(재)충남정보문화산업진흥원 공고 제2021-000호

2021 빅데이터 인력양성

교육 프로그램 참여자 모집공고

충남정보문화산업진흥원은 빅데이터 활용을 통해 디지털 혁신을 선도할 수 있는 전문인력을 양성하고자 기업체 임직원, 학생 등을 대상으로 교육 프로그램을 무료로 운영합니다. 많은 관심과 참여 바랍니다.

2021년 08월 12일

(재)충남정보문화산업진흥원

1. 모집 개요

가. 모집기간 : 2021. 08. 12.(목) ~ 2021. 09. 02.(목) 자정까지

나. 모집대상 :

- 충남 지역기업 임직원, 충남 지역 대학생 등

- 과정별 최대 20인 이내

- 빅데이터 인력양성 프로그램에 관심 있는 일반인 누구나 참여 가능

다. 교육장소 : 충남정보문화산업진흥원 천안본원 및 아산분원 컴퓨터 교육실

- 천안본원 : 충남 천안시 동남구 은행길 15, 천안시도시창조두드림센터

- 아산분원 : 충남 아산시 배방읍 희망로 46번길 45-11, 충남콘텐츠기업진원센터

2. 교육내용

가. 교육비 : 전액 무료

나. 수료기준 : 참여과정 80% 이상 출석 시, 수료증 수여

다. 교육기간 : 9월 ~ 12월

- 교육생 수요에 따라 조율하여 진행

라. 세부 교육내용

번호	교육과정명	주요 내용(안)	강의시간
1	빅데이터 분석 일반 과정	□ 데이터 분석 기초 - 분석 방법론, 프로그래밍, 데이터 전처리, 기초 통계 등 □ 고급 데이터 분석 - 분산분석, 요인분석, 판별분석, 시계열 분석 등 □ 머신러닝 및 딥러닝 - 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 구현 등	((1일(7시간)x 2주간(10일))
2	빅데이터 분석 시각화 과정	□ 태블로 등을 활용한 빅데이터 분석 및 시각화 - 빅데이터 분석 및 시각화 사례 학습 등 - 태블로 기본 사용법, 기초적인 시각화 작성, 대시보드 작성 실습 등	(1일(7시간)*1주간 (5일))
3	산업별 특화 과정	□ 공통교육 - 데이터 분석 기초 및 분석 툴(R, Python) 등 □ 산업별 교육 - 팀 단위별 산업(제조‧문화‧유통‧금융‧의료 등) 빅데이터 활용사례, 리얼 데이터 활용 교육 및 전문가 멘토링 등	(1일(7시간)x2주간 (10일))

※자세한 커리큘럼은 붙임 참조

- 기타사항 : 강의시간은 집체교육 시간 기준이며, 사전 온라인 교육 및 희망자 대상 프로젝트 실습 과정 운영 예정

3. 신청방법

가. 제출서류 : 참여신청서 1부 이메일 제출(첨부파일 확인)

나. 제 출 처 : ztzt1110zt@ctia.kr

다. 담 당 자 : 충남정보문화산업진흥원 융합콘텐츠본부 황지영 주임

라. 문의전화 : 041-590-0946

[신청절차]

모집공고	➡	참여신청서 제출	➡	참여신청서 접수
충남정보문화산업진흥원 홈페이지 공지사항		참여신청서 제출 (제출처:ztzt1110zt@ctia.kr)		모집기간 내 제출된 참여신청서에 한함
				□
교육운영	□	교육생 선정 안내	□	교육생 선정
교육운영		최종 선정인원 대상 개별 안내		과정별 접수인원 초과 시, 교육대상자 평가

[교육절차]

1단계	➡	2단계
사전교육(3주) 온라인 학습		집체교육(2주)
		□
4단계	□	3단계
프로젝트 발표		프로젝트(4주)

