스터디 일정 & 커리큘럼 & 발표자료
진행 중 : PART IV
PART IV
- 2015년 12월 11일~
- 추천시스템은 코세라강의의 강의노트를 사용합니다. 자료는 다음페이지를 참고해주세요 (https://www.coursera.org/learn/recommender-systems/)
| 회차 | 일시 | 내용 | 발표자 | 발표자료 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 12/11 | (디지털마케팅1) Digital Tools for Setting the Right Prices for Your Products | 박지호 | 발표자료 |
| (추천시스템) Introduction to Content-Based Filtering | 송찬호 | |||
| (베이지안마케팅) 1 Introduction (1) | 김무성 | 발표자료 | ||
| 2 | 12/18 | (디지털마케팅2) Course Overview and Digital Influence on Marketing | 박지호 | 발표자료 |
| (베이지안마케팅) (Bayesian)1 Introduction (2) + (R_Makret)13. Choice Modeling(2) | 김무성 | 발표자료 | ||
| (특강) 베이지안 시계열이란? | 임대영 | |||
| 3 | 1/8 | (추천시스템) Introduction to Content-Based Filtering | 송찬호 | |
| (베이지안마케팅) 2 Bayesian Essentials (1) 2.0 ~ 2.4 | 김성근 | 발표자료 | ||
| (특강) R 환경 설정 & 문법기초 | 김성근 | 발표자료 | ||
| 4 | 1/15 | (디지털마케팅2) Basics of Web Analytics | 박상진 | |
| (베이지안마케팅) 2 Bayesian Essentials (2) 2.5 ~ 2.8 | 김무성 | |||
| (베이지안마케팅) (책 보강) R 기초 | 한태규 | |||
| 5 | 1/22 | (디지털마케팅2) Basic Analytics Techniques and the Data | ||
| (추천시스템) (실습) Spark + PySpark (1) | ||||
| (베이지안마케팅) 2 Bayesian Essentials (3) 2.9 ~ 2.12 | ||||
| 6 | 1/29 | (디지털마케팅2) Promise and Pitfalls of Digital Data | ||
| (보강) 베이지안 통계 기초 |
PART V
- 2016년 2월 5일~
- 추천시스템은 코세라강의의 강의노트를 사용합니다. 자료는 다음페이지를 참고해주세요 (https://www.coursera.org/learn/recommender-systems/)
| 회차 | 일시 | 내용 | 발표자 | 발표자료 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2/5 | (디지털마케팅3) Course Overview and Marketing Analytics Process | ||
| (추천시스템) Intro to Evaluation | ||||
| (베이지안마케팅) (보강) JAGS | ||||
| 2 | 2/12 | (디지털마케팅3) Data Collection | ||
| (베이지안마케팅) 3 Markov Chain Monte Carlo Methods (1) 3.1 ~ 3.5 | ||||
| (JAGS 실습 - 인지모델링) 3. Inferences with binomials | ||||
| 3 | 2/19 | (디지털마케팅3) Data Analysis | ||
| (추천시스템) (실습) Spark + PySpark (2) | ||||
| (베이지안마케팅) 3 Markov Chain Monte Carlo Methods (2) 3.6 ~ 3.9 | ||||
| (JAGS 실습 - 인지모델링) 4. Inferences with Gaussians | ||||
| 4 | 2/26 | (디지털마케팅3) Data Visualization | ||
| (베이지안마케팅) 3 Markov Chain Monte Carlo Methods (3) 3.10 ~ 3.13 | ||||
| (JAGS 실습 - 인지모델링) 5. Some examples of data analysis (1) - 5.1~5.2 | ||||
| 5 | 3/4 | (추천시스템) Introduction to Item-Item Collaborative Filtering | ||
| (특강) MCMC란 무엇인가 | ||||
| 6 | 3/11 | (GADA) 01장 시작 | ||
| (베이지안마케팅) 4 Unit-Level Models and Discrete Demand (1) | ||||
| 7 | 3/18 | (GADA) 02장 계정 관리 | ||
| (추천시스템) Introduction to Dimensionality Reduction Recommenders | ||||
| (베이지안마케팅) 4 Unit-Level Models and Discrete Demand (2) | ||||
| 8 | 3/25 | (GADA) 03장 사전 정의된 필터 및 맞춤 필터 | ||
| (보강) Bayesian Hierarchical Models (Using JAGS) |
PART I
