COURSE GUIDE
수강 정보
강좌 구분
KOCW
제공처
한양대학교
교수·강사
허선
비용·방식
원문 확인
학습 기간
상시
— 종료일 미정
강좌 소개
빅데이터 분석은 정제되지 않은 막대한 양의 정보를 분석하는 기법이며 특히 데이터마이닝(Data Mining)은 방대하고 복잡한 데이터 내부에 존재하는 유용하고 의미 있는 정보를 이끌어 내는 방법을 연구하는 학문이다 주로 숫자형태의 일정한 데이터구조로 정형화된 데이터를 분석해 왔으나 최근 들어 비정형 데이터 중에서 웹마이닝과 텍스트마이닝의 중요성이 더욱 부각되고 있다 본 강의에서는 이러한 빅데이터 분석의 기본적인 기법들을 배우고 현실의 여러 문제들을 풀어보는 실습을 통해 기법들의 활용능력을 습득한다 구체적으로는 차원축소법 다중 및 로지스틱 회귀모형 의사결정나무 k 근접이웃법 신경망 베이지안 분류법 연관규칙 등을 다룬다
핵심 정보
강좌 요약
2014년 2학기
교육 대분류
공학계열
교육 중분류
산업
상세 데이터
상세 데이터
강좌 소개
빅데이터 분석은 정제되지 않은 막대한 양의 정보를 분석하는 기법이며 특히 데이터마이닝(Data Mining)은 방대하고 복잡한 데이터 내부에 존재하는 유용하고 의미 있는 정보를 이끌어 내는 방법을 연구하는 학문이다 주로 숫자형태의 일정한 데이터구조로 정형화된 데이터를 분석해 왔으나 최근 들어 비정형 데이터 중에서 웹마이닝과 텍스트마이닝의 중요성이 더욱 부각되고 있다 본 강의에서는 이러한 빅데이터 분석의 기본적인 기법들을 배우고 현실의 여러 문제들을 풀어보는 실습을 통해 기법들의 활용능력을 습득한다 구체적으로는 차원축소법 다중 및 로지스틱 회귀모형 의사결정나무 k 근접이웃법 신경망 베이지안 분류법 연관규칙 등을 다룬다
교수·강사
허선
등록일
2015-08-30
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