[4/5-두 번째 하교길 프로젝트] 파이떤 맛보기

4월 5일 소셜네트워크과학과의 두 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 하주혁 (소셜네트워크과학과 석사과정)

장소: B111

시간: 19:00 ~21:00

강의 개요:  Life is short! You need Python!

데이터분석, 활용을 하기위해 컴퓨터가 알아들을 수 있는 분석과 시각화에 적합한 언어가 필요하다.

이번 세미나(4/5)에서는 간단한 예제를 살펴보고 어떤식의 환경에서 어떻게 표현할 수 있나를 알아보며, 파이썬 및 IDE 설치, 활용방법과 간략하게 프로그래밍이란 무엇인지, 알고리즘은 무엇인지, 컴퓨터 언어의 동작원리 이해를 위해 변수, 자료형, 식별자가 무엇인지, 어떤 논리가 필요한지 알아볼 것이다.

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[3/29-첫 번째 하교길 프로젝트] 눈으로 비정형-웹 데이터 보기

3월 29일 소셜네트워크과학과의 첫 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 박진홍 (소셜네트워크과학과 박사수료)

장소: 스페이스21 B108호(이과대학)

시간: 19:00 ~21:00

강의 개요: Life is long! You need the pill.

비정형-웹 데이터 분석. 세상에서 가장 지저분한 작업 중 하나일 것이다.

맨정신으로는 어렵고 약을 빨아야 한다. 힘들지만 누군가는 해야하는 작업.

폐쇄적인 기존의 정형데이터와 전통적인 조사데이터들의 한계를 극복하는 방법은 과연 무엇일까.

유일한 해결책은 바로 비정형-웹 데이터를 사용하는 것이다.

웹세계와 자연어의 바다. 그리고 빅데이터. 우리는 이를 자유자재로 활용한다.

첫번째 세미나(3/29)에서는 시각화를 중심으로 신박한 비정형-웹데이터의 고급 활용예제들을 살펴본다.

구체적인 예로는,

1)삼성전자 DMC-lab 모임어플리케이션 추천서비스의 프로토타입,

2)뉴스데이터를 사용한 복합재난의 시공간 패턴 추론

3)기타 웹데이터 정형화 예제 – 국방부 홍보실 평가, 대통령 형용사, 편의점, 가로등전력량, 전국 교수명단, 논문 자연어 패턴, 학교폭력

4)족보데이터의 병합 사용, 시각화, 모형화

5)대기오염확산모형과 유동인구 모형

즉, 어떤 아이디어와 방법론으로 비정형-웹 데이터를 활용할 것인가를 논할 것이다.

 

[소셜네트워크과학과 6기] 하주혁 석사과정을 소개합니다.

KakaoTalk_Photo_2018-03-19-16-45-38_23 공대인 산업경영공학 과를 재학하다가 3학년 때 데이터마이닝 과목으로부터 흥미를 느끼고,
그로인해 컴퓨터공학 부전공을 공부하며 대학원 진학의 꿈을 키웠습니다.
DataScientist 가 되는 것이 꿈이며, 다방면으로 사회에 공헌하기위해 이 과에 진학하였습니다.
아직 부족한 것이 많지만 흥미있는 분야를 공부할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다.

관심분야 – 데이터분석, 구현(시각화), 어플리케이션 응용

 

2019년 8월 졸업

[소셜네트워크과학과 5기] 권준우 석사과정을 소개합니다.

 

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학부 때 전자·전파공학과를 나와 소셜네트워크과학과에서 진행하는 세미나를 통해 알게 되며 이 과로 진학하게 되었습니다.
현재 소리 데이터를 시각화하고 머신러닝 기법을 통해 분석하는 연구를 진행 중입니다.

관심분야 – 소리, 머신러닝

2019년 8월 졸업

 

 

[소셜네트워크과학과 5기] 이혜인 석사과정을 소개합니다.

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학부 막학기에 데이터 분석에 관심이 생겼고, 여러 대학을 기웃거리다가 소셜과 학과설명회를 듣고 바로 석사과정으로 들어오게 되었습니다.
연구실에서 추천서비스 공부를 하고 있고, 앞으로 판교에서 유투브와 같은 성공적인 추천엔진을 만드는 일을 하는 것이 목표입니다.

 

2019 2월 졸업 후 IT관련 D사 취업

소셜네트워크과학과 두번째 스터디 모집

소셜네트워크과학과에서 두번째로 공개 세미나 및 스터디를 모집합니다.

소셜네트워크과학과는 학제간 연구로 현재 다양한 전공의 학생들이 연구를 진행하고 있습니다.

현재 IoT(사물인터넷), AI(인공지능), Machine Learning, 빅데이터, 사회연결망 등다양한 연구를 진행하고 있는 소셜네트워크과학과에서 스터디를 모집하고 있습니다.

일자 : 2017년 3월 23일 (목) 18:00 ~ 

장소 : 경희대학교 정경대학 404호 

등록 : https://goo.gl/forms/WoEiF7s8adZiOP1K3 

문의 : contactsns@khu.ac.kr, 02-961-0490으로 연락주세요.

또한 각 스터디를 주도적으로 진행할 5명의 학생이 간단한 과정의 소개와 배경 지식에 대해 설명하오니 스터디 참석을 희망하시거나, 고민하시는 분들께 많은 도움이 될 것이라 생각합니다.

각 스터디를 주도하는 학생은 다음과 같습니다.

