신호처리 및 빅데이터 분석

데이터 과학과 빅데이터 분석을 이해한다. 신호처리 및 빅데이터 분석에 필요한 프로그래밍 기초 및 핵심 문법을 학습하고, 다양한 예제 문제를 다루어 봄으로써 데이터 분석에 필요한 문제 해결 능력을 키운다.

4차 산업혁명과 데이터 과학

1.	4차 산업혁명과 데이터 과학	4차 산업혁명의 개념과 특징, 4차 산업혁명과 데이터 과학의 관계
2.	빅데이터의 이해와 활용	빅데이터의 정의와 종류, 특징, 역할 및 활용 전략
3.	데이터 과학 기반의 빅데이터 분석	빅데이터 분석의 다양한 유형과 방법론
4.	파이썬 프로그래밍 기초	변수, 데이터형, 연산자
5.	파이썬 프로그래밍 – 조건문, 반복문	조건문, 반복문 사용법
6.	파이썬 프로그래밍 – 리스트, 딕셔너리	리스트, 딕셔너리의 개념 및 사용법
7.	파이썬 프로그래밍 – 함수	함수, 모듈의 성질 및 작성법
8.	텍스트 빈도 분석 (1)	영문 문서의 키워드 분석
9.	텍스트 빈도 분석 (2)	한글 문서의 키워드 분석
10.	회귀 분석 (1)	머신러닝 지도학습, 선형 회귀 분석
11.	회귀 분석 (2)	선형 회귀 분석 모델 구축 및 시각화
12.	분류 분석 (1)	로지스틱 회귀 분석 모델 구축
13.	분류 분석 (2)	결정 트리 분류 분석 모델 구축