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컴퓨팅 사고력과 일상의 빅데이터

컴퓨팅 사고력과 일상의 빅데이터 (Loan 7 times)

Material type
단행본
Personal Author
임희석 조재춘, 저 양영욱, 저
Title Statement
컴퓨팅 사고력과 일상의 빅데이터 / 임희석, 조재춘, 양영욱 공저
Publication, Distribution, etc
서울 :   휴먼싸이언스,   2016  
Physical Medium
245 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
ISBN
9788993712704
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.1 2016z6 Accession No. 521004218 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M
No. 2 Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ Call Number 005.1 2016z6 Accession No. 521004219 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Author Introduction

임희석(지은이)

2008년부터 고려대학교 컴퓨터학과 교수로 재직 중이다. 1992년 고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고, 97년 동대학원에서 박사학위를 받았다. 한국컴퓨터교육학회 논문지의 편집위원장을 역임하였으며, 현재 Human inspired AI 연구소장과 한국융합학회 부회장으로 활동 중이다. 주요 연구분야는 자연어처리, 인공지능, 정보검색, 뇌 신경 언어처리이다. 저서로는 알기 쉬운 컴퓨팅 사고력(Human Science, 2017년), 컴퓨팅 사고력과 일상의 빅데이터(Human Science, 2016년), 도와주세요! 아이폰이 생겼어요(시리즈)(한빛미디어, 2010년~11년), 번역서로는 검색엔진:최신정보검색론(Human Science, 2011년), C++를 이용한 데이터 구조 및 알고리즘 분석(홍릉과학출판사, 2010년)이 있으며, 중학교 정보 교과서(천재교육, 2017년), 고등학교 정보 교과서(천재교육, 2017년), 중학교 정보 교과서(비상교육, 2018년) 그리고 고등학교 정보 교과서(비상교육, 2018년)를 집필하였다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents

1. 소개 = 9
  1.1 Welcome = 9
    1.1.1 컴퓨테이션(Computation)를 알아야 하는 이유 = 9
    1.1.2 정보과학적 사고(Computational Thinking)란? = 10
    1.1.3 무엇을 얻을 수 있는가 = 11
    1.1.4 학습 목표 = 12
    1.1.5 컴퓨팅적 사고 학습의 어려운점 = 13
  1.2 주제 = 14
    1.2.1 강의에서 얻을 수 있는 것 = 14
    1.2.2 조별(Cohort) 학습 = 15
    1.2.3 여러가지 언어와 동일한 개념 = 15
    1.2.4 빅 데이터 = 16
    1.2.5 사회적 의미 = 18
2. 컴퓨팅 모델링 = 19
  2.1 NetLogo = 19
    2.1.1 NetLogo 모델 분석 = 19
    2.1.2 NetLogo 모델 실행하기 = 26
    2.1.3 Agents 기반 모델링 = 30
    2.1.4 모델링 그리고 컴퓨팅 사고력 = 34
    2.1.5 창발적 행동 = 38
  2.2 추상화 = 42
    2.2.1 복잡성 다루기 = 42
    2.2.2 컴퓨팅에서의 추상화 = 45
    2.2.3 추상화 표현 = 49
  2.3 추상화 다루기 = 53
    2.3.1 연산 = 54
    2.3.2 순서 = 56
    2.3.3 의사결정 = 57
    2.3.4 반복 = 64
    2.3.5 의사결정과 반복 = 73
  2.4 함수 = 74
3. 알고리즘 = 81
  3.1 Blockly 소개 = 81
    3.1.1 배열과 행동 = 82
    3.1.2 반복문 = 83
    3.1.3 의사결정 = 84
    3.1.4 상태 = 88
    3.1.5 추가적 Blockly 미로 예제 = 90
    3.1.6 계산 = 91
  3.2 Blockly와 빅데이터 = 94
    3.2.1 Blockly의 동작 = 94
    3.2.2 블록 찾기 = 97
    3.2.3 배열과 계산 = 98
    3.2.4 반복에서 첫 번째 단계 = 101
    3.2.5 결정(Decision) = 104
    3.2.6 재 반복 = 106
    3.2.7 패턴 조합 = 108
  3.3 함수 = 108
    3.3.1 기본 함수 = 109
    3.3.2 파라미터를 가진 함수 = 111
    3.3.3 Return 값을 가진 함수 = 115
4. 추상화 표현 = 117
  4.1 추상화와 자료구조 = 117
  4.2 자료구조 = 119
    4.2.1 자료형 = 119
    4.2.2 리스트 = 120
    4.2.3 시권 = 123
    4.2.4 사전과 리스트의 요약 = 129
  4.3 리스트와 사전의 결합 = 130
    4.3.1 값이 사전의 리스트 = 130
    4.3.2 값이 리스트인 사전 = 134
    4.3.3 더 복잡한 결합 = 136
  4.4 추상화 계층 = 138
5. 파이썬(Python)과 빅데이터 = 141
  5.1 파이썬(Python)과 빅데이터 소개 = 141
  5.2 파이썬(Python) 시작하기 = 142
    5.2.1 파이썬 환경 = 143
    5.2.2 파이썬 프로그래밍의 구조 = 150
    5.2.3 메시지 오류 = 155
  5.3 파이썬 구문 = 157
    5.3.1 계산 = 157
    5.3.2 결정 = 163
    5.3.3 함수 = 170
    5.3.4 사전 = 174
    5.3.5 매핑한 복잡한 데이터 구조 = 179
    5.3.6 목록과 반복 = 188
  5.4 시각화 = 197
    5.4.1 일부 추가 파이썬 기능 = 199
    5.4.2 Matplotlib 예시 = 203
    5.4.3 더 나아가기 = 218
6. 프로젝트 = 219
  6.1 샘플 프로젝트 = 219
    6.1.1 데이터 스트림 = 219
    6.1.2 탐구 질문 = 226
    6.1.3 한계점 = 227
    6.1.4 프로그램 개발 = 228
    6.1.5 시각화 = 237
    6.1.6 결론 = 240
    6.1.7 사회적 영향 = 241
    6.1.8 감사의 말 = 242
  6.2 미니 프로젝트 = 243
7. 결론 = 245
  7.1 결론의 소개 = 245

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