연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 의약학 트랙

 

[학습대상]

의약학 산업으로 취업/이직을 목표로 하시는 분

데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분

질병에 의한 생존여부에 영향을 미치는 인자를 탐색하는 방법이 궁금하신 분

질병과 약품간 연관성에 관한 데이터 분석 방법을 배우고자 하시는 분

유병 가능성을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하시는 분

 

[학습목표]

각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고

그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함

 

 

[교수자소개]

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수

연세대학교 경제학부 박기영 교수

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수

연세대학교 경영학과 임일 교수

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수

연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수

 

 

[커리큘럼]

구분	과목명	교수자	내용	강의시간 (실습포함)
1	인공신경망	박재우	Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목	3시간
3	연관성분석	김현중	연관성 높은 상품 및 의약품 탐지	2시간
4	결측치 자료분석	임종호	현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안	3시간
5	네트워크 자료분석	진익훈	소셜네트워크 분석 기법 소개	3시간
6	베이지안 머신러닝	박태영	베이지안 통계학을 이용한 머신러닝	3시간
7	텍스트마이닝	박기영	비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리	4시간
8	딥러닝	박재우	심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등	5시간
				총 26시간

 

본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다.

문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

2추천시스템임일3

연관성분석

김현중

연관성 높은 상품 및 의약품 탐지2시간4결측치 자료분석임종호현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안3시간5

네트워크 자료분석

진익훈

소셜네트워크 분석 기법 소개

3시간6베이지안 머신러닝박태영

베이지안 통계학을 이용한 머신러닝

3시간7

텍스트마이닝

박기영

비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리4시간8딥러닝박재우

심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등

5시간    총 26시간

 

본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다.

문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)