- 1년간 활동(방학 포함)이 가능한 성균관대학교 학생
- 통계학과 원전공/복수전공 학생
- 매주 금요일 세미나 및 최소 주 2회 이상 팀 스터디가 가능한 분
- R과 Python을 배우고 싶은 분
- 머신러닝/딥러닝/데이터분석/통계분석에 관심있으신 분
- 배우고자 하는 열정이 넘치시는 분
| 일정 | 일자 | 비고 |
|---|---|---|
| OT | 2/25(금) | 18:00 ~ |
| 클린업 1주차 | 3/4(금) | 18:00 ~ |
| 클린업 2주차 | 3/11(금) | 18:00 ~ |
| 클린업 3주차 | 3/18(금) | 18:00 ~ |
| Midterm break | 3/19 - 4/17 | - |
| 주제분석 1주차 | 4/22(금) | 18:00 ~ |
| 주제분석 2주차 | 4/29(금) | 18:00 ~ |
| 주제분석 3주차 | 5/06(금) | 18:00 ~ |
| 주제분석 4주차 | 5/13(금) | 18:00 ~ |
오리엔테이션 슬라이드 자료 및 팀별 소개
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딥러닝
- 비정형 데이터를 분석할 수 있는 딥러닝 모델들을 다룸. CNN, RNN등 다양한 모델들의 이론을 학습하고 어텐션 기법을 배움. 학습한 이론들을 실습을 통해 구현함
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범주형자료분석
- 범주형 자료를 분석하는 방법들을 이론과 실습을 통해 다룸.
- 오즈비, 로지스틱회귀를 비롯한 GLM, 모델 평가지표와 인코딩 방법, 비대칭 데이터를 해결하는 샘플링 방법들을 학습하고 R을 통해 실습.
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선형대수학
- 통계학에 필수적인 내용인 선형대수를 중심으로 학습함. 선형대수의 개념을 수식적, 공간적으로 익히고 최적화 기법 등의 원리를 선형대수의 응용 차원에서 이해함. 선형대수 이론을 실제 데이터에 적용하며 복합적인 학습을 진행함.
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데이터마이닝
- 데이터 분석의 대표적인 방법론인 지도학습과 비지도학습을 주로 다룸. 다양한 Nonlinear한 모델과 Clustering 모델 등을 익히고 더불어 추천시스템의 작동 원리를 이해하고자 함. R과 Python을 통해 실제 데이터에 적용하여 실습함.
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시계열분석
- 시간에 따라 관측되는 자료인 시계열 자료에 대한 분석방법을 다룸. 시계열분석의 개념과 다양한 정상, 비정상 시계열 모형을 학습하고 이를 R을 통해 실습.
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회귀분석
- 데이터 분석의 가장 기본이 되는 회귀 모형의 이론과 기법에 대해 다룸. 회귀 모형의 특징과 가정, 변형에 대해 학습하고 R과 python을 통해 이를 구현하는 법을 실습.
- 네이버카페 : https://cafe.naver.com/powersat
- 인스타그램 : https://www.instagram.com/skku_psat2007
- 카카오채널 : SKKU P-SAT (혹은 "피셋"으로 검색)
- 회장단 : 주혜인, 이승우
- 28기 팀장 : 홍지우, 박지성, 박이현, 장이준, 김규범, 조수미
- 28기 팀원 : 김민지, 김민지, 박지민, 손재민, 송지현, 안세현, 이선민, 한지원
- 29기 팀원 : 김민서, 김영호, 김예찬, 김준서, 김현우, 박시언, 박윤아, 서희나, 유종석, 윤경선, 윤지영, 이주형, 이지윤, 정희철, 조웅빈, 채소연
- 회장단 : 박이현, 홍지우
- 29기 팀장 : 김예찬, 김현우, 유종석, 윤지영, 정희철, 조웅빈
- 29기 팀원 : 김민서, 김영호, 김준서, 박시언, 박윤아, 서희나, 윤경선, 이주형, 이지윤, 채소연