2025년 2학기 P-Sat 활동기록
- 1년간 활동(방학 포함)이 가능한 성균관대학교 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 | 2/3(월) | 22:00~ |
| 리드오프1주차(온라인) | 8/6(수), 8/8(금) | 오후~ |
| 리드오프2주차(온라인) | 8/13(수), 8/15(금) | 오후~ |
| 리드오프3주차(온라인) | 8/20(수), 8/22(금) | 오후~ |
| 클린업1주차 | 9/12(금) | 18:00~ |
| 클린업2주차 | 9/19(금) | 18:00~ |
| 클린업3주차 | 9/26(금) | 18:00~ |
| 클린업3주차 | 10/3(금) | 18:00~ |
| Midterm break | 4/21-4/25 | - |
| 주제분석1주차 | 11/7(금) | 18:00~ |
| 주제분석2주차 | 11/14(금) | 18:00~ |
| 주제분석3주차 | 11/21(금) | 18:00~ |
| 주제분석4주차 | 11/28(금) | 18:00~ |
- 딥러닝
- 딥러닝의 기본 원리와 대표 신경망 구조를 이론과 실습을 통해 다룸. 퍼셉트론과 역전파, 최적화, 정규화/일반화 등 핵심 개념을 학습하고, MLP·CNN·RNN/LSTM·Attention 등 주요 아키텍처의 작동 원리를 이해함.
- 자연어처리
- 텍스트 데이터를 처리할 수 있는 NLP 모델과 그 원리들을 다룸. Word2Vec, RNN, LSTM, Attention으로 이어지는 모델들의 발전 과정과 이론에 대해 학습하고, Python을 통해 실습.
- 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.
- 데이터마이닝
- 데이터 분석의 대표적인 방법론인 지도학습과 비지도학습을 주로 다룸. Tree 모델 전반에 대해 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 R과 python을 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 : 이신영, 김수진
- 35기 팀장 : 홍승범, 조수희, 안지호, 유혜원, 이재빈, 김규진
- 35기 팀원 : 신예진, 박다혜, 이준민, 이채빈, 정재훈, 배소정, 홍주안, 박윤서
- 36기 팀원 : 이예나, 임승범, 박세현, 남혜정, 안세연, 김하윤, 권도균, 이현화, 이명원, 송연우, 김서윤, 이현서, 이채현, 허예은