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  2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 9회차 새글

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  2024.11.28

  일시: 2024-11-14 18:00 ~ 2024-10-16 20:00장소: 성신관 306호특강강사: 최병정(하나카드 ㈜ 데이터 본부 본부장 상무)강의주제: 데이터과학 활용 설명서(카드 산업 중심)
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  2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 8회차

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  2024.10.31

  일시: 2024-10-16 18:00 ~ 2024-10-16 20:00장소: 성신관 306호특강강사: 박승환(강원대학교 정보통계학과 교수)강의주제: 조사 자료의 편향보정을 위한 자료 통합
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  2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 7회차

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  2024.09.20

  일시: 2024-9-19 18:00 ~ 2024-9-19 20:00장소: 성신관 306호특강강사: 최태화(수리통계데이터사이언스학부 조교수)강의주제: Personalized Medicine in Statistic
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  수리통계데이터사이언스학부 학부 세미나

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  2024.09.05

  일시: 2024-7-03 16:00 ~ 2027-7-3 18:00장소: 성신관 310호특강강사: 신화수(Verginia Tech 박사)강의주제: Bayesian Factor Models for Clustering and Spatiotemporal Analysis
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  2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 6회차

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  2024.06.28

  일시: 2024-6-27 16:00 ~ 2023-6-27 18:00장소: 성신관 310호특강강사: Amee Kim(Senior Lecturer and Course Leader in Accounting and FinanceChrist Church Business School, Canterbury Christ Church University, UK)강의주제: Modelling financial risk-taking through the theory of planned behaviour
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  2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 5회차

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  2024.06.28

  일시: 2024-5-29 18:00 ~ 2023-5-29 20:00장소: 성신관 305호특강강사: 정재환(충북대학교 정보통계학과)강의주제: 벌점화 기저함수방법론 기반 회귀함수 추정과 함수평활내용: 벌점화 기저함수방법론 기반 회귀함수 추정과 함수평활에 대해 연구한 내용을 알아보고 이를 통해 학생들의 진로, 취업과 연계한 설명회로써의 도움이 되었음.
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  2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 4회차

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  통계학과

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  2024.06.28

  일시: 2024-5-23 18:00 ~ 2023-5-23 20:00장소: 성신관 306호특강강사: 황참이(한국거래소 데이터사업부)강의주제: 벌점화 기저함수방법론 기반 회귀함수 추정과 함수평활내용: 한국거래소에서 다루고 있는 여러 시장에 대해서 알아보고 한국거래소, 증권사, 투자자, 증권회사 등과 어떤 방식으로 거래를 하는지 과정을 설명하였다. 그 안에서 이루어지는 데이터 사업에 대해 소개하고, 그 중 Data Scientist가 하는 주요 업무인 상품 개발(데이터 판매, 데이터 가공 등), 사업 기획의 방면에서 보다 상세히 알아봄으로써 데이터 사이언티스트라는 직업에 대한 흥미를 유발 시키고 해당 분야로의 진로 방향성을 잡는 시간이 되었다.
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  2024학년도 통계학/빅데이터 세미나 3회차

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  통계학과

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  2024.05.14

  일시: 2024-4-11 18:00 ~ 2023-4-11 20:00장소: 성신관 306호특강강사: 박성오(수리통계데이터사이언스학부 소속 전임교원)강의주제: Introduction to Muliple Instance내용: Multiple Instance Learning (MIL)은 여러 분야에서 활용되는 지도 분류 알고리즘으로, 각 데이터 포인트가 하나 이상의 부분 집합으로 표시되는 특수한 유형의 학습 방법임. 예를 들어, MIL은 종양 세포 등의 의료 이미지 분석에 적용될 수 있음. 이때, 각 Bag은 종양세포 이미지를 나타내며, 각 Instance는 이미지의 특정 부분인 신생 항원을 의미함. Y는 T 세포 침윤, X는 신생 항원 특징이라고 가정하여 MIL은 종양의 침윤 여부와 같은 중요한 정보를 추출할 수 있음. MIL을 시행할 때, 각 Bag에 대한 Label 간의 관계를 고려하고, 예측을 수행할 때 각 Instance의 Label 결정을 위한 가정 설정이 중요하다는 것을 알 수 있었음. Bayesian과 결합한 MIL 방법론에서는 Gibbs Sampling을 통해 어떻게 데이터가 생성되고, 추론하는지 알 수 있었음. 질의응답 시간을 통해 bayesian MIL에서 선형모형의 가정이 충족되는지, 독립성 가정이 어느 부분에서 사용이 되는지, data modeling 과정에서 weight 설정에 대한 의문을 해결할 수 있었음.