이 사이트는 빅데이터 혁신공유대학 데이터 시각화 수업 웹페이지 입니다.
데이터 시각화는 데이터 정보를 효과적으로 요약하고 전달하는 방법의 하나로 데이터를 요약하는 방법과 시각화 도구를 이용하여 요약된 정보를 표현하는 방법을 배우는 응용과목입니다. 데이터 과학에 관련된 다양한 경험을 공유할 기회를 제공하여 종합적 사고 능력과 융합적인 분석 역량을 기르는 것이 이 과목의 목표입니다.
파이썬 시각화 도구인 matplotlib를 활용하여 기초통계량을 시각화하는 다양한 방법을 익히고 seaborn을 활용한 손쉬운 시각화 방법을 익힙니다. 고차원 데이터의 시각화 방법으로 주성분 분석 (Principle Component Analysis) 및 비선형 주성분 분석 (kernel Principle Component Analysis)와 확률적 근방 임베딩(Stochastic Neighbor Embedding)을 통한 차원 축소의 개념을 배우고 각각 방법에서 시각화과정을 이해합니다. 공간정보를 정제하고 지도위에서 시각화하는 방법을 배웁니다.
:::{note} 파이썬에 대한 기초적인 문법 및 기초통계학에 대한 지식이 필요하며 회귀분석 및 다변량분석에 대한 지식이 과목을 더 깊게 이해하는데 도움이 됩니다.
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