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기본정보
  • 교과목개요바이오헬스 데이터의 폭발적 증가에 따라 이를 체계적으로 해석하고 가치를 창출하는 데이터 사이언스 역량은 미래 바이오헬스 엔지니어의 필수적인 생존 전략. 본 강의는 특정 플랫폼에 국한되지 않는 범용적인 분석 역량 함양을 위해 Python과 Google Colab 환경을 활용하며, 실제 산업 현장의 데이터 보안 및 협업 환경에 대한 이해를 병행.
  • 학습목표■ 데이터 보안 및 윤리 의식 확립: 바이오헬스 데이터의 특수성을 이해하고, 개인정보 보호를 위한 비식별화 조치 및 데이터 편향성 방지 등 윤리적 분석 가이드라인을 실제 데이터 처리 과정에 적용할 수 있음.
    ■ 의학 통계 및 Python 분석 기초 습득: Python 프로그래밍의 기초 문법을 익히고, 이를 바탕으로 그룹 간 차이의 통계적 유의성 검증 등 바이오헬스 연구에 필수적인 기초 의학 통계 원리를 설명하고 구현할 수 있음.
    ■ 실무형 데이터 전처리 및 시각화: 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 등 데이터 전처리의 핵심 원리를 이해하며, Matplotlib과 Seaborn을 활용하여 비식별화된 생체 신호 데이터를 능숙하게 시각화하고 해석할 수 있음.
    ■ AI 모델의 기초 적용 및 해석: 머신러닝과 딥러닝의 주요 아키텍처를 바이오 데이터 분석에 도입해 보고, 단순 예측을 넘어 모델의 결과가 도출된 과정을 논리적으로 설명할 수 있는 기초 역량을 갖춤.
  • 주요주제바이오 및 의료 데이터 / 산업적 활용 / 글로벌 빅테크 / 핵심 분석 기술
  • 선수과목없음
  • 준비사항없음
  • 장애학생 수업안내본 강의를 수강하는 장애 학생들에게는 장애 학생 개개인의 특성과 요구에 따라 수업 담당 교강사와의 상담을 통하여 적절한 수준의 지원 서비스(시험시간 연장 및 시험방법 조정 등)를 제공할 수 있습니다.
핵심역량
  • 인간사회 공감력
  • 생명과 환경을 존중하며, 지역사회와 인류에 공헌하려는 덕성
  • 20%
  • 상호소통능력
  • 다양한 이해관계자, 타 학문분야와의 소통을 토대로 바이오헬스 분야의 조화로운발전에 기여하는 능력
  • 20%
  • 디지털 융합력
  • 다양한 관점·생각, 빠르게 변하는 기술·트렌드에 민첩하고 유연하게 대응하는 능력
  • 20%
  • 창조적 문제 해결력
  • 바이오헬스 분야에 대한 학술·실무적 이해를 토대로 발휘하는 창의적인 응용력
  • 20%
  • 자기점검능력
  • 지속가능한 윤리적 전문가가 되기 위하여 배우고 성찰하는 주도적 태도
  • 20%
주제별 수업내용
1주제오리엔테이션 및 바이오헬스 빅데이터 분석 환경의 이해

■ 바이오헬스 산업 트렌드 및 데이터 사이언스의 필수적인 역할 소개
■ 실습 환경 구축: Google Colab 기초 활용법 및 입문용 툴로서의 장단점 이해
■ 산업 현장의 실제 분석 환경(로컬 클라이언트, 보안 클라우드 서버 등) 및 협업 파이프라인 개요 안내

2주제바이오헬스 데이터의 특수성과 보안 및 윤리

■ 의료/바이오 데이터의 종류(EHR, 유전체 데이터, 라이프로그 등) 및 구조적 특성
■ 개인정보 보호 이슈: 비식별화 및 가명화 기술의 이해와 필수 적용
■ 의료 AI의 편향성 문제, 휴먼 에러가 AI 학습에 미치는 영향 및 윤리적 가이드라인

3주제데이터 분석을 위한 Python 프로그래밍 기초

■ Python 핵심 문법 기초 1: 변수, 자료형, 기본 연산
■ Python 핵심 문법 기초 2: 조건문(if) 및 반복문(for, while)을 활용한 제어 흐름
■ 함수 작성법 및 초급자를 위한 코딩 에러 디버깅 대처법

