강의에서는 비즈니스 가치를 창출하기 위한 비즈니스 문제 정의, 실제 데이터 식별 및 확보, 그리고 실제 분석을 실행하는 과정을 배운다. 또한 학생 각자가 이를 프로젝트 형태로 수행하여 인사이트를 도출하고 어떠한 의사결정을 통해 응용할지를 배운다. 이를 통해 이론적으로 배운 기법을 실제 산업응용 할 수 있는 능력을 함양한다.
- 세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 : 삶을 바꾸고 미래를 혁신하는 빅데이터의 모든 것
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데이터사이언스 캡스톤 프로젝트
본 과목에서는 데이터 분석 알고리즘, 시스템, 응용 등 다양한 분야의 문제들을 이해하고 기존 기술의 제약점을 해결하는 캡스톤 프로젝트를 진행한다. 이를 통해, 여러 과목에서 학습한 이론을 실제 문제에 적용할 수 있는 응용 능력 및 문제 해결 능력 향상을 기대한다. ▪데이터 분석 기법 개발 프로젝트 ▪데이터 기반 응용 프로젝트 ▪빅데이터 응용 프로젝트 ▪기계학습 응용 프로젝트 ▪빅데이터 시스템 개발 프로젝트
- Deep Learning
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데이터과학
데이터 과학이란 급격히 증가하는 대량의 빅 데이터를 체계적으로 분석하여 이전에는 불가능했던 새로운 통찰력을 얻거나 의사결정에 직접적인 도움을 줄 수 있는 학문을 말한다. 컴퓨터 과학이 프로그램과 관련된 이론에 비중을 둔 것에 비교하면 데이터 과학은 데이터에 중심을 두고 데이터를 처리하는 과정에 생기는 문제를 다룬다. 본 강의에서는 데이터 수집, 데이터 마이닝, 데이터 비주얼라이제이션 등 데이터의 수집부터 결과를 얻기까지의 모든 내용을 다룬다.
- Python data science handbook : essential tools for working with data
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데이터 중심 건설사업관리
본 교과목은 빅데이터, 인공지능 등 데이터 과학 이론을 소개하고 다양한 방법론 및 모델들을 효과적으로 건설산업에 적용할 수 있도록 교육함으로써, 수강생들이 공정관리, 예산관리, 안전관리 등 성공적인 건설사업관리에 필요한 객관적인 의사결정 능력을 함양할 수 있도록 한다. 보다 구체적으로 공정 및 예산계획, 설계변경 서류, 각종 보고서 등의 기초적인 현장 데이터부터 물가지수, 수주액, 안전통계 등 산업 차원의 데이터까지 건설산업에 존재하는 다양한 종류의 데이터 및 그들의 특성을 파악하고, 데이터를 정보화/지식화하여 성공적인 의사결정을 지원할 수 있도록 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 분석 방법론을 교육한다. 또한, 가속도, 진동, 온도, 소음, 영상, 위치좌표 등 센서 및 카메라를 이용하여 실시간으로 수집되는 빅데이터를 분석하여 시시각각 변하는 현장 상황을 효과적으로 이해할 수 있는 첨단기법을 소개한다. 본 교과목은 지금껏 경험적이고 직관적인 의사결정이 주를 이뤄 온 건설현장에 데이터 중심의 사업관리 방법론을 소개함을 목표로 한다.
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경영빅데이터분석개론
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.
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