- 2015년 5월 22일~ 2015년 8월 28일
| 회차 | 일시 | 내용 | 발표자 | 발표자료 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 5/22 | (소비자)1. History of Consumer Psychology | 이종서 | 발표자료 |
| (소비자)2. 2. The Role of Knowledge Accessibility in Cognition and Behavior (1) | 김무성 | 발표자료 | ||
| (GA) 1. Digital Analytics Fundamentals | 문현호 | 발표자료 | ||
| 보강 A) github, github에 웹페이지 만들기, GA 코드 심기 | 김무성 | 발표자료 | ||
| 2 | 6/19 | (소비자) 2. The Role of Knowledge Accessibility in Cognition and Behavior: Implications for Consumer Information Processing (2) | 김무성 | 발표자료 |
| (소비자)3. Consumer Memory, Fluency, and Familiarity | 김승욱 | 발표자료 | ||
| (GA) 2. Digital Analytics Fundamentals (1) | 김성근 | 발표자료 | ||
| 보강 B) 웹 사이트의 구조 이해 및, HTML, CSS, Javascript 실습 | 심상권 | |||
| 3 | 7/3 | (GA) 2. Digital Analytics Fundamentals (2) | 김성근 | 발표자료 |
| (소비자) 2. The Role of Knowledge Accessibility in Cognition and Behavior: Implications for Consumer Information Processing (3) | 김무성 | 발표자료 | ||
| (소비자) 4. Consumer Learning and Expertise | 김승욱 | 발표자료 | ||
| 4 | 7/17 | (R) 2. An Overview of the R Language | 김성근 | 발표자료 |
| (GA) Google Analytics Review | 김성근 | |||
| 5 | 7/24 | (소비자) 3.Psychological Distance and Consumer Behavior: A Construal Level Theory Perspective | 이수현 | 발표자료 |
| (R) 3. Describing Data | 김성근 | 발표자료 | ||
| (GA) 3. Google Analytics Platform Principles | 김성근 | 발표자료 | ||
| 6 | 7/31 | (소비자) 4. The Rational Unconscious: Conscious versus Unconscious Thought in Complex Consumer | 김무성 | 발표자료 |
| (R) 4. Relationships Between Continuous Variables | 김성근 | 발표자료 | ||
| (GA) 4. Ecommerce Analytics: From Data to Decisions | 김성근 | 발표자료 | ||
| 7 | 8/7 | (소비자) 5. Brands and Successful Brand Extensions: A Social Psychology | 이수현 | 발표자료 |
| (GA) 5. Mobile App Analytics Fundamentals | 김성근 | 발표자료 | ||
| 8 | 8/21 | (소비자) 6. Compensatory Reasoning in Choice | 김성근 | 발표자료 |
| (R) 5. Comparing Groups: Tables and Visualizations | 김성근 | 발표자료 | ||
| (GA) 7. Google Tag Manager (1) Fundamental | 김무성 | 발표자료 | ||
| 9 | 8/28 | (소비자) 7. Conditioning as a Source of Liking: There Is Nothing Simple about It | 김성근 | 발표자료 |
| (R) 6. Comparing Groups: Statistical Tests | 김성근 | 발표자료 | ||
| (R) 7. Identifying Drivers of Outcomes: Linear Models | 유광현 | |||
| (GA) 7. Google Tag Manager (2) | 김무성 |
PART II
- 2015년 9월 4일~ 2015년 10월 30일
| 회차 | 일시 | 내용 | 발표자 | 발표자료 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 9/4 | (소비자) 8. The Lexicon and Grammar of Affect as Information in Consumer Decision Making: The GAIM (1) | 김무성 | 발표자료 |
| (R) 8. Reducing Data Complexity (1) | 김성근 | 발표자료 | ||
| (린분석) 1. 우리는 모두 거짓말쟁이 & 2. 다양한 지표 | 김성근 | 발표자료 | ||
| (파이숍) Cartridge/Mezzanine 소개 및 설치 & 데모 | 김무성 | 발표자료 | ||
