데이터 과학과 그 응용 | Data Science Essential and Applications (Korean Caption)

This course is adjusted to suit a self-paced learning style.

강좌 개요

본 강좌의 내용은 학습자들이 데이터 사이언스의 활용, 구성요소, 프로세스, 관련 원리 및 비정형 데이터의 분석에 적합한 툴의 사용, 시각화 및 기법 등 데이터 사이언스에 관한 전반적인 기초 지식을 습득할 수 있도록 한다.

학습시간

학습시간 총 30시간 소요(영상 총 11시간 18분)

학습 목표

1. 학습자는 데이터 사이언스의 의미와 관련 기초 지식을 설명할 수 있다.

2. 학습자는 통계적인 방법으로 데이터를 탐색할 수 있다.

3. 학습자는 단순한 기계 학습 모델링을 할 수 있다.

4. 학습자는 데이터 분석 결과를 시각화할 수 있다.

5. 학습자는 텍스트 데이터, 영상 데이터, 공간 데이터 및 소셜 네트워크 데이터의 분석에 있어 적절한 기법을 선택 적용할 수 있다.

수강대상자

초중고 및 대학생, 일반인, 성별 및 연령 제한 없이 수강 가능
학습자는 통계적 기초 지식이 있어야 하며, 엑셀 프로그램을 중급 수준으로 다룰 수 있어야 함.

평가 기준

• 중간 평가 (Formative Assessment)

  • 학습자는 모든 학습 모듈의 활동을 수행해야 함 (총 10회) 총 10%

  • 학습 모듈별 마무리 테스트 평가 총 25%

• 마무리 평가 (Summative Assessment)

  • 학습 성취도 평가 (총 3회) 총 65%

이수 기준: 종합성적 70% 이상

MOOC 교과목 교수진

 책임 교수

낫타웃 누파이롯 교수 
쭐라롱껀대학교 공과대학 컴퓨터공학과 

 공동 참여 교수

위롯 아룬마나꾼 교수 
쭐라롱껀대학교 문과대학 언어학과 

 공동 참여 교수

위라 므앙씬 교수
쭐라롱껀대학교 공과대학 컴퓨터공학과 

 공동 참여 교수

피라폰 웨티꾼 교수
쭐라롱껀대학교 공과대학 컴퓨터공학과 

 공동 참여 교수

쑤끄리 씬투핀요 교수
쭐라롱껀대학교 공과대학 컴퓨터공학과 

 공동 참여 교수

타나랏 찰리다퐁 교수
쭐라롱껀대학교 공과대학 컴퓨터공학과 

 공동 참여 교수

푸리판 루찌카쩐 박사 
쭐라롱껀대학교 경상회계대학 통계학과 

 공동 참여 교수

씨팟 뜨라이우콧
쭐라롱껀대학교 빅데이터·IoT분석 전문센터

 
교수진 연락처 natawut.n@chula.ac.th

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