– 온갖 잡데이터 핸들링 with R: 박진홍 박사과정 (6기)

– Machine Learning with R: 한재윤 석사과정 (3기)

– Python Programming start from 0 to 1 then back to 0: 손윤택 석사과정 (6기)

– An Introduction of C++: 권준우 석사과정 (1기)

– Deep Learning without Lib: 김진호 박사과정 (5기)

각 스터디 진행자에 대한 간략한 소개는 본 과 홈페이지의 학생 소개란을 참고하시길 바랍니다.

또한 각 과정에 대한 자세한 내용은 포스터를 참고하시기 바랍니다.

소셜네트워크과학과 세미나 브로셔

2017학년도 전기 대학원 신입학 수시전형 모집 안내

경희대학교 일반대학원에서는 우수 연구인력 확보를 위해 

2017학년도 전기 일반대학원 신입학 수시전형을 실시합니다.

1. 모집전형 : 2017학년도 전기 일반대학원 신입학 수시전형(2017. 3. 1일부 입학)

2. 모집과정 : 석사과정, 석박사통합과정, 박사과정

3. 모집학과 : 모집요강 p.2~4 참조

4. 모집일정

    – 원서접수 : 2016. 12. 19(월) 10:00 ~ 21(수) 17:00

       [100% 인터넷 접수 http://www.uwayapply.com/]

    – 입학원서 및 서류제출 : 2016. 12. 19(월) ~ 21(수) 17:00까지 [방문 또는 등기우편]

    – 전형(면접 및 실기고사)일자 : 2017. 1. 4(수) 10:00

    – 합격자 발표 : 2017. 1. 12(목) 11:00 예정

    – 합격자 등록 : 2017. 1. 16(월) ~ 19(목) 16:00 까지

5. 경희학부우수신입생 장학

    – 장학 내역 : 입학금 및 정규 4개 학기 재학기간 등록금 전액

    – 지원 자격 : 자세한 사항은 모집요강 p.13 참조

       가. 본교 학부출신으로 2016년 8월, 2017년 2월 졸업생 중 석사과정 신입생 대상

             (전일제 학생만)

       나. 본교 학부 평균평점 3.9이상(4.3만점 기준) [이공계열, 기초의학계열]

             본교 학부 평균평점 4.0이상(4.3만점 기준) [인문.사회계열, 예체능계열]

6.  기타 자세한 사항은 모집요강 참조 또는 대학원 행정실로 문의하여 주시기 바랍니다.

문의처 : 대학원 행정실 02-961-0121~4 / http://gskh.khu.ac.kr/index/

첨부파일 : 2017학년도 전기 대학원 신입학 수시전형 모집요강  다운로드

[소셜네트워크과학과 4기]한재윤 석사과정을 소개합니다.

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B.S. Mathematics, Kyung Hee University, 2010 – Feb 2016

Master’s Course, Dept. of SNS, Kyung Hee University, Mar 2016 – present


Data Fanatic

Kaggleeeeer 

  • Top 6% @ Kob Shot Selection Competition
  • Top 17% @ Titanic : Machine Learning from Disaster Competition
  • Top 30% @ House Price Prediction Competition

Research Interests

  • Statistical Learning, Machine Learning, Deep Learning, Data Visualization

 

2018년 2월 졸업 후 LG CNS 입사

소셜네트워크과학과 스터디 신청

0. 접수기간: 10월 28일 까지 (결제 포함)

1. 수업 시작: 10월 29,30일 부터 1월 14,15 or 1월 21,22 일(종료예정)

2. 강의실: 추후 별도 공지 (인원수에 따른 배정 문제 및 추후 시간 협의에 대한 문제)

3. 스터디 진행

– 강의 + 질의응답 + 학생들 별도 스터디는 수업별 협의

–  An Introduction Deep Learning은 기본 한시간 반 수업으로 진행될 예정이며, 희망자에 한해 나머지 한시간 반을 advanced topic으로 진행.

– Advanced topic : 각 모델에 대한 수학적 증명, 모델 프로그래밍을 포함함.

– Linux and Linux Server Essentials은 첫 시간에 학생의견을 수렴하여 커리큘럼을 조정할 계획.

4. 스터디 시간

스터디 시간에 대한 문의가 많아 임의로 배정을 하였습니다.

– 수원캠퍼스 학생들의 원활한 수강을 위하여 주말로 배정하였습니다.

각 수업시간에 대한 문의는 강사연락처로 연락주시기 바랍니다.

수업명 강사명 수업 시간 강사 연락처 기타
An Introduction to Machine Learning With R 한재윤 (토)13:00 ~ 16:00 otzslayer@gmail.com 노트북 준비, R설치, R studio설치
An Introduction to Statistics With R 박진홍 (토)17:00 ~ 20:00 shoopjh@naver.com 노트북 준비
An Introduction to Deep Learning 김진호 (일)13:00 ~ 16:00 jinhokim.07@gmail.com 노트북 준비
Linux and Linux Server Essentials 손윤택 (일)17:00 ~ 20:00 fihyer@me.com 노트북 준비, 8G 이상 USB준비

5. 스터디 참가비용 : 1개 10만원, 2개 15만원, 3개 20만원, 4개 20만원

6. 스터디 비용 입금 계좌 : 278-910677-41007 하나은행 (예금주 : 김진호)

* 입금자와 신청자명이 다른경우, contactsns@khu.ac.kr로 연락요망.