| 2 | 9/11 | (R) 8. Reducing Data Complexity (2) | 김성근 | 발표자료 |
| (린분석) 3. 어떤 일을 할 것인가 & 4. 데이터 주도적 접근법과 데이터를 참고하는 접근법 | 김성근 | 발표자료 | ||
| (리눅스) Linux Command Line Basics | 김무성 | |||
| 3 | 9/18 | (소비자) (보강) 베이지안 통계기초 & PyMC 실습 | 김무성 | |
| 4 | 10/2 | (소비자) 8. The Lexicon and Grammar of Affect as Information in Consumer Decision Making: The GAIM (2) | 김무성 | 발표자료 |
| (R) 9. Additional Linear Modeling Topics (1) | 김성근 | 발표자료 | ||
| (린분석) 5. 다양한 분석 체계 & 6. 가장 중요한 한 가지 지표 | 최혜진 | 발표자료 | ||
| (html) L1: HTML, CSS, and Boxes & L2: CSS Frameworks, Responsive Layouts (1) | 최혜진 | |||
| 5 | 10/9 | (소비자) (놀러On) 아이트래커 특강 | 최준혁 | |
| 6 | 10/16 | (R) 9. Additional Linear Modeling Topics (2) | 김성근 | 발표자료 |
| (린분석) 7. 어떤 사업을 하고 있는가 & 8. 사업 모델 1. 전자상거래 | 최준혁 | 발표자료 | ||
| (html) L1: HTML, CSS, and Boxes & L2: CSS Frameworks, Responsive Layouts (2) | 최혜진 | |||
| (html) L3: Bootstrap and Other Frameworks | 박신홍 | |||
| 7 | 10/23 | (R) 10. Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Modeling (1) | 김무성 | 발표자료 |
| (린분석) 9. 사업 모델 2 : SaaS & 10. 사업 모델 3: 무료 모바일 앱 | 김성근 | 발표자료 | ||
| (린분석) 13. 사업 모델 6 : 양면 마켓플레이스 & 14. 사업 단계 | 김성근 | 발표자료 | ||
| (파이썬) 파이썬 기초 (1) | 송찬호 | |||
| 8 | 10/30 | (R) 10. Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Modeling (2) | 김무성 | 발표자료 |
| (린분석) 11. 사업 모델 4 : 미디어 사이트 & 12. 사업 모델 5: 사용자 제작 콘텐츠 | 김성근 | 발표자료 | ||
| (파이썬) 파이썬 기초 (2) | 송찬호 |
PART III
- 2015년 11월 6일~ 2015년 12월 18일
- 추천시스템은 코세라강의로 진행됩니다. 자료는 다음페이지를 참고해주세요 (https://www.coursera.org/learn/recommender-systems/)
| 회차 | 일시 | 내용 | 발표자 | 발표자료 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 11/6 | (디지털마케팅1) Course Overview and Digital Tools for Developing Innovative New Products (1) | 김성근 | 발표자료 |
| (린분석) 13. 사업 모델 6 : 양면 마켓플레이스 & 14. 사업 단계 | 김성근 | 발표자료 | ||
| (추천시스템) Introduction to Recommender Systems | 김무성 | |||
| (파이썬) 파이썬 기초 (3) | 송찬호 | |||
| 2 | 11/13 | (디지털마케팅1) Course Overview and Digital Tools for Developing Innovative New Products (2) | 김성근 | 발표자료 |
| (R) 11. Segmentation: Clustering and Classification | 박상진 | |||
| (추천시스템) Introduction to Non-Personalized Recommenders (1) | 박상진 | |||
| (Ajax) Intro to AJAX | 박신홍 | 발표자료 | ||
| 3 | 11/20 | (디지털마케팅1) Digital Tools for Persuading Customers to Buy Your Products | 김성근 | 발표자료 |
| (추천시스템) Introduction to Non-Personalized Recommenders (2) | 박상진 | |||
| (디지털마케팅1) Digital Tools for Effectively Distributing Your Products | 김혜원 | 발표자료 | ||
| (장고) 1. 웹 프로그래밍의 이해 & 2. 파이썬 웹 표준 라이브러리 | 정광윤 | 발표자료 | ||
| 4 | 12/4 | (R) 12. Association Rules for Market Basket Analysis | 김성근 | 발표자료 |
| (R) 13. Choice Modeling | 김무성 | 발표자료 |
Written on December 14, 2015