교수: 고려대학교 사회학과 신은경
Email: [email protected]
강의실: 문과대학 215호
Office hours: 수요일 2:00-3:00PM
수업: 월 & 수 3:30-4:45PM
조교: 송수민 [email protected]
Web: eunkyongshin.com
<aside> 📌 고려대학교 사회학과 학생들을 위한 데이터 사이언스 수업 (SOCI321) 입니다. 본 수업에서는 학생들이 제출하는 과제(자서전, 미래이력서, 기말페이퍼 제외)가 수강생 모두에게 공유됩니다. 본 강의계획서를 반드시 정독하고 첫 수업에 참여해주셔야 합니다.
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이 수업의 목표는 데이터과학과 인공지능을 접해보지 않은 학생들에게 쉽게 데이터 과학과 인공지능의 이론과 실습을 경 험할수있도록하는것이다. 학생들은 이 수업을 통해, 사회학하기에 있어 데이터가 중요하다는 것을 깨닫게 되고, 코딩을 즐기게 될 것이며, 일상에서 보다 적극적으로 데이터와 과학적 분석을 활용하는 미래를 열게 될 것이다. 학생들은 사회학적 상상력을 바탕으로 데이터와 인공지능에 관한 이론적/역사적 지식을 쌓고, 데이터에 대한 감수성을 풍부하게 하고, 분석의 기술을 익힐 수 있는 기회를 제공받는다. 또한 데이터과학과 인공지능을 자신의 눈으로 관찰하고 이해하며, 자신의 손으로 직접 경험한다.
21세기 인공지능의 폭발적인 성장은 어떻게 가능했을까? NEW AI (Artificial Intelligence) 시대의 도래는 OLD AI 가 프로그래밍에 기반한 시도였던 것과 달리 인터넷의 확산과 함께 가용 데이터의 폭발적 축적에 힘입어, 폭넓은 ‘데이터를 통한 학습’으로 그 패러다임이 전환된 것이 가장 중요한 성공 동력이다. 과거 OLD DATA가 고비용 노동집약적인 수집, 축적, 보관, 유통 과정이 필요했던 것과 대조적으로, 빠르고 다층적으로 데이터의 성격이 변모하고 동시에 상대적으로 저 렴한 비용으로 수집 축적 보관 유통이 가능해진 NEW DATA & BIG DATA의 시대가 열렸다.
21세기 현재 우리가 열광하는 NEW AI는 이러한 데이터의 범람과 컴퓨팅 기술의 발전이 기반이 될때만 구현 가능한 모델이다. 19세기의 데이터가 고비용 노동집약적인, 사전 표본 설계 등‘모으기 위한’ 준비 작업에 노력과 시간이 많이 투자 되었던 반면, 新데이터는 표본 설계 없이 수동적으로 ‘누적된’ 데이터이며, 이에 대한 해석과 활용 역시 빠르게 변해가고 있다.
LAB 세션 4회: 코딩을 접해보지 않은 학생들을 위해서, 쉽게 따라하면서 Data Science Magic 을 경험해 보는 과정을 제공한다. 실제로 실습을 하면서 구체적인 이번 학기 학생들의 프로젝트 아이디어를 구체화 하는 것이 실습 주간의 목표이다. 강의 관련 코드와 데이터는 블랙보드에 미리 제공된다. 실습 수업은 수업 조교님의 R 클리닉을 통해서 코딩 도움을 받을 수 있다.
<aside> 📌 지정 교과서는 없음. 각 주차에 도움이 될 수 있는 책과 논문은 세부계획을 참조할 것. 추천된 논문과 책을 반드시 읽을 필요는 없지만 여러분의 흥미를 돋굴 수 있는 책들이다. 데이터 사이언스와 인공지능에 대한 전반적인 이해해 도움이 되는 (재미있는) 고전들은 다음과 같다.
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