4. 유의사항

가. 제출서류는 일체 반환하지 않으며, 제출한 참여신청서 허위 정보 기재 시, 교육참여가 취소될 수 있음

나. 상기 공고사항은 코로나19에 따른 방역수칙 및 (재)충남정보문화산업진흥원의 사정에 따라, 장소·일정·내용 등이 일부 변경될 수 있으며 교육생 미달 시 모집기간 연장 또는 폐강될 수 있음

다. 수요조사 결과 등에 따라 빅데이터 인력양성 교육 프로그램의

상세 교육내용은 변경될 수 있음

[붙임. 상세 교육 커리큘럼]

구분	프로그램	교육내용(안)
빅데이터 분석 일반 과정	R 기초 사용법	- R 소개 및 설치 - R 데이터 구조 - R 데이터 수집 - R 데이터 가공 - R 그래프 함수
	데이터 분석의 기초	- 데이터 분석 개요 - 확률과 확률분포 - 통계적 추론 - 분포에 관한 추론 - 데이터의 탐색
	회귀 분석	- 상관분석 & 회귀분석 & 잔차분석 - 이상점과 영향점 - 다중공선성 - 변수 선택과 모형 선택
	인공지능과 빅데이터	- 인공지능 기술과 빅데이터 분석 - 빅데이터 분석 전문가 R&R - 빅데이터 분석 프로세스 및 방법론
	분석 도구 학습	- R언어 고급 사용법 - 데이터 핸들링 및 시각화
	데이터 분석 기본과정Ⅰ	- 데이터 분석의 기초(사전 교육 리뷰) - 데이터 전처리 방법 - 분산분석 : ANOVA, MANOVA, ANCOVA
	데이터 분석 기본과정Ⅱ	- 판별분석 : LDA, QDA - 생존분석 : Cox-PH - 시계열분석 : ARIMA, SARIMA, Decomposition, Exponential Smoothing
	데이터 분석 기본과정Ⅲ	- 주성분분석 : PCA - 고급회귀분석 : MLR, PCR, PLS
	기계학습 개요	- 기계학습 개요 및 절차 - 지도/비지도학습과 주요 알고리즘 - Keras 및 Tensorflow 설치
	기계학습 알고리즘 중급과정Ⅰ	- 군집분석 : kmeans, k-medoids, Hierarchical - 연관분석 : Apriori, FP-Growth
	기계학습 알고리즘 중급과정Ⅱ	- Decision Tree - Random Forest - 앙상블 학습
	기계학습 알고리즘 중급과정Ⅲ	- K-nearest neighbors - Naive Bayes - Support Vector Machine
	딥러닝 개요	- 딥러닝 개요 - 신경망 이론 및 모형 선택/평가 - Keras를 활용한 신경망 실습
	과제 선정	- 과제 주제 및 목표 설정 - 활용 데이터 선정 - 데이터 수집 및 처리 계획 수립
	EDA	- 탐색적 자료 분석 - 데이터 전처리 - 데이터 마트 생성
	모델링	- 분석 알고리즘 정의 - 모형 개발 및 검증
	결과 도출	- 모델링 결과 해석 - 인사이트 도출 - 보고서 작성
	발표 및 평가	- 결과 발표 및 평가
빅데이터 분석 시각화 과정	사전 온라인 교육 (신규 제작)	- 분석 도구 R 사용법 - 탐색적 자료 분석 Ⅰ - 탐색적 자료 분석 Ⅱ
	데이터 표현 이해	- 다양한 데이터 표현 방법 - 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 시각화 기법 - 데이터 시각화를 위한 데이터 가공 방안
	데이터 시각화 매체	- 데이터 분석과 탐색 - 인포메이션 그래픽과 프리젠테이션 - 데이터 시각화를 위한 매체 이해
	데이터 시각화 도구	- 다양한 시각화 도구 소개 (Google Spreasheet, Tableau, ArcGIS) - R, Python을 이용한 시각화 방법
