Data Science (2020 Spring – 240178)

“Student-teacher relationships are based on trust. Acts, which violate this trust, undermine the educational process. Your classmates and the instructor will not tolerate violations of academic integrity”

1. Course Schedule & Lecture Notes

2. Course Information

  • Professor: Youn-Hee Han (Rm. B303, Tel: 560-1486, yhhan@koreatech.ac.kr)
  • Lecture Notes

    • 수업 홈페이지에 전날 배포
  • Classes: Tuesday (19:00 – 21:50)

  • Lecture Room: 2공학관 315호

  • Prerequisites

    • Programming background (and experience with Python) required.
  • 숙제 제출 방법

    • jupyter notebook 환경에서 각 숙제별로 ipynb 파일 생성
    • ipynb 파일 내에 코드를 작성하고 작성한 코드 설명시에 Markdown 문법으로 입력해야 함
    • 임의의 클라우드(github, 드롭박스, 네이버클라우드)에 jupyter notebook으로 작성한 ipynb 화일 업로드
    • 업로드한 ipynb의 URL 확보후 다음 사이트에 해당 URL을 입력
      • http://nbviewer.jupyter.org
      • 위 사이트에서 보여지는 자신의 숙제를 확인하고 해당 nbviewer URL을 숙제 게시판 본문에 글쓰기로 등록
        • 숙제 등록 URL은 반드시 http://nbviewer.jupyter.org/ 로 시작해야 함.
        • 숙제 등록 URL 예: http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/t9nmklgjkp7w4ok/kmeans.ipynb

3. Logistics

  • Attendance – One class absence will result in the deduction of two points out of 100 points. Three absences will not result in six points deduction, but “failure” (i.e., grade ‘F’) in this course.
  • Exam – There will be the final exam for the evaluation of the knowledge learned from the class.
  • Home Works – Much evaluation mark will be counted.

4. Evaluation

  • Attendance (10%)
  • Homeworks (30%)
  • Final Examination (60%)