빅데이터 프로그래밍

• 최종수정일 20210903화

교과목 개요

• 본 교과목에서는 대량의 데이터를 분석하는 각 단계를 프로그래밍으로 하는 방법을 배운다. 이 과정은 우선 데이터의 수집, 데이터의 정제, 저장, 분석 및 시각화로 구분할 수 있다.
• 데이터를 수집하기 위해서는 웹사이트를 크롤링하거나, OAuth인증과 REST API를 사용할 수 있다. 수집된 데이터는 파일 또는 NoSQL을 사용하여 저장할 수 있다. 정부에서 제공하는 오픈데이터를 사용하는 방법도 실습한다. 가져온 데이터를 정제하고, 머신러닝으로 분석하고 시각화하기 위해 파이썬과 스파크를 배우게 된다. 된다. 매 강의 초반부는 주제에 필요한 개념을 설명하고, 이를 적용해 프로그래밍 과제를 풀어나가는 방식으로 진행한다.
  • 모듈1: 데이터수집 (1) 웹, (2) api
  • 모듈2: 데이터저장 file (csv, json), nosql
  • 모듈3: 분석 추론, 머신러닝
  • 모듈4: 실시간 분석 Spark
  • 모듈5: 시각화

This class aims to teach programming required over the steps to analyze large-scale datasets. The students will learn how to collect the data by crawling web sites and use OAuth protocols and REST API. They will also learn to save the data in files or NoSQL. We will also learn to program to get open data provided by the government. We choose to use Python and Spark for programming over the stages of data clean-up, machine learning and visualization. Each lecture will begin with background concepts to cover the day's topics. Then the rest of the class will be spent on lab sessions for the students to apply their learning and to complete programming exercises.

주별 강의 (--는 범위에서 제외한다는 뜻)

주	일자	내용	실제
주 1	9월 1주	강의 소개, 노트북설치, 오픈데이터
주 2	9월 2주	오픈데이터 OAuth, REST API, XML, JSON, 공공데이터
주 3	9월 3주	Spark 소개, 설치
주 4	9월 4주	Spark RDD, map reduce
주 5	10월 1주	Spark Dataframe, schema, graph, plot
주 6	10월 2주	Spark Dataframe, groupby
주 7	10월 3주	통계, histogram, boxplot, zscore, 윈도우 함수, Anova, 상관관계
주 8	10.21 ~ 26	중간 시험 (수업시간 시험)
주 9	10월 5주	기계학습 소개, vectors, tokenizer, 자연어 처리
주 10	11월 1주	기계학습, 데이터변환, clustering
주 11	11월 2주	분류 kMeans
주 12	11월 3주	회귀분석, matrix inverse, OLS, gradient
주 13	11월 4주	베이지안, matrix
주 14	12월 1주	베이지안, multinomial
주 15	12.16 ~ 21	기말시험 (수업시간 시험)

과제 (미정)

• 빅데이터 과제를 제안하여, 완성한다. 데이터는 댓글, 열린데이터 등 사용.
• 다음 일정에 따라 ecampus에 제출한다.

주	기한	내용
1차	7주 토요일	문제를 정하고, 어떤 데이터를 사용할 것인지. ecampus에 제출
2차	13주 토요일	전체 제출. 문서출력 및 ecampus에 소스코드 제출. 14주차 발표.

참고문헌