2019 정보시각화특론

IVIS wiki

강의 개요(Lecture Overview)

  • 다음 내용으로 이번학기 강의를 진행해 보겠습니다.
    • 파이썬 프로그래밍 언어의 중요성(Python Programming language)
    • 기초적인 파이썬 문법과 실습, 그리고 numpy, matplot, pandas와 같은 주요 파이썬 모듈을 배워봅니다.
    • pandas를 이용한 자료처리 기법
    • matplot을 이용한 자료 시각화 기법
    • tensorflow를 이용한 머신러닝 기법
  • 강의 진행 :
    • 강사의 강의와 토론 그리고 프로그래밍 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 익힌다
    • 주당 3시간의 강의이며 이론 강의와 프로그래밍 실습을 병행한다.
  • 강의실 : 51호관 310호실
    • 강의시간 : 매주 월요일 저녁 7:10 - 9:40
  • 보조강사 : 박사과정 이영록(Teaching Assistant : YeongRok Lee )

수강생들의 선수과목 및 자료(Prerequisites)

  • 수강생들은 C 언어와 같은 기초적인 프로그래밍 언어과목에 대한 선수학습이 필요하다
    • C, C++, Java, programming language course work is required.
  • 별도의 책으로 출판된 강의교재는 없으며 수업중 첨부된 자료를 중심으로 강의를 진행합니다.
    • No textbook

과제관련(Assignments)

  • 과제제출시 반드시 과제번호를 달아서 제출한다
    • 과제번호는 #1, #2, #3,... 과 같이 달도록 한다
  • 과제제출기간은 제출일로부터 일주일입니다

관련 자료들(Lecture materials)

1주차 강의(3월 4일) : Week 1

  • 강의 안내 및 소개, Introduction to the class
    • 파이썬 설치와 아나콘다, 주피터 노트북 사용법등에 대해 알아봅니다, Python installation and anaconda
    • 아나콘다, Anaconda

강의 자료 : Lecture slides

Assignments (숙제)

수강생 할 일

2주차 강의(3월 11일) : Week 2

  • 파이썬의 주요문법, Python basic grammer
  • Python interactive mode, Python Script mode
    • 리스트, 딕셔너리, 집합, 반복객체의 슬라이싱, list, dictionary, sets, iterators

강의 자료 Lecture Materials

3주차 강의(3월 18일) : Week 3

  • Python list and index, list methods
  • Jupyter notebook을 활용한 코딩과 마크업
  • 파이썬 클래스와 모듈, Python class and module
    • 반복문, 제어문, 출력문등, for, while, if-else statements, print functions

4주차 강의(3월 25일) : Week 4

  • 객체지향 프로그래밍 소개(Object Oriented programming)
    • for문과 반복
    • range() 함수와 시퀀스
    • 파이썬 함수 정의와 함수 호출

5주차 강의(4월 1일) : Week 5

  • 객체지향 프로그래밍
    • 파이썬 클래스와 함수
    • 다양한 파이썬 모듈

6주차 강의(4월 8일) : Week 6

  • 파이썬의 리스트와 딕셔너리

강의자료 : 파이썬 리스트

강의자료 : 딕셔너리,세트,문자열

7주차 강의(4월 15일)

8주차 강의(4월 22일)

강의자료 : 모듈과 활용

강의자료 : 함수와 포매팅

9주차 강의(4월 29일)

  • 파이썬 터틀 그래픽

과제 #2(Assignment #2)

  • 파이썬 터틀 그래픽의 모든 LAB 문제를 풀어올 것
    • 문제를 적고 코드와 수행 결과를 캡쳐할 것
    • 제출일 : 5월 13일 수업시간전 까지

과제 관련 정보

  • 과제 제출 기간은 제출일로부터 일주일
  • 각 문제 마다 아래 채점 기준을 만족 못할 시 한 문제당 1점씩 감점

  • 과제 표지
    • 매 표지 마다 과제 번호를 기입한다. ex) #1, #2, ...
    • 스탠플러는 왼쪽 상단에 찍는다.
  • 이론 문제
    • 문제와 답을 적는다.
      • 문제를 적지 않을 시 감점
      • 타이핑 가능
      • 스캔 불허
  • 실습 문제
    • 문제와 소스코드을 적는다.
      • 문제를 적지 않을 시 감점
      • 타이핑 가능
      • 스캔 불허
    • 실행 결과를 캡쳐하여 삽입한다.
      • 배경은 흰색으로 한다.
    • 코드에는 주석을 달도록한다.
      • 주석 달지 않을 시 감점
    • 각 실습문제마다 느낀점이나 어려웠던 점을 2문장 이상 적어서 제출한다.
      • 느낀점을 적지 않을시 감점
      • 풀지 못한 문제나 어려운 문제도 반드시 느낀점을 적도록 한다.
  • 과제 샘플

2017 VP Reportform1.png 2017 VP Reportform2.png

10주차 강의(5월 6일)

  • 파이썬 터틀 그래픽

11주차 강의(5월 13일)

12주차 강의(5월 20일)

강의 자료 : pandas

13주차 강의(5월 27일)

  • 파이썬 pandas에 대해 알아봅니다.
    • 김형욱연구원의 기계학습을 이용한 수면다원검사(PGS) 데이터 학습에 대한 세미나가 있습니다

참고자료

14주차 강의(6월 3일)

15주차 강의(6월 10일)

  • 보충강의 기간

16주차 강의(6월 17일)

  • 기말평가는 다음의 내용에 대해서 documentation을 모아서 살펴본 후
    • 각자 조사한 내용을 'A4용지 4장 이상의 문서로 체계적으로 정리하기 입니다
    • 문서의 글꼴은 10pt로 이미지등은 반드시 직접 그린 이미지만 사용가능하며
    • 코드 역시 직접 작성한 코드를 사용해야 합니다.
    • 한학기동안 파이썬에 대해서 강사의 강의와 문서를 살펴보았으나
    • 파이썬에서 다루는 분야는 이 것 이상입니다.
    • 이에 관해서 각자 파이썬 패키지나 파이썬과 관련된 기술을 조사하여 잘 정리하는 것이
    • 기말평가입니다.
  • 주제(파이썬 패키지 혹은 관련 기술에 관한 내용)
    • scikit learn
    • pandas
    • tensorflow
    • matplotlib
    • anaconda
    • numpy
    • Django
    • CPython
    • JPython
    • 기타 파이썬의 특징에 대한 독창적인 연구나 깊이 있는 조사 보고서
  • 다음 블로그 내용을 참고하세요
  • 평가 항목(Evaluation)
    • 내용의 충실성(Quality of Contents) : 30%
      • 조사한 내용이 관련 기술에 대해서 충실하게 잘 기술하고 있는가?
    • 내용의 체계성(Description Technique) : 30%
      • 조사한 내용이 짜임새 있게 기승전결의 체계를 갖추고 있는가
    • 중요성(Effectiveness) : 40%
      • 조사한 내용이 충분한 의미를 가지고 있는가?
      • 중요성을 잘 설명하고 있는가?
  • 제출일 : 2019년 6월 20일 목요일까지
  • 제출 방법 : 출력 후 학과 사무실 우편함에 제출할 것

참고자료