2025학년도 1학기 학교연계 오프라인 공동교육과정 강의 계획서

거점학교명		전주솔내고등학교					강좌과목명	정보과제연구
지도교수	학기	소속학교			성명		강의 교재	개념잡는 데이터분석 with 머신러닝 / 장은실, 양숙희, 오경선 / 배움터 / 2023	이수학점	2
	1	전북대학교			박세진
운영 기간		07.21.(월)~07.25.(금)					강의 장소	전북대학교
강의 요일		주중					강의 시간	8:30 ~ 17:00 / 8:30 ~ 10:30
강의 목표		데이터의 시대(the age of data)로 접어들면서 우리를 둘러싼 모든 것들이 데이터 소스와 연결되고, 생활의 많은 부분을 데이터에 의존하게 되었습니다. 이러한 환경 속에서 데이터를 단순히 소비하는 데 그치지 않고, 데이터를 직접 다루고 분석할 수 있는 능력은 미래사회를 살아가는 데 필수적인 역량이 되었습니다. 본 강의는 학생들이 데이터 분석과 머신러닝의 핵심 개념을 이해하고, 이를 활용해 실제 문제를 해결할 수 있는 실질적인 역량을 기르는 것을 목표로 합니다. 실습 중심의 수업을 통해 데이터를 바라보는 관점과 사고력을 향상시키고, 나아가 스스로 분석 결과를 문서화하고 공유하는 경험을 통해 데이터 기반의 소통 능력까지 함양하고자 합니다.
강의 내용		본 강의는 Python 기초를 학습한 고등학생을 대상으로 하며, 데이터 과학과 머신러닝의 전반적인 흐름을 실습 중심으로 학습합니다. 데이터 수집부터 전처리, 시각화, 분석, 모델링에 이르기까지 데이터 분석의 전 과정을 학습하고, 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 방법을 배웁니다. 또한 Quarto와 GitHub Pages를 활용하여 분석 결과를 문서화하고 웹 포트폴리오로 구축함으로써, 실무적인 기술과 데이터 과학자로서의 사고방식을 함께 기르는 데 중점을 둡니다.
강의 방법		강의, 실험 실습 및 토의
준비물		교재
학기	회차	강의 일자		강의 시수			강의 주제 및 내용(오프라인)
		월	일	계획		누계
1	1	7	21	8		8	□ 데이터 과학을 위한 환경 구축 - Python, Jupyterlab 소개 및 설치 - 포트폴리오 생성 및 게시 • Markdown 문법 • Quarto 문서 생성 • GitHub Pages로 웹 퍼블리싱 □ 데이터 과학 핵심 라이브러리 - 데이터 다루기: numpy, pandas 활용 - 데이터 시각화: matplotlib, seaborn 활용 □ [실습] 타이타닉 생존률 분석 - 결측치, 이상치 처리 - 탐색적 데이터 분석(EDA), 시각화
1	2	7	22	8		16	□ 머신러닝 입문 - 지도학습과 비지도학습 - 주요 알고리즘 □ 상관관계 분석 - 피어슨 상관계수, 히트맵 - [실습] 행복지수 데이터 분석 □ 연관분석 - 지지도, 신뢰도, 향상도 - [실습] 장바구니 분석 □ 지도학습: 회귀분석 - 단순선형회귀분석, 다중선형회귀분석 - 잔차, 결정계수 - [실습] 날씨 데이터 예측
1	3	7	23	8		24	□ 지도학습: K-NN 알고리즘 - 최적의 k값 선택, 거리 계산, 표준화 작업 - [실습] 인기영화 분류 - [실습] 농구선수 분류 - [실습] 타이타닉 생존자 예측 모델 만들기 □ 비지도학습: 클러스터링 - K-Means, Hierarchical clustering - elbow method, 덴드로그램 - [실습] 쇼핑몰 회원 세분화
1	4	7	24	8		32	□ 자연어 처리(NLP) - 텍스트 전처리, 토큰화 - 단어 빈도, 워드클라우드 - [실습] 뉴스 기사로 워드클라우드 만들기 □ 종합 프로젝트 - 주제 선정 - 데이터 수집, 분석, 시각화 - Quarto 문서로 포트폴리오 작성
1	5	7	25	2		34	□ 프로젝트 발표 - 개인 발표 - 피드백 및 마무리

※ 상기일정은 상황에 따라 변동될 수 있음