Associate Professor in the School of International Trade and BusinessCollege of Global Political Science and EconomicsIncheon National University (INU)
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[공지사항]: 인천대 LMS
$\rightarrow$ 개인정보(전화번호 & 이메일 등)업데이트 필수 -
[강의영상]: 온라인/오프라인의
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[강의자료]: 아래 리스트에서
목적 또는 강의에 따라 선택
| 목적 및 강의 | 자료 저장소 |
|---|---|
DIVE (Data Insights for Visionary Empowerment) |
DIVE-Research |
AI 의사결정: 결정은 우리가, 분석은 기계가 |
[저서] AI-Decison-Making |
한빛+ AI로 타겟 고객을 예측하고 성공을 이끌다 (생성형 AI 기반 개인화 마케팅 전략 및 실행) |
[이론 & 실습] AI-Decision-Making-PersonalizedMarketing |
미래 고민 및 설계 |
KK-Insight |
강의방향 및 수강가이드 |
Curriculum-Guide |
강의진행 및 파이썬관련 Q&A |
Question-and-Answer |
데이터준비 (Refinitiv Workspace) |
Refinitiv-Workspace |
데이터분석 도구: 확률, 통계, 알고리즘, 시각화, 파이썬 |
Tutorial-Probability-Statistics-Algorithm-DataScience |
데이터분석 도구 파이썬 프로그래밍 튜토리얼 |
Tutorial-Python-Programming |
데이터분석 프로세스 이해 및 머신러닝 활용 문제해결 |
All-About-Machine-Learning |
시계열 데이터 처리 및 시계열 알고리즘 활용 문제해결 |
All-About-Time-Series-Analysis |
딥러닝 알고리즘 활용 문제해결 |
All-About-Deep-Learning |
비즈니스데이터사이언스의이해 (Business Data Science) |
[이론] Tutorial-Probability-Statistics-Algorithm-DataScience [실습] Tutorial-Python-Programming |
디지털비즈니스애널리틱스 (Digital Business Analytics) |
[선수과목] 비즈니스데이터사이언스이해/파이썬프로그래밍 [이론1] Tutorial-Probability-Statistics-Algorithm-DataScience [이론2 & 실습] All-About-Machine-Learning |
비즈니스수요예측 (Business Forecasting) |
[선수과목] 디지털비즈니스애널리틱스 [이론1 & 실습] All-About-Machine-Learning [이론2 & 실습] All-About-Time-Series-Analysis [이론3 & 실습] All-About-Deep-Learning |
인공지능기반의사결정 (AI Driven Decision Making) |
[선수과목] 디지털비즈니스애널리틱스(필수)/비즈니스수요예측(권장) [이론1 & 실습] All-About-Deep-Learning |
비즈니스혁신을위한데이터사이언스응용 (Data Science Applications for Business Innovation) |
[이론] Tutorial-Probability-Statistics-Algorithm-DataScience [실습] Tutorial-Python-Programming |
인공지능활용디지털경제플랫폼연구 (Digital Economy Platform using Artificial Intelligence) |
[선수과목] 비즈니스혁신을위한데이터사이언스응용/파이썬프로그래밍 [이론1] Tutorial-Probability-Statistics-Algorithm-DataScience [이론2 & 실습] All-About-Machine-Learning |
금융공학을위한 데이터사이언스 (Data Science for Quant Finance) |
[이론 & 실습] All-About-Financial-Data-Science |
한국지능정보사회진흥원 K-ICT 빅데이터센터 데이터AI 활용 역량강화과정 |
[이론 & 실습] Lecture-NIA |
- 수업특징:
그동안 배우고 살아왔던 방식과 다르기에 어렵고 익숙하지 않고 만만하지 않을 수 있음 |
최근 교과과정 변화로 초중고에서의 데이터분석과 유사할 수 있지만, 책보단 실제 사회변화을 중심으로 강의하며 이론이 별로 없음 |
컴퓨터와 데이터라는 개념을 처음으로 사용하게 될 것이기 때문에, 익숙하지 않아 상대적으로 자세하지도 친절하지도 않게 느껴질 수 있음 |
모든 수업들이 이전 내용을 바탕으로 진행되기에 중간에 내용을 놓치면 따라가기 어렵고 벼락치기 불가하기에 본인 일정을 고려해야 |
단순한 관심만으로 참여하기 보다는 컴퓨터와 친해지기 또는 프로그래밍을 본인 경쟁력으로 가져가고자 하는 경우 추천 |
정상적인 컴퓨터라면 수업 진행에 이슈는 없지만, 컴퓨팅 환경이 이상하거나 다루는데 익숙하지 않으면 예상하진 못한 어려움 발생 가능 (ex. 강의자료 다운받고 파일 찾지 못한다 or 이메일 첨부파일 업로드 안된다 or 강의자료 실행하니 영화가 실행된다 or 인터넷이 안켜진다 등등) |
강의시간 이상의 스스로 학습하는 시간이 필요할 것이며, 뒤로 갈수록 창의성을 요구하기에 더 어렵게 느껴질 수 있음 |
물론, 족보를 통해 본인 인생을 남의 인생으로 복사해서 수강해도 되지만 나중엔 시험도 족보도 없는 본인에게 아무도 관심 없는 상황이 곧 올텐데, 그때 발견하게 될 족보없인 스스로 아무것도 해내지 못하는 본인의 현실 모습에 스스로 책임지고 감상하면 될것 |
단! 끝까지 완주한다면, 그동안 보유하지 못했던 경쟁력, 역량 또는 잠재력 발견할 수 있고 세상 변화를 즐겁게 따라갈 수 있을 것! |
- 과제 및 기말고사 방향:
(1) 데이터분석 도구인
파이썬 기능을 사용할줄 아는지
(2) 파이썬을 활용한데이터 정보 추출 역량이 있는지
(3) 강의에서배운 또는 배우지않은것들이 출제 되며 수단과 방법을 가리지 않고해결하는 창의적 능력을 발휘할 수 있는지
- 왜냐하면?:
(1) 여러분들을
과대평가/괴롭히기목적이 아니라, 세상은너무 복잡하고 어렵고 빠르게 변하는데언제나 우린상대적으로 과소한 존재이고 과거의 지식으로 미래에 대응하기 어렵기 때문에, 이를미리 경험해서 미래에는좌절하거나 포기하는 것들을 줄이기 위함(2) 본 강의들도 미래의 여러분들에게
쓸모없을 수있지만, 남는 것은기회가 왔을때 놓치지 않기 위해 배우지 않았어도 스스로 학습하고 창의적으로 문제를 해결하는 능력을 함양하는 것이 유일한 방법이기 때문
근황 및 캐주얼토크,강의질문,강의외 질문이나인생 면담등 포함- 아래 중 원하는
온라인방식으로 빠르게 가능하며일정만 정하고 오프라인(14호관422호)에서도 가능
(0) KK-Insight: AI 의사결정 필요성이나 현실이 궁금하면 면담들의
질문과 답변을 연재한크크인싸이트참고 후,
(1) 카카오톡채널: 카카오톡 채널에서김경원 교수검색하여개인톡문의 가능
(2) 이메일: thekimk.kr@gmail.com, thekimk@inu.ac.kr 문의 가능
(3) INU LMS: LMS 내메시지/게시판문의 가능
(4) 전화: 032-835-8525 (긴급)