Data Science Toolkits for Beginners

일정: 매주 화요일 14:00~16:00 (변경 가능)

목표: 데이터 과학을 시작할 때 알아두면 좋은 기초 개념을 익히는 것을 목표로 한다. 사전에 데이터 과학 입문서인 <처음 배우는 데이터 과학>의 이론 관련 부분을 읽어보고, 스터디 시간에는 추가 설명이 필요한 핵심 부분을 택하여 교수가 설명하는 방식으로 진행하고자 한다.

1주차(2019.01.08.)

데이터 스토리텔링

  • Readings: Chap. 2, 4, 5

데이터를 표현하고 설명하는 방법에 대해 다룬다.

2주차(2019.01.15.)

확률 및 통계

  • Readings: Chap. 18, 19

확률 및 통계의 주요 개념 및 의미를 정리한다.

3주차(2019.01.22.)

최우도 추정, 최적화

  • Readings: Chap. 23

기계학습의 기초인 MLE, 최적화에 대해 다룬다.

4주차(2019.02.05.)

분류, 회귀분석

  • Readings: Chap. 6, 8, 11

지도학습 방법인 분류와 회귀분석을 알아본다.

5주차(2019.02.12.)

군집화, 차원축소

  • Readings: Chap. 7, 10

비지도학습 방법인 군집화와 차원축소를 알아본다.

6주차(2019.02.19.)

통계적 학습

  • Readings: Chap. 24

통계적 학습과 딥러닝의 개념을 학습한다.

7주차(2019.02.26.)

자연어 처리

  • Readings: Chap. 17

최근 많이 쓰이는 자연어 처리 기법을 익힌다.