알기 쉬운 컴퓨팅사고력

1 컴퓨팅 사고력
1.1 소개 2
1.1.1 컴퓨팅(Computing)을 알아야 하는 이유 2
1.1.2 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)이란? 3
1.1.3 컴퓨팅 사고력을 통해 무엇을 얻을 수 있는가 5
1.1.4 컴퓨팅 사고 학습의 어려운 점 6

1.2 주제 7
1.2.1 교재에서 얻을 수 있는 것 7
1.2.2 여러 가지 언어와 동일한 개념 8
1.2.3 빅데이터(Big Data) 9
1.2.4 사회적 영향 10


2 컴퓨팅 모델
2.1 NetLogo 14
2.1.1 NetLogo 모델 분석 14
2.1.2 NetLogo 모델 실행하기 21
2.1.3 Agents 기반 모델링 26
2.1.4 모델링 그리고 컴퓨팅 사고력 30
2.1.5 출현 행동(Emergent Behavior) 35

2.2 추상화 41
2.2.1 복잡성 다루기 41
2.2.2 컴퓨팅에서의 추상화 44
2.2.3 추상화 표현 47

2.3 추상화 다루기 52
2.3.1 연산 53
2.3.2 순차 55
2.3.3 의사결정 56
2.3.4 반복 64
2.3.5 의사결정과 반복 74

2.4 함수 75

2.5 NetLogo 모델예제 80
2.5.1 화재(SampleModel/Earth Science/Fire) 80
2.5.2 불꽃놀이(Sample Models/Art/Fireworks) 86
2.5.3 늑대의 양 포식 모델(Sample Models/Biology/Wolf Sheep Predation) 97


3 알고리즘
3.1 Blockly 소개 112
3.1.1 배열과 행동 113
3.1.2 반복문 115
3.1.3 의사결정 116
3.1.4 상태 121
3.1.5 추가적 Blockly 미로 예제 122
3.1.6 계산 124

3.2 Blockly와 빅데이터 128
3.2.1 Blockly의 동작 128
3.2.2 블록 찾기 130
3.2.3 배열과 계산 132
3.2.4 반복에서 첫 번째 단계 135
3.2.5 결정(Decision) 139
3.2.6 재반복 142
3.2.7 패턴 조합 145

3.3 함수 146
3.3.1 기본 함수 147
3.3.2 파라미터를 가진 함수 150
3.3.3 Return 값을 가진 함수 155


4 추상적 표현
4.1 추상화와 자료구조 160

4.2 자료구조 162
4.2.1 자료형 162
4.2.2 리스트 164
4.2.3 사전 167
4.2.4 사전과 리스트의 요약 174

4.3 리스트와 사전의 결합 175
4.3.1 사전의 리스트 175
4.3.2 값이 리스트인 사전 180
4.3.3 더 복잡한 결합 181

4.4 추상화 계층 184


5 파이썬(Python)과 빅데이터
5.1 파이썬과 빅데이터 소개 188

5.2 파이썬(Python) 시작하기 190
5.2.1 파이썬 환경 190
5.2.2 파이썬 프로그래밍의 구조 199
5.2.3 메시지 오류 204

5.3 파이썬 문법 207
5.3.1 계산 207
5.3.2 선택 213
5.3.3 함수 222
5.3.4 사전 233
5.3.5 매핑한 복잡한 데이터 구조 238
5.3.6 목록과 반복 247

5.4 시각화 258
5.4.1 일부 추가 파이썬(Phthon) 기능 260
5.4.2 Matplotlib 예시 265
5.4.2 더 나아가기 282


6 프로젝트
6.1 샘플 프로젝트 284
6.1.1 데이터 스트림 284
6.1.2 탐구 질문 292
6.1.3 한계점 293
6.1.4 프로그램 개발 293
6.1.5 시각화 303
6.1.6 결론 306
6.1.7 사회적 영향 308
6.1.8 감사의 말 310

6.2 미니 프로젝트 310

APPENDIX
빅데이터 자료 311