Multivariate data analysis @Korea University (Undergraduate)
- Syllabus (download)
- Assignment 1
- Instruction [download]
- Deadline: 2021-04-06 (Tue) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- 채점 결과 [download]
- 채점 결과에 질문이나 이의가 있는 수강생은 아래 채점 조교 두 명을 모두 수신인으로 하여 문의 메일 보내시기 바랍니다. (기한: 2021-04-23 금요일)
- 채점 조교: 강형원 석사과정(hyeongwon_kang@korea.ac.kr), 김수빈 석사과정(subin-kim@korea.ac.kr)
- Assignment 2
- Instruction [download]
- Deadline: 2021-04-20 (Tue) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- 채점 결과 [download]
- 채점 결과에 질문이나 이의가 있는 수강생은 아래 채점 조교 두 명을 모두 수신인으로 하여 문의 메일 보내시기 바랍니다. (기한: 2021-05-13 목요일)
- 채점 조교: 김정섭 석박통합과정(jeongseob_kim@korea.ac.kr), 허재혁 석사과정(jaehyuk_heo@korea.ac.kr)
- Assignment 3
- Instruction [download]
- Deadline: 2021-05-11 (Tue) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- 채점 결과 [download]
- 채점 결과에 질문이나 이의가 있는 수강생은 아래 채점 조교 두 명을 모두 수신인으로 하여 문의 메일 보내시기 바랍니다. (기한: 2021-06-02 화요일)
- 채점 조교: 채점조교: 이윤승 석사과정(hoonsang_yoon@korea.ac.kr), 김탁영 석사과정(jina_kim@korea.ac.kr)
- Assignment 4
- Instruction [download]
- Deadline: 2021-05-20 (Thu) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- 채점 결과 [download]
- 채점 결과에 질문이나 이의가 있는 수강생은 아래 채점 조교 두 명을 모두 수신인으로 하여 문의 메일 보내시기 바랍니다. (기한: 2021-06-04 목요일)
- 김지나 석박통합과정(jina_kim@korea.ac.kr), 윤훈상 석사과정(hoonsang_yoon@korea.ac.kr)
- Assignment 5
- Instruction [download]
- Deadline: 2021-05-27 (Thu) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- 채점 결과 [download]
- 채점 결과에 질문이나 이의가 있는 수강생은 아래 채점 조교 두 명을 모두 수신인으로 하여 문의 메일 보내시기 바랍니다. (기한: 2021-06-08 화요일)
- 정의석 석박통합과정(euisuk_chung@korea.ac.kr), 윤훈상 석사과정(kyoosung_so@korea.ac.kr)
- Assignment 6
- Instruction [download]
- Dataset [download]
- Deadline: 2021-06-08 (Tue) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- 채점 결과 [download]
- 채점 결과에 질문이나 이의가 있는 수강생은 아래 채점 조교 두 명을 모두 수신인으로 하여 문의 메일 보내시기 바랍니다. (기한: 2021-06-22 화요일)
- 김혜연 석사과정(kimsy701@korea.ac.kr), 김명섭 석사과정(myeongsup_kim@korea.ac.kr)
- Assignment 7
- Instruction [download]
- Dataset [download]
- Deadline: 2021-06-10 (Thu) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- Assignment 8
- Instruction [download]
- Deadline: 2021-06-22 (Tue) 23:59
- 제출처: dsba.koreauniv@gmail.com으로 제출 (주의! 담당교수 이메일 아님)
- 제출 형식: 보고서
- 1안: R스크립트와 이에 대한 분석 문서를 PDF로 변환하여 제출 (R파일 및 PDF파일)
- 2안: R Notebook을 이용하여 생성한 html 파일 제출 (html 파일에는 실행한 스크립트와 결과, 그에 대한 해석이 모두 포함되어야 함)
- Lecture Slide
- Introduction to data science [Video_Kor]
- Data science applications [Video_Kor]
- Multivariate data analysis in data science [Video_Kor]
- Data science procedure [Video_Kor]
- Lecture Slide
- Multiple linear regression [Video_Kor]
- Performance evaluation of regression models [Video_Kor]
- R Exercise [Video_Kor], [R Script & Datasets]
- Lecture Slide
- Logistic regression: Formulation [Video_Kor]
- Logistic Regression: Learning [Video_Kor]
- Logistic Regression: Interpretation [Video_Kor]
- Classification Performance Evaluation [Video_Kor]
- R Exercise [Video_Kor] [R Script & Dataset]
- Lecture Slide
- Dimensionality Reduction: Overview [Video_Kor]
- Variable Selection Methods: Forward/Backward/Stepwise/Genetic Algorithm (GA) [Video_Kor]
- Shrinkage Methods [Video_Kor]
- R Exercise [Video_Kor], [R Script & Dataset]
- Lecture Slide
- Classification Tree, Recursive Partitioning, Pruning, Regression Tree [Video_Kor]
- R Exercise: Classification [Video_Kor], [Lecture Slide], [R Script & Dataset]
- R Exercise: Regression [Video_Kor], [Lecture Slide], [R Script & Dataset]
- Lecture Slide
- ANN: Perceptron, Gradient Descent Algorithm [Video_Kor]
- MLP: Multi-layer Perceptron [Video_Kor]
- R Exercise [Video_Kor], [Lecture Slide], [R Script & Dataset]
- Ensemble Learning: Overview [Lecture Slide], [Video_Kor]
- Ensemble Learning: Bagging [Lecture Slide], [Video_Kor]
- Ensemble Learning: Random Forests [Lecture Slide], [Video_Kor]
- Ensemble Learning: AdaBoost [Lecture Slide], [Video_Kor]
- Ensemble Learning: Gradient Boosting Machine [Lecture Slide], [Video_Kor]
- R Exercise (Classification) [Video_Kor], [Lecture Slide], [R Script & Dataset]
- R Exercise (Regression) [Video_Kor], [Lecture Slide], [R Script & Dataset]
- Association Rule Mining: frequent itemsets, A-Priori algorithm, support, confidence, lift [Lecture Slide], [Video_Kor]
- R Exercise [Video_Kor], [Lecture Slide], [R Script & Dataset]
- Clustering Overview [Lecture Slide], [Video_Kor]
- K-Means Clustering [Lecture Slide], [Video_Kor]
- Hierarchical Clustering [Lecture Slide], [Video_Kor]
- Density-based Clustering: DBSCAN [Lecture_Slide], [Video_Kor]
- R Exercise [Video_Kor], [Lecture Slide], [R Script & Dataset]