2023년 2학기 P-Sat 활동기록
- 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 | 9/5(월) | 18:00~ |
| 클린업1주차 | 9/15(금) | 18:00~ |
| 클린업2주차 | 9/22(금) | 18:00~ |
| 클린업3주차 | 10/3(화) | 16:00~ |
| Midterm break | 10/4-10/22 | - |
| 주제분석1주차 | 11/3(금) | 18:00~ |
| 주제분석2주차 | 11/10(금) | 18:00~ |
| 주제분석3주차 | 11/17(금) | 18:00~ |
| 주제분석4주차 | 11/24(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 : 정승민, 김진혁
- 31기 팀장 : 이정환, 김보현, 김다민, 성준혁, 장다연, 김보근
- 31기 팀원 : 김동환, 송승현, 최용원, 이지원, 조성우, 노정아, 이상혁, 심현구, 천예원, 서유진, 하희나
- 32기 팀원 : 권가민, 박준영, 박채원, 김동희, 오주원, 김수인, 방건우, 진재언, 한준호, 윤세인, 이동기, 김민주
- 회장단 : 김보근, 이정환
- 31기 팀장 : 방건우, 한준호, 권가민, 오주원, 김민주, 김동희
- 31기 팀원 : 김수인, 박준영, 박채원, 윤세인, 이동기, 진재언