스터디 일정 & 커리큘럼 & 발표자료
완료 : PART I ~ PART III
PART I
| 회차 |
일시 |
내용 |
발표자 |
발표자료 |
| 1 |
7/7 |
(스칼라학교) 1. 기초, 기초(계속) |
이상열 |
note |
|
|
(함수형) 1. 함수형 프로그래밍이란 무엇인가? |
양수한 |
slide, note |
|
|
(스칼라ML) 1. Getting Started |
김무성 |
note |
|
|
(스칼라학교 연습문제) |
이상열 |
note |
|
|
(함수형 연습문제) |
최경준 |
note |
| 2 |
6/20 |
(스칼라학교) 2. 컬렉션, 패턴 매치와 함수 합성 |
오재훈 |
note |
|
|
(함수형) 2. 스칼라로 함수형 프로그래밍 시작하기 |
김명철 |
note |
|
|
(SparkML) 1. Getting Up and Running with Spark |
서호석 |
|
|
|
(함수형 연습문제) |
최경준 |
|
| 3 |
6/27 |
(스칼라학교) 3. 타입과 다형성의 기초, 타입(고급 주제) |
송근창 |
note1, note2 |
|
|
(함수형) 3. 함수적 자료구조 |
하헌철 |
note |
|
|
(스칼라ML) 2. Hello World! |
최정원 |
note |
|
|
(함수형 연습문제) |
최경준 |
note |
| 4 |
7/4 |
(함수형) 4. 예외를 이용하지 않은 오류 처리 |
오재훈 |
note |
|
|
(SparkML) 2. Designing a Machine Learning System |
임상배 |
slide |
| 5 |
7/11 |
(스칼라학교) 4. SBT |
조수관 |
slide |
|
|
(스칼라학교) 5. 컬렉션(계속), specs로 테스트하기 |
김명철 |
note |
|
|
(함수형) 5. 엄격성과 나태성 |
최경준 |
note |
|
|
(스칼라ML) 3. Data Preprocessing (1) |
김무성 |
note |
| 6 |
7/18 |
(함수형) 6. 순수 함수적 상태 |
지용기 |
note |
|
|
(SparkML) 3. Obtaining, Processing, and Preparing Data with Spark |
권갑진 |
note |
|
|
(함수형) 연습문제 풀이 |
지용기 |
note |
|
|
(스칼라ML) 3. Data Preprocessing (2) |
김무성 |
note |
| 7 |
7/25 |
(스칼라학교) 6. 스칼라의 동시성, Java + Scala |
김덕태 |
|
|
|
(스칼라ML) 4. Unsupervised Learning |
송근창 |
note |
|
|
(스칼라ML) 3. Data Preprocessing (3) |
김무성 |
note |
| 8 |
8/1 |
(함수형) 7. 순수 함수적 병렬성 |
지용기 |
note |
|
|
(함수형) 연습문제 |
지용기 |
note |
|
|
(SparkML) 4. Building a Recommendation Engine with Spark |
임상배 |
note |
| 9 |
8/8 |
(함수형) 8. 속성 기반 검사 |
송근창 |
note |
|
|
(스칼라ML) 5. Naïve Bayes Classifier |
이상열 |
note |
| 10 |
8/22 |
(SparkML) 5. Building a Classification Model with Spark |
지용기 |
note |
| 11 |
8/29 |
(함수형) 10. 모노이드 |
송근창 |
note |
|
|
(함수형) 11. 모나드 |
송근창 |
note |
| 12 |
9/5 |
(함수형) 9. 파서 조합기 라이브러리 |
김무성 |
note |
|
|
(통계 토막지식) 실험설계와 오즈비(odds ratio) |
하헌철 |
slide |
|
|
(SparkML) 6. Building a Regression Model with Spark |
최정원 |
code |
PART II
- 2015년 9월 12일 ~ 11월 28일
- 네트워크 이론은 발표자료 링크가 따로 없다면, 바라바시의 자료를 사용함
| 회차 |
일시 |
내용 |
발표자 |
발표자료 |
| 1 |
9/12 |
(함수형) 12. 적용성 함수자와 순회 가능 함수자 (1) |
김덕태 |
note |
|
|
(스칼라ML) 6. Regression and Regularization (1) |
권갑진 |
slide |
|
|
(네트워크) 1. Introduction |
김무성 |
note |
|
|
(놀러온 손님) 해석학 특강 |
고희연 |
|
| 2 |
9/19 |
(함수형) 12. 적용성 함수자와 순회 가능 함수자 (2) |
김덕태 |
note |
|
|
(SparkML) 7. Building a Clustering Model with Spark |
김무성 |
note |
|
|
(네트워크) 2. Graph Theory (1) |
고희연 |
|
| 3 |
10/3 |
(함수형) 13. 외부 효과와 입출력 (1) |
하헌철 |
note |
|
|
(네트워크) 2. Graph Theory (2) |
고희연 |
|
|
|
(특강) Humble introduction to category theory in Haskell |
이종수 |
slide |
| 4 |
10/10 |
(함수형) 12. 적용성 함수자와 순회 가능 함수자 (3) |
김덕태 |
