Category
LecturerKim Hyunjoong
CertificateIssued
Application01-01-1970 ~ 01-01-1970
Learning period05-01-2023 ~ 06-23-2023
Language한국어 (ko)
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)
Estimated Point
4,800Point
- Vod
- Course
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LecturerKim Hyunjoong
CertificateIssued
Learning period05-01-2023 ~ 06-23-2023
Language한국어 (ko)