- 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 | 9/6(월) | 18:00~ |
| 클린업1주차 | 9/16(금) | 18:00~ |
| 클린업2주차 | 9/23(금) | 18:00~ |
| 클린업3주차 | 9/30(금) | 18:00~ |
| Midterm break | 10/1-10/23 | - |
| 주제분석1주차 | 10/28(금) | 18:00~ |
| 주제분석2주차 | 11/4(금) | 18:00~ |
| 주제분석3주차 | 11/11(금) | 18:00~ |
| 주제분석4주차 | 11/18(금) | 18:00~ |
- 딥러닝
- 비정형 데이터를 분석할 수 있는 딥러닝 모델들을 다룸. CNN, RNN등 다양한 모델들의 이론을 학습하고 어텐션 기법을 배움. 학습한 이론들을 실습을 통해 구현함
- 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.
- 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.
- 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.
- 시계열분석
- 시간에 따라 관측되는 자료인 시계열 자료에 대한 분석방법을 다룸. 시계열분석의 개념과 다양한 정상, 비정상 시계열 모형을 학습하고 이를 R을 통해 실습.
- 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 : 박이현, 홍지우
- 29기 팀장 : 김예찬, 정희철, 윤지영, 김현우, 유종석, 조웅빈
- 29기 팀원 : 박시언, 박윤아, 김민서, 손주형, 이지윤, 서희나, 김준서, 채소연, 윤경선, 김영호
- 30기 팀원 : 정승민, 김민, 심수현, 이수린, 채희지, 임지훈, 변석주, 김수빈, 김진혁, 안은선, 정승연, 조건우, 김민우
- 회장단 : 김현우, 윤지영
- 30기 팀장 : 정승민, 임지훈, 김진혁, 김수빈, 김민우, 김민
- 30기 팀원 : 심수현, 이수린, 채희지, 변석주, 안은선, 조건우