빅데이터 분석 전문가 37기(정형 1차) 집체교육

교과목명 : 인공지능과 빅데이터(6/27일)  / 강사명 : 박준우

• 인공지능 기술과 빅데이터 분석
• 빅데이터 분석 전문가 R&R
• 빅데이터 분석 프로세스 및 방법론

교과목명 : 기초 데이터 분석(6/28일) / 강사명 : 차재형

• 데이터 분석의 기초(사전 교육 리뷰)
• 데이터 전처리 방법
• R 언어 고급 사용법
• 데이터 핸들링 및 시각화

교과목명 : 고급 데이터 분석(6/29일) / 강사명 : 이경은

• 분산분석 : ANOVA, MANOVA, ANCOVA
• 판별분석 : LDA, QDA
• 생존분석 : Cox-PH
• 시계열분석 : ARIMA, SARIMA, Decomposition, Exponential Smoothing

교과목명 : 기계학습 개요(6/30일) / 강사명 : 임채영

• 기계학습 개요 및 절차
• 지도/비지도학습과 주요 알고리즘
• Keras 및 Tensorflow 설치

교과목명 : 기계학습 알고리즘 I(7/1일) / 강사명 : 이미희

• 군집분석 : CURE, SOM, DBSCAN, Gaussian Mixture, Graph-Based, Spectral
• 연관분석 : Apriori, FP-Growth
• 주성분분석 : PCA
• 고급회귀분석 : LASSO, Ridge, Elastic Net

교과목명 : 기계학습 알고리즘 Ⅱ(7/4일) / 강사명 : 이인주

• Support Vector Machine
• Bayesian Network
• K-nearest neighbors
• Naive Bayes
• 앙상블 학습

교과목명 : 딥러닝 개요(7/5일) / 강사명 : 김윤응

• 딥러닝 개요
• 신경망 이론 및 모형 선택/평가
• Keras를 활용한 신경망 실습

교과목명 : 딥러닝 알고리즘(7/6 ~ 7/7일) / 강사명 : 이영미

• LSTM(Long Short Term Memory)
• GRU(Gated Recurrent Units)
• DBN(Deep Belief Network)
• RCNN(Regions with Convolutional Neural Network)
• GAN(Generative Adversarial Network)
• XAI(eXplainable Artificial Intelligence)
• Superpoint
• KWIK Learning
• Tensorflow/Keras를 활용한 딥러닝 실습

교과목명 : 강화학습 기반의 인공지능 구현(7/8일) / 강사명 : 김도현

• 강화학습 소개 및 활용 사례
• 신경망을 활용한 Q-Learning
• Deep Q-Network
• Tensorflow/Keras를 활용한 강화학습 실습