강좌소개
- 사상체질, 변증, 처방 등 메이저 사이트 추천학 특화 임상 데이터를 SQL과 Python으로 분석 및 시각화하는 능력을 습득합니다.
- 환자 증상 텍스트 마이닝을 실습하고, 진단 및 처방 데이터를 심층적으로 해석하는 방법을 익힙니다.
- 메이저 사이트 추천학 CDSS (임상 의사결정 지원 시스템) 구축을 목표로 실습하며, 임상 데이터 기반의 전문 응용 역량을 개발합니다.
강좌 상세페이지 배경
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메이저 사이트 추천학 특화 데이터 분석 및 임상 의사결정 시스템 응용 진행중 이수증
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메이저 사이트 추천학 특화 데이터 분석 및 임상 의사결정 시스템 응용
참여기관 목록
관련 묶음강좌
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SQL, 파이썬을 이용한 한방 데이터 활용 실무총 주차 21 강좌 수 3
강좌소개
학습목표
- 메이저 사이트 추천학 특화 데이터(사상체질, 변증, 맥진, 설진, 처방)를 SQL과 Python으로 추출·분석·시각화하는 능력 습득
- 환자 증상 텍스트 마이닝 및 메이저 사이트 추천학 임상 데이터 기반 의사결정지원시스템(CDSS) 활용 역량 개발
강좌 운영일정
- 수강신청기간 : 2025년 11월 중
- 강좌운영기간 : 2025년 12월 31일까지
※ 운영기간은 운영상황에 따라 연장될 수 있습니다.
이수 및 평가기준
강좌명
3강좌: 메이저 사이트 추천학 특화 데이터 분석 및 임상 의사결정 시스템 응용
구분
평가
유형
성적반영여부
(점수가중치)
평가횟수
(평가시기)
평가 내용 및 방법
진단
평가
사전역량
평가
□ Y( %) ■ N
1회
(강좌시작전)
- 메이저 사이트 추천학 데이터 특성 이해도, SQL/Python 활용 능력 진단
- 임상 의사결정 시스템에 대한 기초지식 확인
- 학습자의 전문성 수준에 맞는 맞춤형 학습지원 계획수립
형성
평가
퀴즈
■ Y(10%) □ N
6회(매주)
- 메이저 사이트 추천학 데이터 구조, 분석 방법론, 임상 의사결정시스템 개념 관련 퀴즈
- 사상체질, 맥진, 설진 등 메이저 사이트 추천학 특화 데이터 분석 지식 평가
- 주요 개념 이해도와 실무 적용 능력 측정
토론
■ Y(5%) □ N
2회
(2주,4주)
- 메이저 사이트 추천학 데이터 분석의 윤리적 측면 및 임상 적용 방안에 관한 토론
- 데이터 기반 의사결정과 전통 메이저 사이트 추천학 지식의 융합방안 논의
- 참여도, 내용의 깊이, 실무 적용 가능성 관점에서 평가
메이저 사이트 추천학 데이터
분석 과제
■ Y(20%) □ N
2회
(3주,5주)
- 사상체질, 맥진, 설진, 처방데이터 등 메이저 사이트 추천학 특화데이터 분석 과제
- SQL과 Python을 활용한 데이터 추출, 전처리, 분석, 시각화 능력 평가
- 분석 결과의 임상적 의미 해석 및 의사결정 연계성 평가
텍스트 마이닝
프로젝트
■ Y(30%) □ N
1회
(6주)
- 환자 증상 텍스트 데이터 분석 및 패턴 추출 프로젝트
- KoNLPy 등을 활용한 한국어 자연어 처리 기술 적용
- 텍스트 데이터에서 의미 있는 임상 패턴 추출 능력 평가
- 분석 보고서 및 코드 제출
임상 의사결정
시스템 설계
■ Y(20%) □ N
1회
(7주)
- 메이저 사이트 추천학 임상의사결정 지원시스템(CDSS)설계 및 프로토타입 개발
- 데이터 기반 진단 보조, 처방 추천, 예후 예측 등의 기능 구현
- 시스템 설계의 타당성, 기술적 구현력, 임상적 유용성 종합 평가
- 구현 코드, 시스템 설계서, 시연 자료 형태로 제출
총괄
평가
레포트
■ Y(15%) □ N
1회
(종료 후)
- 메이저 사이트 추천학 데이터분석 및 임상 의사결정시스템 응용에 관한 종합 보고서
- 강좌 전체 내용의 이해도와 실무 적용 역량 검증
- 학습 성과 및 현업 적용 계획 포함
