일시: 2014년 4월 11일 (금) 오후 4:00-5:00

장소: 서울대학교 보건대학원 221동 202호 강의실

제목: Some Extensions of Matrix Visualization: the GAP Approach

강사: Chun-houh Chen,

       Institute of Statistical Science, Academia Sinica, Taiwan

개요:

Big data 시대가 도래함에 따라 대규모 다차원 자료를 이해하는 수단으로 data visualization 연구가 최근 많이 진행되고 있습니다. 저자는 대만의 대표적인 생물통계학자로서 Tukey의 전통적인 탐색적자료분석(EDA) 방법을 확장한 GAP(Generalized Association Plots)을 이용한 시각화 방법을 소개합니다. 기본 개념 및 소프트웨어 소개, 그리고 실제 예제까지 포함하여 실무에서 사용할 수 있는 가이드 라인을 제시 할 것입니다. 자료의 시각화 분야에 관심이 있는 연구자들의 참여를 추천하는 바입니다.

문의처  

황신하 서울대학교 보건대학원 석사학생(보건통계학 전공)

aimee73@naver.com  01030472526