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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >멀티미디어학
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- 강의학기
- 2021년 2학기
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- 조회수
- 3,822
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- 강의계획서
- 강의계획서
본 수업은 빅데이터 관련 다양한 영역에 대한 기초 지식을 배울 수 있는 기회를 제공하고 학생들에게 일상생활의 영역뿐만 아니라 개별적인 자기 전공분야에서 데이터분석의 지식과 기술을 어떻게 활용할 수 있을지, 4차 산업혁명시대를 어떻게 살아야 할지에 대한 구체적인 도움을 제공한다.
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차시별 강의
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오리엔테이션 | |
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빅데이터, 이것만 기억 | 데이터의 기본요소 학습: 3V (Volume, Velocity, Variety) | |
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빅데이터 경향 | 빅데이터의 최신 근황: 전문가와의 대화 | |
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빅데이터 통찰 | 빅데이터의 의사결정: 가트너 분석 | |
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빅데이터 기획 | 빅데이터 기획: 데이터 → 인사인트 → 밸류 | |
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알파고, 데이터 상관관계 | 알파고: 데이터의 관계성 | |
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머신러닝(1) | 인공지능과 머신러닝 모델의 이해 | |
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머신러닝 (2) | 클러스터링, 연관분석, 이상탐지, 이미지처리(Cifar-10) | |
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빅데이터, 미래 권력 | 빅데이터가 미래의 권력이다: 4차혁명, GPT-3, 걸림돌(데이터 사일로) | |
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데이터와 권력 | 데이터의 권력: 대기업과 빅데이터, GDPR, 마이데이터 | |
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테슬라와 빅데이터 | 테슬라와 빅데이터: 모델이 아닌 데이터 정리 | |
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넷플릭스와 빅데이터 | 넷플릭스와 빅데이터: 넷플릭스 어낼리틱스, 추천 알고리즘 | |
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