강좌 소개수업내용인공지능 자료분석에 필요한 사용 예를 중심으로 R과 Python 주요 사용법을 학습하게 됩니다. 인공지능 자료분석 과목의 주요 부분이기도 하지만, 독립적인 R과 Python 사용법 강의로도 이용될 수 있음.학습목표다양한 통계 혹은 자료분석 관련 교과목, 인공지능 교과목의 도입부에서 활용이 가능한 컨텐츠가 될 것입니다. 기존 강의들 중에는, R과 Python을 따로 따로 강의하는 경우가 있지만, 두 SW를 동시에 보는 강의는 없습니다. R과 Python을 동시에 보아야, 왜 R과 Python 이 그런 형태로 개발된 것인지를 이해할 수 있고, 또 어떤 기능이 새로이 추가되어야 할지 등 통찰적 안목을 가질 수 있습니다.홍보 영상 https://lms.kmooc.kr/pluginfile.php/2755804/course/summary/%EC%84%9C%EA%B0%95%EB%8C%80_%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9D%84%20%EC%9C%84%ED%95%9C%20R%EA%B3%BC%20Python_%ED%99%8D%EB%B3%B4%EC%98%81%EC%83%81.mp4?time=1703723450768 강좌 운영 계획주차주차명(주제)주차별 학습 목표차시차시명강좌 운영방법차시 학습내용수업방법평가방법학습자료1소개R과 Python 소개와 설치1-1R과 Python에 대한 소개강좌영상(15분×1개)퀴즈PDF 제공1-2R과 Python의 설치강좌영상(15분×1개)퀴즈PDF 제공2R1RStudio, Jupyter NB 사용법2-1RStudio와 Quarto 사용법강좌영상(15분×1개)퀴즈PDF 제공2-2Jupyter Notebook 사용법강좌영상(15분×1개)퀴즈PDF 제공3R2 R과 Python 맛보기3-1R과 Python 맛보기강좌영상(15분×1개)퀴즈PDF 제공3-2R과 Python 맛보기 실습강좌영상(15분×1개)퀴즈PDF 제공4Python1R과 Python에서의 객체4-1R과 Python에서의 객체강좌영상(15...