	데이터 시각적 탐색	- 범주형 데이터의 시각적 탐색 - 시계열 데이터의 시각적 탐색 - 공간 데이터의 시각적 탐색 - 다중 변인과 분포
	데이터 인터프리터	- 데이터 가독성 : 비교적 가능하게 표현, 맥락 나타내기, 강조하기 등 - 주석 달기 : 데이터 설명, 통계 개념 설명 등 - 데이터 스토리 시각화 - 데이터 인텔리전스 방법
	주제 정의 및 데이터 선정	- 주제 정의 및 데이터 선정 - 데이터 시각화 도구 선정 및 데이터 가공 - 데이터 스토리 설계
	데이터 시각화	- 데이터 시각적 탐색 - 데이터 인텔리전스 - 보고서 작성
	발표 및 평가	결과 발표 및 평가
산업별 특화과정	데이터 분석의 이해	- 데이터 가치의 재발견 - 4차 산업혁명과 데이터 - 빅데이터의 이해 - 데이터 분석 전문가의 역량 - 데이터 분석 방법론 - 기계학습의 이해 - 데이터 분석 사례
	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
	데이터 과학의 이해	- 데이터 과학과 데이터 산업 - 데이터 과학 방법론 (데이터 사이언스 캔버스) - 데이터 분석 개요 - 분석 적용 사례 - 분석 도구 R 개요 - 변수, 함수, 패키지 이해 - 데이터 구조와 데이터 프레임 다루기
	고급 R 프로그래밍	- dplyr - 데이터프레임 결함(join, bind) - 그래프를 활용한 데이터 시각화(기본차트, ggplot2)
	데이터 분석을 위한 전처리 방법론	- 이상값과 결측값 전처리 방법 - Feature Engineering - Scaling, 가변수화 - 유도변수 생성 방법
	통계분석 및 모델링	- 탐색적 데이터 분석 - 가설검정을 통한 데이터 비교와 연관 분석 - 기본 알고리즘을 활용한 모델링 · Regression : 선형회귀 · Classification : 로지스틱 회귀
	분류 분석	- Decision Tree - K-NN, Naive Bayes - SVM(Support Vector Machine) - 앙상블 기법(Bagging, Boosting, Random Forest) - 분류 분석 실습
	신경망모형 및 딥러닝 기초	- 기계학습 및 딥러닝 개요 - 신경망 이론 및 모형 선택/평가 - Keras를 활용한 신경망 실습
	데이터 시각화 및 모형 평가 방법	- 데이터 시각화 방법론 및 실습 - 모형 평가 방법
	데이터 과학 수행 가이드	- 데이터 사이언스 캔버스(DSC) 활용법 리뷰 - 데이터 분석 과제 수행 방법론 - 데이터 분석 사례 및 분석 보고서 연구 - 데이터 분석 보고서 작성 방법 가이드
	워크샵 1 : 통계 분석 및 모델링 Case Study	- 데이터 전처리 방법론 리뷰 및 적용 - 분석용 데이터 프레임 구성 - 통계 분석 및 모델링 · 선형회귀분석 방법을 활용한 모델링 · 분류 분석 방법을 활용한 모델링 - 비즈니스 관점에서의 모델 평가 및 보완 · 통계적 모델링을 위한 모형 평가 지표 · 변수 선택 및 모형 선택 방법 - DSC에 기반한 분석 보고서 작성
	워크샵 2 : 기계학습 딥러닝 활용 Case Study	- 데이터 전처리 방법론 리뷰 및 적용 - 분석용 데이터 프레임 구성 - 기계학습 및 딥러닝 모형 개발 · 신경망 모형을 활용한 모델링 · 딥러닝을 활용한 모델링 - 모델 평가 및 튜닝 · 기계학습 모델 성능 평가 방법의 활용 · 모델 성능 개선 방법 - DSC에 기반한 분석 보고서 작성
	과제 선정	- 팀 프로젝트 수행
	발표 및 평가	- 결과 발표 및 평가

※ 상기 커리큘럼은 사정에 따라 변동될 수 있음