최근 정보 시스템과 IoT 기술의 발전으로 방대한 데이터를 얻을 수 있게 되었고, 비지니스 영역 뿐 만 아니라 다양한 분야에서 이러한 데이터를 활용하기 위해 데이터 분석을 주목하고 있다.
본 교과목은 통계 및 데이터 분석에 강력한 R을 활용하여 기초적인 데이터 처리 및 분석 역량을 배양하는 것을 주요 목적으로 한다.
통계 관련 지식보다는 컴퓨팅을 활용한 데이터 분석 능력을 배양하는데 초점을 두며, 특히 프로그래밍 관련 지식이 전무한 SW 비전공자 학생들을 대상으로 데이터 분석 프로그래밍과 컴퓨팅 사고력에 대한 이해를 가질 수 있도록 하는 것이 이 과목의 핵심 목표이다.
본 교과목을 통해 배양되는 '데이터 분석 기법에 관한 이해, 컴퓨팅 사고력 및 프로그래밍 역량'을 바탕으로, 추후 자신의 전공 분야에서도 쏟아지는 데이터에서 새로운 가치를 발견하고, 과학적으로 검증된 데이터를 근거로 연구를 발전시킬 수 있는 능력을 확보할 수 있을 것으로 기대한다.
1) 데이터 사이언스의 기본 개념들을 이해할 수 있다.
2) 다양한 기술을 기반으로 하는 데이터 분석 기법들을 이해할 수 있다.
3) 해결하려는 문제에 적합한 데이터 분석 목적을 정립하고 이를 위해 필요한 데이터를 컴퓨팅 환경을 통해 수집할 수 있다.
4) R의 사용법을 이해하고 R이 제공하는 데이터 처리 및 시각화 기능을 이해하고 응용할 수 있다.
5) R을 이용하여 주어진 데이터의 의미를 분석하기 위한 프로그램을 개발하고 분석 결과를 시각화할 수 있다.
본 과목은 주차 별로 지정된 데이터 분석 기법에 대한 이론 및 실습으로 진행되며, 데이터 분석과 관련된 전반적인 지식을 습 득하도록 한다. 본 과목에서 다루는 학습 주제는 아래와 같이 구성된다.
1) 데이터 사이언스 개념 이해
2) 데이터 수집 방법 이해
3) 데이터 탐색 방법 이해
4) 데이터 분석 개념 이해
5) 데이터 시각화 방법 이해
6) 데이터 분석 프로그래밍 이해
7) 데이터 분석 도구 사용법 이해
[최종 수정일: 2018.4.3]