데이터의 중심 빅데이터 아카데미

산업 융합형 과정

과정개요

  • 교육목표

    1) 데이터를 이용한 분석 프로세스 흐름 파악 및 각 과정(수집, 정제, 분석, 활용)에 대한 이해
    2) 분석 툴 사용법에 대한 교육 및 실습을 통한 데이터 툴 활용 역량 강화
    3) 통계 분석 및 머신러닝 기법 등의 알고리즘/방법론의 교육을 통한 데이터 분석의 이해 심화
    4) 딥러닝 개요를 통한 신경망 모형의 기본 원리 이해
    5) 워크샵(Case Study)를 통한 실제 적용/응용 사례 연구를 통한 빅데이터 프로젝트 수행 역량 교육

  • 교육대상

    1) 우선지원대상기업 소속 재직자
    * 이외 중소기업 요건을 갖춘 기업도 우선지원대상기업으로 간주
    2) 고객분석 및 마케팅, 데이터 분석 등의 경력자
    3) 빅데이터 프로젝트 수행을 위한 데이터 준비와 과제가 정의되어있는 인력 대상으로 팀(5인 내외)로 구성

  • 교육기간

    1) 사전교육 : ‘21.09.27.(월) ~ 10.17.(일), 온라인 학습
    2) 집체교육 : ‘21.10.18.(월) ~ 10.29.(금), 10:00~18:00
    3) 프로젝트 : ‘21.11.01.(월) ~ 12.03.(금)
    * 프로젝트 멘토링 및 스터디(1-4주차) : 주 1회 토요일, 10:00~17:00
    * 프로젝트 발표회(5주차) : 12.03.(금)

     

  • 교육인원

    25 명 (5팀, 1팀당 5명 내외)

  • 준비사항

    1) 중식 및 주차는 지원이 불가합니다.
    2) 개인 노트북은 별도로 지참하지 않으셔도 됩니다.
    3) 교육비 전액 지원

  • 유의사항

    1) 본 프로그램은 산업계 재직자 대상 과정으로 공무원, 교수, 학생, 미취업자 등은 신청이 불가합니다.
    2) 당해연도(2021년) 빅데이터 아카데미 수료생은 차년도부터 타 교육과정 신청이 가능합니다.
    ※ 단, 수료생은 교육과정별 총 정원의 20% 내외에서 선발
    3) 증빙 서류 제출 이후 수강 취소자 또는 미수료자의 경우 해당연도를 포함하여 2년간 신청이 불가합니다.

  • 수료기준

    <아래 조건을 모두 충족>
    1) 사전 교육 이수
    2) 교육 출석률 80% 이상 달성
    * 출석률은 집체교육과 파일럿 프로젝트를 기준으로 산정합니다.
    3) 파일럿 프로젝트 산출물 제출

상세 커리큘럼

구분 교과목명 상세내용 교육기간
1단계 (사전교육) 데이터 분석의 이해
- 데이터 가치의 재발견
- 4차 산업혁명과 데이터
- 빅데이터의 이해
- 데이터 분석 전문가의 역량
- 데이터 분석 방법론
- 기계학습의 이해
- 데이터 분석 사례
9.27 ~ 10.17
데이터 분석의 기초
- 데이터 분석 개요
- 확률과 확률분포
- 통계적 추론
- 분포에 관한 추론
- 데이터의 탐색
R 기초 사용법
- R 소개 및 설치
- R 데이터 구조
- R 데이터 수집
- R 데이터 가공
- R 그래프 함수
2단계 (집체교육) Python 기초
* 데이터 분석 및 인공지능 개요
* 산업적용사례및발전전망
* Python 기본문법
* 함수와메소드
* 기본자료형: 리스트, 딕셔너리, 집합, 튜플
10.18
데이터 처리를 위한 라이브러리
* Pandas Dataframe
* Numpy Array
* Matplotlib
* 모델링을위한전처리 : NaN, DummyVariable, Scaling
10.19
탐색적 데이터분석
* 단변량 분석
* 산업적용사례및발전전망
* 이변량 분석
* 가설검정을 통한 데이터 비교와 연관분석
워크샵1
* 각 산업별 샘플 데이터를 활용한 데이터 분석 실습
10.22
머신러닝 모델링 기초
* 기본 알고리즘을 활용한 모델링 :
- 선형회귀, 로지스틱회귀, knn, decision tree
* 회귀와 분류 모델 평가
10.25 ~ 10.26
머신러닝 모델링 심화
* 성능의 일반화와 과적합화
* 앙상블:Bagging, Boosting
10.27
워크샵2
* 각 산업별 샘플 데이터(혹은 각자 준비한 데이터)를 활용한 예측 모델링 실습
* 비즈니스 관점에서의 모델평가 토의
10.28 ~ 10.29
3단계 (프로젝트) 프로젝트
- 팀 프로젝트 수행
11.01 ~ 11.27
발표 및 평가
- 결과 발표 및 평가
12.03 19:30 ~ 21:30

※ 상기 워크샵 주제는 예시이며, 추후 최종 참가팀 주제에 따라 워크샵 주제는 변경 될 수 있습니다.

교육장소





집체교육

교육장비대면 교육 혹은 Kdata

주소비대면 교육 혹은 Kdata

프로젝트

교육장비대면 교육 혹은 Kdata

주소비대면 교육 혹은 Kdata