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데이터 과학
데이터 과학은 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 숨은 의미를 찾고, 더 나은 판단과 문제 해결 방법을 배우는 과목입니다.
이 과목을 들으면 좋은 학생
- 회귀·군집·연관분석 등 다양한 분석 방법을 비교하고 결과를 해석해 보고 싶은 학생
- 관심 분야의 데이터를 활용해 문제를 분석하고 더 나은 판단과 해결 방안을 설계해 보고 싶은 학생
- 데이터 모델을 직접 적용하고 성능을 평가하면서, 데이터 기반 의사 결정과 프로젝트 수행 역량을 깊이 있게 키우고 싶은 학생
주요 학습 내용
- 데이터 과학의 이해
- 데이터 준비와 분석
- 데이터 모델링과 평가
- 데이터 과학 프로젝트
- 데이터 과학의 개념과 데이터 기반 의사 결정 사례 탐색하기
- 정형 데이터와 비정형 데이터의 특징과 가치 이해하기
- 데이터 통합과 데이터베이스의 의미를 파악하고 활용하기
- 문제에 맞는 데이터 수집하고, 편향과 오류 가능성 점검하기
- 결측치와 이상치를 처리하고 목적에 맞게 데이터 시각화하기
- 속성 간 관계 분석하고, 서로 다른 분석 방법 결과 비교하기
- 데이터 모델의 개념과 분석 도구의 역할 이해하기
- 회귀분석, 군집분석, 연관분석을 적용해 데이터 모델링하기
주제 탐구 활동
연관분석을 활용한 상품 진열과 묶음 판매 개선 방안 제안
- Kaggle의 장바구니 거래 데이터셋이나 직접 수집한 거래 데이터를 준비하고, 어떤 상품이 함께 구매되었는지 정리하기
- Orange의 연관분석 도구를 활용해 함께 구매되는 상품 조합을 분석하기
- 분석 결과를 바탕으로 상품 진열, 묶음 판매, 할인 행사 개선 방안 제안하기
축구 선수 기량 데이터 군집 분석과 포지션별 특징 해석
- Kaggle에서 축구 선수 능력치 관련 데이터셋을 불러오고 분석할 속성을 선택하기
- K-Means와 Scatter Plot을 활용해 선수 특성을 군집화하고 시각화하기
- 군집 결과를 바탕으로 선수 유형과 포지션별 특징 정리하기
관련 학과
경영·산업공학 계열예술·체육 계열
우리 학교 개설 정보
3학년 2학기 3학년 2학기 선택에서 수강 가능