2019 정보시각화특론
IVIS wiki
목차
- 1 강의 개요(Lecture Overview)
- 2 1주차 강의(3월 4일) : Week 1
- 3 2주차 강의(3월 11일) : Week 2
- 4 3주차 강의(3월 18일) : Week 3
- 5 4주차 강의(3월 25일) : Week 4
- 6 5주차 강의(4월 1일) : Week 5
- 7 6주차 강의(4월 8일) : Week 6
- 8 7주차 강의(4월 15일)
- 9 8주차 강의(4월 22일)
- 10 9주차 강의(4월 29일)
- 11 10주차 강의(5월 6일)
- 12 11주차 강의(5월 13일)
- 13 12주차 강의(5월 20일)
- 14 13주차 강의(5월 27일)
- 15 14주차 강의(6월 3일)
- 16 15주차 강의(6월 10일)
- 17 16주차 강의(6월 17일)
- 18 참고자료
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)
- numpy( 5 - 54 page )
- pandas( 11 - 189 page)
- matplot 관련 강의 자료 ( 11 - 139 page)
- TensorFlow
- Prof Park's Python lectures
- 널널한 교수의 기초 파이썬 강좌( Youtube 재생목록 )-2018
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
- https://www.anaconda.com/distribution/
- The anaconda package must be installed
강의 자료 : Lecture slides
Assignments (숙제)
- download and install Anaconda on your desktop
- join on line lecture
- Koreans( 적어도 3장 까지 수강을 하시기 바랍니다 : 변수, if, if-else )
- English( you should attend lecture to "Tutorial 3")
수강생 할 일
- 개인용 노트북에 아니콘다 설치
- All students should install anaconda package on your desktop or laptop.
- 파이썬, numpy, pandas, matplot, jupyter notebook 등
- 주피터 노트북 튜토리얼 참고할 것, See that jupyter notebooks tutorials
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
- https://docs.python.org/3/tutorial/
- PDF : 복사본 제공
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)
- 파이썬의 강력한 모듈 사용법에 대해 알아봅시다.
- 파이썬의 할당 방법
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
- 문제와 답을 적는다.
- 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.
- 문제와 소스코드을 적는다.
- 과제 샘플
10주차 강의(5월 6일)
- 파이썬 터틀 그래픽
11주차 강의(5월 13일)
- 파이썬의 객체와 참조, 할당연산의 의미
- 고급 파이썬 강좌
- Numpy 사용자 가이드
- 파이썬 교재(14장 넘파이)
12주차 강의(5월 20일)
- pandas
- 딥러닝의 30가지 적용 사례
강의 자료 : pandas
13주차 강의(5월 27일)
- 파이썬 pandas에 대해 알아봅니다.
- 김형욱연구원의 기계학습을 이용한 수면다원검사(PGS) 데이터 학습에 대한 세미나가 있습니다
참고자료
- https://www.slideshare.net/wesm/pandas-powerful-data-analysis-tools-for-python
- https://www.bu.edu/tech/files/2017/09/Python-for-Data-Analysis.pptx
- http://rcs.bu.edu/examples/python/data_analysis/dataScience.ipynb
14주차 강의(6월 3일)
- pandas 소개(Cheat sheet)
- 기말 과제 소개
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?
- 내용의 충실성(Quality of Contents) : 30%
- 제출일 : 2019년 6월 20일 목요일까지
- 제출 방법 : 출력 후 학과 사무실 우편함에 제출할 것