note |
|
|
(함수형) 13. 외부 효과와 입출력 (2) |
하헌철 |
note |
|
|
(스칼라ML) 6. Regression and Regularization (2) |
권갑진 |
slide |
|
|
(네트워크) 3. Random Networks (1) |
심상진 |
|
| 5 |
10/17 |
(함수형) 12. 적용성 함수자와 순회 가능 함수자 (4) |
김덕태 |
note |
|
|
(스칼라ML) 6. Regression and Regularization (3) |
권갑진 |
slide |
| 6 |
10/24 |
(함수형) 14. 지역 효과와 변이 가능 상태 |
송근창 |
note |
|
|
(SparkML) 8. Dimensionality Reduction with Spark |
지용기 |
note |
|
|
(네트워크) 3. Random Networks (2) |
심상진 |
|
| 7 |
10/31 |
(함수형) 12. 적용성 함수자와 순회 가능 함수자 (4): 모나드로~~ |
김덕태 |
note |
| 8 |
11/7 |
(함수형) 15. 스트림 처리와 점진적 입출력 |
하헌철 |
code |
|
|
(스칼라ML) 7. Sequential Data Models (1) |
김무성 |
|
|
|
(네트워크) 4. The Scale-Free Property (1) |
송영숙 |
|
| 9 |
11/14 |
(스칼라ML) 7. Sequential Data Models (2) |
김무성 |
|
|
|
(SparkML) 스파크 스트리밍 특강 |
지용기 |
|
| 10 |
11/21 |
(스칼라ML) 8. Kernel Models and Support Vector Machines (1) |
박경원 |
|
|
|
(네트워크) 4. The Scale-Free Property (2) |
송영숙 |
|
|
|
(네트워크) 5. The Barabási-Albert Model (1) |
송영숙 |
|
| 11 |
11/28 |
(스칼라ML) 8. Kernel Models and Support Vector Machines (2) |
박경원 |
|
|
|
(SparkML) 9. Advanced Text Processing with Spark |
김무성 |
note |
|
|
(네트워크) 5. The Barabási-Albert Model (2) |
송영숙 |
|
PART III
- 2015년 12월 5일 ~
- 네트워크 이론은 발표자료 링크가 따로 없다면, 바라바시의 자료를 사용함
| 회차 |
일시 |
내용 |
발표자 |
발표자료 |
| 1 |
12/5 |
(SparkGraph) 1: Getting Started with Spark and GraphX |
지용기 |
note |
|
|
(SparkStreaming) 2. Architecture and Components of Spark and Spark Streaming |
지용기 |
note |
|
|
(네트워크) 6. Evolving Networks (1) |
김무성 |
|
| 2 |
12/12 |
(SparkGraph) 2: Building and Exploring Graphs |
박세진 |
note |
|
|
(특강)ZeroMQ |
박재도 |
참고자료 |
|
|
(네트워크) 6. Evolving Networks (2) |
김무성 |
|
| 3 |
12/19 |
(SparkGraph) 3: Graph Analysis and Visualization (1) |
김무성 |
note |
|
|
(SparkStreaming) 3.Processing Distributed Log Files in Real Time |
박재도 |
|
|
|
(특강) partition function |
고희연 |
|
| 4 |
1/9 |
(SparkGraph) 3: Graph Analysis and Visualization (2) |
김무성 |
note |
|
|
(SparkGraph) Chapter 4: Transforming and Shaping Up Graphs to Your Needs |
이창훈 |
|
|
|
(네트워크) 7. Degree Correlations |
고희연 |
|
| 5 |
1/16 |
(SparkGraph) 5: Creating Custom Graph Aggregation Operators |
|
|
|
|
(SparkStreaming) 4. Applying Transformations to Streaming Data |
권준호 |
|
|
|
(네트워크) 8. Network Robustenss |
김무성 |
|
| 6 |
1/23 |
(SparkGraph) 6: Iterative Graph-Parallel Processing with Pregel |
|
|
|
|
(SparkStreaming) 5. Persisting Log Analysis Data |
|
|
|
|
(네트워크) 9. Communities |
|
|
| 7 |
1/30 |
(SparkGraph) 7: Learning Graph Structures |
|
|
|
|
(SparkStreaming) 6. Integration with Adbanced Spark Libraries |
|
|
|
|
(네트워크) 10. Spreading Phenomena |
김무성 |
|
Written on December 30, 2015
