| 데이터 과학 교육과정 | |||
| 일정 | 과목명 | 학습상세 | 데이터셋 |
|---|---|---|---|
| 00주차 | 환경설정 | 학습 도구 설치 및 학습환경 | 파머 펭귄, BitData |
| 01주차 | 디지털 글쓰기(보고서) | 마크다운 / Quarto | BitData |
| 02주차 | 명령라인 데이터 분석 | 자동화(Shell) | SWC |
| 03주차 | 버전 제어 | 버전제어/협업(Git / GitHub / GitLab) | |
| 04주차 | 프로그래밍 | SQL | Data Carpentry, DVD 렌탈 |
| 05주차 | 프로그래밍 | 시각화 | gapminder |
| 06주차 | 프로그래밍 | 파이썬 | |
| 07주차 | 대쉬보드 | Flexdashboard / Shinydashboard | |
| 08주차 | 기계학습 | tidymodels / scikit-learn | |
| 09주차 | 데이터 과학 제품 | RESTful API | |
| 10주차 | 특수 데이터 | 시계열(Time Series) | KOSPI |
| 11주차 | 특수 데이터 | 공간정보(Geospatial) / 텍스트 분석 | 미디어오늘 |
| 12주차 | 비정형 데이터 | 텍스트와 이미지 (딥러닝) | |
1 학습 내용
참고문헌
Horst, A. M., Hill, A. P., & Gorman, K. B. (2020). Palmerpenguins: Palmer archipelago (antarctica) penguin data. https://allisonhorst.github.io/palmerpenguins/
Janssens, J. (2021). Data science at the command line. " O’Reilly Media, Inc.".
Severance, C. (2013). Python for informatics: Exploring information. CreateSpace.
Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for data science: Import, tidy, transform, visualize, and model data. " O’Reilly Media, Inc.".
Wilson, G. (2006). Software carpentry: Getting scientists to write better code by making them more productive. Computing in Science & Engineering, 8(6), 66–69.
Xie, Y., Dervieux, C., & Riederer, E. (2020). R markdown cookbook. Chapman; Hall/CRC.
한국R사용자회. (2022). R 텍스트마이닝. https://r2bit.com/book_tm/