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통계 데이터베이스
STATISTICAL DATABASE
0. 강의계획서
2011 Fall
숙명여자대학교 통계학과
Seungseok Kang
COURSE INTRODUCTION

Time
 Thu 17:00~20:00
 이론, 실습 병행
– 이론: 데이터 모델, 관계형 데이터베이스, 웹 프로그래밍
– 실습: 통계 패키지, 툴 실습 (Excel), 데이터베이스 활용 (Access, MySQL, Oracle)

Homepage
 통계 데이터베이스 (http://ids.snu.ac.kr/wiki/통계_데이터베이스)
 공지사항, 강의 노트 참조
 수시로 확인
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Instructor
 강승석 ([email protected])
 Phone: 010-3633-9935
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COURSE DESCRIPTION
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통계분석을 보다 효율적으로 수행하기 위한 데이터베이스를 설계하고
활용하는데 필요한 기본적인 개념과 구조를 살펴 본다. 데이터 모델 및
데이터베이스 설계의 개념, 관계형 데이터베이스의 구조와 데이터베이
스 활용에 있어서의 최적화 전략 등을 다룬다.

관계형 데이터베이스의 표준 질의어인 SQL (Structured Query
Language)에 대해 알아본다. SQL의 형식과 기본 명령어를 학습하고, 통
계 분석에 활용하기 위해 SQL 문장을 이용하여 관계형 데이터베이스의
데이터를 추출하고 조회하는 방법을 살펴본다.

통계 데이터를 데이터베이스에 접목하여 활용하기 위한 실무 영역으로
써 MS EXCEL 및 ACCESS, R 등의 관련 툴에서 통계적 작업의 처리 및
활용법을 익힌다.
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COURSE OBJECTIVES
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통계 분석에 필요한 논리적 사고 배양
 데이터 모델 및 분석 프로세스
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통계 분석에 필요한 데이터모델 및 데이터베이스 개념 이해
 E-R Model, 관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스의 특징 및 기본 질의어 학습
 SQL (Structured Query Language)

데이터베이스 최적화 전략 및 동시성 제어 기법 이해
 트랜잭션 (Transaction)
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통계 데이터베이스 툴을 이용한 통계적 기법 학습
 MS Excel, MS Access
 MySQL, Oracle, R
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TEXT BOOK
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AND
REFERENCES
Main Text
 이석호 저, "데이타베이스 시스템", 정익사, 2009
 이상구 외 저, "데이타베이스 시스템", 영지문화사, 2003

Optional Text
 Silberschatz, Korth, Sudarshan, “Database System Concepts”, McGraw-hill.
4~5th Edition
 Atzeni, De Antonellis, “Relational Database Theory”, Benjamin/Cunningham
Publishing, 1993

References
 Soren Lauesen, “Microsoft Access Tutorial”, 2.4b, 2011
 MySQL references, http://dev.mysql.com/doc/
 R Development Core Team, (2010), "R Data Import/Export", http://cran.r-
project.org/doc/manuals/R-data.pdf
 R & DBMSs Page, http://developer.r-project.org/db/
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COURSE EVALUATION
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과제물 평가: 15%
 개인별 과제: 연습 문제 풀이, 퀴즈 (개인 과제)
 e-mail 및 레포트 제출

시험 평가: 60%
 중간 평가: 30%
 기말 평가: 30%

실습 평가: 15%
 경우에 따라 실습 프로젝트 (e-mail 제출)
 통계 데이터베이스 관련 Paper / Article 선정 및 발표 (팀 발표)
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출석 평가: 10%

과제 진행 상황 및 평가 상황은 홈페이지에 게시
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OUTLINE
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1~8주: 데이터베이스 개념 이해 및 실습
 1. 과목 소개 및 데이터베이스의 개념
–
강의, 1,2장
 2. 데이터 모델 및 데이터베이스 시스템의 구성
–
강의, 3, 8장
 3. 관계형 데이터베이스 (1)
–
강의, 4장
 4. 관계형 데이터베이스 (2)
–
강의, 4장
 5. SQL (1)
–
강의, 6장
 6. SQL (2), MS Excel 실습 (1)
–
기초 활용, 강의 및 실습, 6장
 7. SQL (3), MS Excel 실습 (2)
–
통계 정보의 응용, 강의 및 실습, 14~17장
 8. 중간 평가
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OUTLINE (CONT’D)
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9~15주: 데이터베이스의 통계적 응용
 9. 고급 관계형 데이터베이스, MS ACCESS 실습 (1): 데이터베이스 설계
–
강의 및 실습, 18장
 10. 분산 데이터베이스, MS ACCESS 실습 (2): 통계 데이터베이스 작성 및 활용
–
강의 및 실습, 20,21장
 11. 전자 상거래 및 최신 데이터베이스, MySQL Database 실습: 기초
–
강의 및 실습, 19장
 12. 데이터 웨어하우스 (OLAP), MySQL Database 실습: 통계 정보 활용
–
강의 및 실습
 13. 데이터베이스 응용 웹 프로그래밍, 발표 평가 (1)
–
발표
 14. 발표 평가 (2)
–
발표
 15. 과목 기말 평가
–
최종 평가
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