4주제데이터 핸들링 및 의학 기초 통계 입문

■ Numpy와 Pandas 라이브러리를 활용한 데이터 구조 이해 및 데이터 프레임 조작
■ 바이오헬스 연구에 필수적인 의학 기초 통계 원리 (평균, 분산, 정규분포 등)
■ 그룹 간 통계적 유의성 검증 개념 및 기초 가설 검정의 이해

5주제헬스케어 데이터 전처리 기법 및 원리

■ 데이터 전처리의 중요성 및 데이터 품질을 높이는 기본 원리
■ 결측치 발생 원인 분석 및 적절한 처리 방법 (대체, 삭제 등 이론 및 실습)
■ 이상치 탐지 기법 및 AI 모델 적용을 위한 데이터 정규화/표준화

6주제생체 데이터 시각화 및 탐색적 데이터 분석 (EDA)

■ 철저히 비식별화 처리된 실제 헬스케어 데이터를 활용한 탐색적 분석(EDA) 수행
■ Matplotlib, Seaborn을 활용한 생체 데이터의 분포 및 변수 간 상관관계 시각화 실습
■ 데이터 시각화를 통한 숨겨진 패턴 발견 및 의학적/산업적 인사이트 도출 연습

7주제실전 미니 프로젝트

■ Python을 활용한 헬스케어 데이터 기초 ETL(추출, 변환, 적재) 파이프라인 구축 및 외부 API 연동 개념 실습
■ 특정 생활 습관에 따른 건강 지표의 차이가 통계적으로 유의미한지 검증하고 종합적인 시각화 대시보드 도출하기

8주제중간고사

중간고사

9주제머신러닝 입문 및 모델 해석력

■ 지도학습과 비지도학습의 개념 및 차이점
■ 의료/바이오 분야에서의 주요 머신러닝 알고리즘 적용 사례
■ 블랙박스 모델의 한계 극복: 모델 해석력의 중요성과 특성 중요도 개념

10주제헬스케어 데이터 예측 및 분류 모델 실습

■ 회귀 알고리즘을 이용한 연속성 건강 지표 예측의 원리
■ 분류 알고리즘을 활용한 질병 위험군 판별 기초
■ 비식별화 임상 데이터를 활용한 기초 머신러닝 모델 설계 및 구현 실습

11주제딥러닝 기초 개념 및 헬스케어 AI 도입

■ 인공신경망(ANN)의 기본 구조 및 정보 전달 메커니즘 이해
■ 과적합(Overfitting) 발생 원인 및 헬스케어 데이터 분석 시 주의사항
■ TensorFlow/Keras 라이브러리 기초 활용법 및 간단한 신경망 모델 구축

12주제의료 영상 데이터 분석 기초

■ 의료 영상 데이터의 구조적 특징과 합성곱 신경망(CNN)의 핵심 개념
■ CNN을 활용한 기본적인 이미지 패턴 분류 및 특징 추출 원리 이해
■ 복잡한 수식보다는 개념 이해에 초점을 맞춘 초급 수준의 의료 이미지 분류 실습

13주제생체 시계열 데이터 분석 기초

■ 연속적인 생체 신호 및 웨어러블 라이프로그 데이터의 시계열적 특징 이해
■ 순환 신경망(RNN)의 기본 개념과 과거 데이터가 현재에 미치는 영향 분석
■ 시계열 데이터 분석을 위한 기초 적용 실습

14주제AI 모델 성능 평가 및 산업 현장 적용 파이프라인

■ 헬스케어 AI 모델의 특수한 성능 평가 지표 (혼동 행렬, ROC-AUC, 민감도 및 특이도)
■ 연구실 단위의 모델을 실제 산업/임상 현장에 배포할 때 고려해야 할 파이프라인 개요
■ 디노베이션 프로젝트 최종 점검 및 모델 성능 개선 방안 토론

15주제기말고사

기말고사

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  • 교과목명바이오헬스빅데이터분석입문
  • 개설년도2026
  • 학기2학기
  • 전공디노베이션
  • 교과구분실습(리빙랩)
  • 수준초급
  • 학점3

  • 주강사

    이름김성재

    소속동의대학교

    이메일ksjdeu@deu.ac.kr

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