22년 봄학기 특강 수강신청 시 유의사항

통계특강
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통계특강 공지

22년 봄학기 특강 수강신청 시 유의사항

최고관리자

2022년 봄학기 통계 특강 관련하여 다음 의사항 수강신청 전 반드시 확인 부탁드립니다. 


▶ 수강신청 가능 기간 안내 

- 신청 기간: 2/18(금) 오전 10시 ~ 2/28(월) 오후 5시 

- 해당 기간 내에 신청하신 분들에 한해서만 유효한 신청으로 인정합니다. 


▶수강신청 시 유의사항 

- 각 강좌는 Part1, 2로 나뉘어져 있으며, 각 파트는 4시간으로 하루에 총 8시간 강의 입니다. 

- 개발 파트를 선택할 수는 없으며, 두 파트를 묶어서 수강 신청합니다. 

- 교내 소속임을 확인해야 하기에, 학교 메일로만 신청 가능합니다. 

- 메일 인증이 되지 않으신 회원은 신청 불가하기에 그럴 경우 공지사항 (회원 가입 시 인증 메일 받지 못하신 사용자 분 필독) 을 참조 부탁드립니다. 

- 1인당 최대 5개 특강 신청 (중복 선택 불가) 할 수 있으며, 1지망은 반드시 선택해야 합니다. 

- 수강 신청 시 지도교수 확인서 (유첨) 을 반드시 첨부해야하며, 신청서에는 지도교수의 직인 또는 서명이 있어야 합니다. 

  (직인 또는 서명이 없거나 지도교수 신청서 자체가 첨부되지 않은 경우 유효한 신청으로 보지 않습니다.)

- 신청 시 지도교수 확인서는 pdf로 첨부 바랍니다. (그 외 포맷의 파일은 열리지 않을 수 있습니다.)


▶수강신청 이후 일정 안내

- 인원 초과 시 지망순 / 선착순의 기준을 따르기에 이를 고려하여 신청 부탁드립니다. 

- 3/1(화) 오후 5시 전후 이메일을 통해 신청 결과를 통지해드립니다. (신청 시 기입한 메일을 꼭 확인 부탁드립니다.)

- 수강 확정 시 연세대학교 데이터사이언스 연구소 (대우관 본관 429호)에 방문하여 강의 자료를 받아가시길 바랍니다. 

- 본 특강은 강의안을 온라인을 통해 파일로 배부하지 않습니다.

  (특강 당일에 방문하지 못했다는 사유로 파일로 강의안을 절대 드리지 않사오니 꼭 배부기간 내에 방문하시어 강의자료 수령 부탁드립니다)

​- 모든 강의 자료 배부 예정일은 3/2(수) ~ 3/11(금) 평일 오전 10시 ~ 오후 4시이며 변동 사항 있으면 다시 공지드리겠습니다.  

   (점심시간 오후 12시 ~ 1시에는 배부 진행하지 않습니다, 4월, 5월에 예정된 강의도 위의 기간 동안만 강의안 배부합니다.) 

- 강좌는 비대면 Zoom으로 진행되며 링크는 강의 당일에 신청 시 사용한 학교 메일로 송부됩니다.

    (간혹 스팸 메일함으로 zoom 링크 메일이 분류되는 경우가 있습니다. 문의하시기 전에 스팸 메일함 및 신청하신 메일 주소 기준으로 꼭 확인 바랍니다) 


▶수강 철회 안내 

- 수강 배정 받으신 후 개인 사정으로 수강이 어려운 경우 강의일 2일 전까지 yids@yonsei.ac.kr로 수강 철회 요청하셔야 합니다. 

- 수강 철회 하지 않으시고 당일에 강의에 참석하지 않으신 경우 해당 강좌를 수강한 것으로 간주합니다. 

- 동일 과목 재수강은 해당 강좌에 잔여 인원이 있을 때만 가능합니다. 


특강 관련하여 궁금한 점이 있으시다면  yids@yonsei.ac.kr 또는 02-2123-3407로 문의 바랍니다. 

전화 문의는 평일 오전 10시 ~ 오후 4시까지만 가능합니다. 


▶ 22년 봄학기 통계 특강 강좌 

3/5(토) Python프로그래밍과 웹 크롤링 Part Ⅰ& Ⅱ

3/12(토) R을 활용한 데이터 리터러시 Part Ⅰ& Ⅱ

3/19(토) R을 이용한 선형 회귀분석 Part Ⅰ& Ⅱ

3/26(토) R을 이용한 분산 분석 Part Ⅰ& Ⅱ

4/2(토) R을 이용한 범주형 자료 분석 Part Ⅰ& Ⅱ

4/9(토) R을 이용한 생존분석 Part Ⅰ& Ⅱ

4/16(토) R을 이용한 다변량 분석 Part Ⅰ& Ⅱ

4/23(토) R을 이용한 네트워크 분석 Part Ⅰ& Ⅱ

4/30(토) R을 이용한 구조 방정식 Part Ⅰ& Ⅱ

5/7(토) Python을 이용한 머신러닝 Part Ⅰ& Ⅱ

5/14(토) Python을 이용한 딥러닝 기초 Part Ⅰ& Ⅱ

5/21(토) Python을 이용한 딥러닝 응용 Part Ⅰ& Ⅱ

5/28(토) R을 이용한 계층 모형 Part Ⅰ& Ⅱ


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