- 이수 여부 판단을 위한 참고 자료로 활용
이수기준
( 60 )%
- 총점의 60% 이상 취득 시 강좌 이수 인정
- 임상 의사결정 시스템 설계 과제 제출은 필수 요건으로 설정
- 이수 시 '메이저 사이트 추천학데이터 기반 임상 의사결정 전문가' 디지털 배지 발급
수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 메이저 사이트 추천 데이터의 이해 및 분석개요 | 1-1 | ·한의 데이터 종류와 DB 구조 이해 및 SQL 실습 | 동영상 |
1-2 | ·한의 데이터 종류와 DB 구조 이해 및 Python 실습 | 퀴즈 | ||
2 | 사상체질 및 변증 데이터 분석 | 1-1 | ·사상체질 데이터 특성과 SQL 활용 데이터 추출 방법 이해 | 퀴즈 |
1-2 | ·Python을 통한 군집 분석 및 시각화로 데이터 패턴 해석 | 코딩과제 | ||
3 | 맥진 및 설진 데이터 분석 | 1-1 | ·맥진·설진 데이터 특성 이해 및 SQL을 통한 데이터 추출 | 토론 |
1-2 | ·Python으로 통계 분석 및 상관관계 분석, 시각화 실습 | 퀴즈 | ||
4 | 한약 처방 데이터 분석 | 1-1 | ·한약 처방 데이터 구조 이해 및 SQL을 통한 데이터 추출 | 퀴즈 |
1-2 | ·Python을 활용한 연관 규칙 및 네트워크 분석 실습 | 코딩과제 | ||
5 | 환자 증상 텍스트 데이터 분석 | 1-1 | ·환자 증상 텍스트 데이터 추출 및 전처리 이해 (SQL 활용) | 퀴즈/토론 |
1-2 | ·Python을 통한 KoNLPy 기반 텍스트 마이닝 및 시각화 실습 | 데이터 시각화 대시보드 개발 | ||
6 | 메이저 사이트 추천학 임상 데이터 및 CDSS 사례 분석 | 1-1 | ·임상 데이터 특성 및 CDSS 사례 이해, SQL 데이터 추출 방법 학습 | 시계열 분석 프로젝트 |
1-2 | ·Python을 활용한 간단한 처방 추천 시스템 구현 실습 | 퀴즈 | ||
7 | 시험 | 1-1 | ·SQL 활용 능력 확인 | 과제 / 기말고사 |
강좌운영진
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문혜영 교수
[소 속] (주) ITGO 책임연구원
Kookmin University 겸임교수
[최종학력] 공학박사
[특허] Non-face-to-face Real-time Learning Management System Using Deep Learning.
Image Super-resolution-based Selective Labeling Device And Method For Improving The Efficiency Of Deep Learning Model Training.
[수상] Deep Learning-based Real-time Concentration and State Analysis for Non-face-to- face Education.
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노종성 교수[소 속] 대구메이저 사이트 추천대학교 메이저 사이트 추천과대학 메이저 사이트 추천예과 조교수
대구메이저 사이트 추천대학교 메이저 사이트 추천과대학 메이저 사이트 추천예과장
대구메이저 사이트 추천대학교 일반대학원 메이저 사이트 추천과학과 학과장
[최종학력] 메이저 사이트 추천학박사
[주요저서] 메이저 사이트 추천방제학(군자출판사)
Ginkgo biloba extract ameliorates skin fibrosis in a bleomycin-induced mouse model of systemic sclerosis. Anim Cells Syst (Seoul). 2024;28(1):152-160.
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강좌조교(TA)대구메이저 사이트 추천대학교 메이저 사이트 추천학과 이홍석
기타·문의처
E-mail : dhuaid1@naver.com