<aside> 💡 데이터 분석 부문

데이터 시각화 부문

♦️유의사항

데이터 분석 부문(일반부 학생부 동일)

발표 동영상

<aside> 💡 발표동영상 제작 방법

사용한 데이터세트와 소스코드(환경정보 포함)

<aside> 💡 데이터분석 부문 데이터 및 코드 검증 안내

데이터 및 코드 검증은 아래 심사기준에 따라 진행되며, 코드검증이 모두 pass일 경우에만 심사를 진행.

<1차 검증>

  1. 1차 검증 시 모든 항목이 pass일 경우 10점
  2. 1차 검증 시 제출물이 미흡하여 검증이 어려운 경우 추가 제출 요청 후 2차 검증 <2차 검증>
  3. 2차 검증 시 모든 항목이 pass일 경우 1차에서 미흡한 항목에 대해 감점 후 점수부과 **2. 2차 검증 시 한 가지 항목이라도 Fail일 경우 전문가 심사를 실시하지 않음(실격처리함)

데이터 및 코드검증을 위해 활용한 데이터세트와 프로그램 사용환경을 누락하지 않고 제출하도록 유의해주십시오.**

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여러가지 프로그램을 활용한 경우 각 프로그램에 대한 팀명.zip 폴더를 제출

파이썬 코드 및 데이터세트 제출안내

<aside> 💡 아래 유의사항을 참고하여 제출해주시기 바랍니다

  1. 파이썬버전과 환경정보 제출
    1. 가상환경(아나콘다)를 사용할 경우(링크 참조 https://otugi.tistory.com/381)
      1. conda activate team_name
      2. conda env export > team_name.yaml
      3. team_name.yaml 파일과 파이썬 버전을 같이 보내주세요
    2. 가상환경(아나콘다(Anaconda))를 사용하지 않는 경우 아래와 같이 진행
      1. pip list --format=freeze > team_name.txt
      2. 마찬가지로 team_name.txt 파일과 파이썬 버전을 같이 보내주세요
  2. Code 파일명 및 내용에 한글 포함 금지
  3. 사용한 데이터 전부와 및 코드를 합하여 하나의 폴더로 제출
  4. 제출한 폴더 내에서 결과물을 재생산 할 수 있도록 상대경로 및 적합한 파일명 사용
  5. 1~4번 제출물을 하나의 폴더에 넣어서 팀명.zip으로 제출 </aside>

Matlab 코드 및 데이터세트 제출안내

<aside> 💡 아래 유의사항을 참고하여 제출해주시기 바랍니다

  1. 활용한 Matlab 버전 정보(version.txt 파일로 제출)
  2. .m 으로 code 저장(확장자를 .m으로 저장)
  3. code 파일명 및 내용에 한글 포함 금지
  4. code 안에 파일 경로 및 파일명을 구분하여 지정
  5. code 실행시 제출한 결과물을 모두 재생산 할 수 있도록 관련 자료(mat 파일 혹은 내장 함수 이외로 활용한 함수 m-file) 모두 제출
  6. 사용한 데이터 전부와 및 코드를 합하여 하나의 폴더로 제출
  7. 1~6번 제출물을 하나의 폴더에 넣어서 팀명.zip으로 제출 </aside>

R 코드 및 데이터세트 제출안내

<aside> 💡 아래 유의사항을 참고하여 제출해주시기 바랍니다

  1. 활용한 R 및 라이브러리 버전 정보(version.txt 파일로 제출)
  2. Code 파일명 및 내용에 한글 포함 금지
  3. 사용한 데이터 전부와 및 코드를 합하여 하나의 폴더로 제출
  4. 1~3번 제출물을 하나의 폴더에 넣어서 팀명.zip으로 제출 </aside>

ODV 프로그램 및 데이터세트 제출안내