2022-1 프로그래밍 특강 사업계획서

1. 사업 소개

본 프로그래밍 특강(파이썬 프로그래밍)은 연구를 진행할 때 사용한 자료 또는 분석을 시각화 방법을 통해 효율적인 논문 작성과 결과 표출 방법을 소개하고자 마련되었습니다. 본 특강에서는 파이썬 프로그램을 사용하여 프로그램의 기초부터 연구 성과를 지도로 표현하는 방법 등을 중점으로 구성하였습니다. 또한, 지리 데이터에 대한 전반적인 내용과 표현 방법 등도 동시에 다루는 강의입니다.

2. 사업 목적

(1) 연구역량 함양과 연구논문의 질 강화

(2) 파이썬 코딩 입문을 위한 데이터 구조 및 프로그래밍 언어 지식 함양

(3) 실제 데이터 처리, 데이터 핸들링의 간단한 알고리즘들을 직접 작성

(4) 연구 목적에 적합한 양적 연구방법론을 선택하여 연구 가능

3. 사업 내용

(1) 개 요

- 사업명 : 프로그래밍 특강 사업

- 모집 대상 : 경희대학교 일반대학원 석사, 박사 신입생 및 재학생

(※ 자치회비 납부자 한정, 추가 납부 불가)

- 모집 인원 : 신청자 전원

모집 구분 :

1) 20회 중 14회 이상 수강 가능하신 분(70% 미만 수강할 경우 이후 사업 참여 불가)

2) 수업에서 교강사가 제공하는 강의 자료, 강의 영상 및 그 밖의 수업 관련 자료를 무단으로 복제, 배포, 전송, 판매하지 않으실 분

3) 파이썬 프로그램이 설치된 개인 컴퓨터를 지참하신 분

- 사업 일정 : 2022년 7월 18일(월) ~ 7월 29일(금) (총 20회)

- 사업 장소 :  녹화 영상 제공(비실시간), 일정 기간 내 수강 가능

사업 담당자 : 이창규(010-2234-1100)

(2) 신청안내

- 접수 방법 : 구글폼을 이용한 온라인접수(https://forms.gle/Uprc3PLgmeusk5836)
- 접수 기간 : 2022년 6월 29일(수) 09:00 ~ 7월 7일(목) 15:00

- 접수 비용 : 무료(단, 자치회비 미납부의 경우 불가능)

- 문     의 : 경희대학교 일반대학원 총학생회 02-961-0125, khugs@khu.ac.kr

(4) 세부계획

강사 소개 :

	- 2015. 01. - 2015. 02. 국토연구원 보조원 - 2018. 02. 경희대학교 지리학 석사 - 2020. 12. 경희대학교 지리학 박사수료 - 2021. 03. ~ 현재 경희대학교 지리학과 전공 강사 TEL : 010-6244-6066 E-MAIL : swlee1319@khu.ac.kr
이상원 강사

강의계획서 :

1) 본 특강은 오픈소스 프로그램 Python에 대해 처음 접하는 대학원생 대상

2) 사전 녹화 영상을 제공하고, 메일 등을 통해 강의 관련 질문 및 논의사항 소통

3) 기존 프로그래밍 특강에서 Python 버전 및 Anaconda 패키지, Jupyter notebook 등 프로그래밍 환경 변동 가능

4) 파이썬, 환경 및 기타 라이브러리 버전 업데이트에 따라 강의 내용 달라질 수 있음

프로그래밍 특강 강의계획
일자	회차	강의 내용
7월 18일 (월)	1	프로그래밍 특강 일정 소개 프로그래밍 특강 진행 방향 안내
	2	python 프로그램 및 Jupyternotebook 안내 python 프로그램 다운로드 및 설치 진행
7월 19일 (화)	3	python 자료형 종류 소개 python 자료형 종류별 코드
	4	python 기본 데이터 처리 방법 소개 python 데이터 처리 방법별 코드
7월 20일 (수)	5	실제 데이터 입출력 방법 소개 python library 개념 소개
	6	python pandas library 소개 pandas 사용 코드
7월 21일 (목)	7	데이터 전처리의 중요성 소개 데이터 전처리 방법
	8	데이터 중복 여부 확인 코드 소개 데이터 누락 여부 확인 코드 소개
7월 22일 (금)	9	기상청 데이터 소개 과거 서울시 강수량 확인
	10	지하철 승하차 데이터 소개 지하철 승하차 인원 및 장소 확인
7월 25일 (월)	11	일상에서 쉽게 접할 수 있는 지리 데이터 일반 데이터와 지리 데이터의 차이
	12	python Geopandas library 소개 Geopandas 사용 코드
7월 26일 (화)	13	지리 데이터 – 벡터 데이터 소개 일상에서 볼 수 있는 벡터 데이터
	14	벡터 데이터 다운로드 사이트 안내 벡터 데이터 사용 코드
7월 27일 (수)	15	지리 데이터 – 래스터 데이터 소개 일상에서 볼 수 있는 래스터 데이터
	16	래스터 데이터 다운로드 사이트 안내 래스터 데이터 사용 코드
7월 28일 (목)	17	분석 결과를 지도로 표현 python folium library 소개
	18	시계열 데이터 소개 python과 시계열 데이터
7월 29일 (금)	19	지리 데이터 통계 1 Hot spot analysis
	20	지리 데이터 통계 2 Kernel density analysis