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빅데이터시각화 R 이미지

빅데이터시각화 R




본 강좌는 새로운 K-MOOC 플랫폼에서 운영하는 강좌입니다.

강좌 소개

수업내용/목표

1. 수업 내용 안내
현실세계의 많은 데이터가 공공데이터를 통해 공개되고 있다. 공개된 데이터를 수집하고 이를 그림으로 시각화하는 방법을 빅데이터언어 R을 통해 배운다.
자료의 유형에 따라 막대도표, 히스토그램, 산점도 등으로 시각화 한다. 기본 그림 외 ggplot2 문법을 이용한 시각화방법을 배운다. GIS를 활용한 공간지리정보시각화 및 대화형그림을 그리는 방법을 배운다.

2. 수업 구성 안내
빅데이터와 시각화 R 강의는 크게 4부로 구성된다.
■ 제 1부(1주차∼2주차): 데이터 시각화란?, R 프로그램 기본 사용법
■ 제 2부(3주차~7주차): 기본함수를 이용한 공공데이터 시각화
■ 제 3부(9주차~11주차): ggplot2 문법을 이용한 데이터 시각화
■ 제 4부(12주차~14주차): 지리정보 시각화와 highcharter를 이용한 대화형 그림
3. 수업 목표 안내
- 빅데이터는 많은 양의 다양한 데이터를 짧은 시간 생산하고 소비합니다. 빅데이터의 통찰력을 키우기 위해선 데이터가 말하는 패턴을 알아야 한다.
- 패턴을 쉽게 알수 있는 방법은 데이터 시각화이다. 이 강좌의 목적은 R 프로그램을 이용하여 공공데이터를 시각화하는 방법을 학습하며 구체적인 학습 목표는 다음과 같다.
- 데이터 시각화와 인포그래픽 개념을 이해한다.
- R 프로그램을 이용하여 데이터를 시각화 한다.
- 그래픽 문법을 이해하고 이를 활용하여 대화형 그림을 그린다.
- 지리정보시각화를 통해 GIS정보를 활용한 그림을 그린다.


홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

빅데이터 시각화 R 강의계획서
주차 주차명 주차 주차명
1 R프로그램 소개 9 ggplot2란?
2 R 프로그램 소개와 데이터시각화 10 ggplot2 연습1
3 문자형 변수 시각화 11 ggplot2 연습2
4 연속형 변수 시각화1 12 hcharter를 이용한 대화형 그림
5 연속형 변수 시각화2 13 지리정보 시각화
6 함수를 이용한 이변량 데이터 시각화 14 지리정보시각화
7 기출문제 풀이 15 기말시험
8 중간시험    

강좌운영팀 소개

교수자

윤상후 professor
윤상후 교수
현) 대구대학교 과학생명융합대학 통계학과
- 전남대학교 통계학과 이학박사
- 뉴질랜드 The university of Auckland 인턴연구원
- 영국 University of Southampton 박사후과정

[수상]
- 2021년 과학기술우수논문상, 한국과학기술단체총연합회
[저서]
- 윤상후 외 4인, 엑셀을 활용한 통계학(2018), 자유아카데미
[논문]
- Hong, J., Agustin, W., Yoon, S., & Park, J. S. (2022). Changes of extreme precipitation in the Philippines, projected from the CMIP6 multi-model ensemble. Weather and Climate Extremes, 100480.
- Yoon. S., Kim Y. (2022). A Meta-Analysis of Factors Related to Job Satisfaction: Focused on Korean Nurses. Iranian Journal of Public Health, 51(5), 978.
- Kwon, T., Yoon S., Yoon S. (2021) Design of optimal rainfall monitoring network using radar and road networks, entropy, 23(3), 378.
- Kwon, T., Lim, J., Yoon, S., Yoon, S. (2020). Comparison of entropy methods for an optimal rain gauge network: A case study of Daegu and Gyeongbuk area in South Korea. Applied Sciences, 10(16), 5620.

강좌지원팀

조교
운영TA
김화영
대구대학교 통계학과
김영혜
대구대학교 빅데이터학과

강좌지원 부서

운영TA
운영 부서
>>원격교육지원센터
문의 이메일 : DGUk@daegu.ac.kr

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
학습활동사항 퀴즈 토론 중간고사 기말고사
반영비율 30% 10% 30% 30%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

1) 퀴즈: 주차별 객관식 또는 단답형 퀴즈 학습활동(총 13주차)

2) 과제: A4 1매 이내 보고서 형태, 과제 게시판에 작성

3) 시험: 수업 내용 점검, 중간(8주차), 기말(15주차)에 각각 출제함, 객관식/주관식을 포함하는 온라인 시험

참고 서적

R을 활용한 데이터 시각화, 유충현·홍석학 공저, 인사이트, 2015년 4월

관련 강좌

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  1. Subject

    Natural Sciences
    (Mathematics, Physics, Astronomy & Geography)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    intermediate
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    DAEGU UNIVERSITY
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    053-850-5542
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    15week
    (주당 03시간 00분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    30시간 00분
    (25시간 00분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2023.02.14 ~ 2023.06.15
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2023.03.06 ~ 2023.06.15