공지사항

구 분

일 정

비 고

신청접수

공고일 ~ 2023. 7. 14.(금)

사업단 홈페이지 온라인신청

오리엔테이션

2023. 7. 18.(화), 17:00 ~ 18:00

총 1시간

(온라인(ZOOM))

이러닝 교육

2023. 7. 18.(화) ~ 7. 23.(일)

총 7시간

(선수학습, 온라인(이러닝))

이론/실습 교육

2023. 7. 24.(월) ~ 7. 28.(금), 9:00 ~ 18:00

총 40시간

(집합교육, 오프라인)

문제풀이

2023. 7. 31.(월)

총 4시간

(집합교육, 온라인(ZOOM))

경진대회

2023. 10.

대학별 10명 이내

연번

교육내용

1

프로그램 설치 및 튜토리얼

2

사용법1: 프로젝트 및 모델

3

사용법2: 함수 블록의 사용

4

EDA: 수치형, 범주형 기술통계

5

데이터 전처리: 결측치, 이상치

6

데이터 전처리: 파생변수 생성

7

데이터 전처리: 데이터 병합

8

데이터 전처리: 정렬 및 변환

9

모평균 비교에 관한 가설검정: t-test

10

모평균 비교에 관한 가설검정: One way ANOVA

11

모분산 비교에 관한 가설검정: 등분산 검정

12

범주형 변수 간의 독립성 검정

13

상관분석

14

단순 회귀분석

15

다중 회귀분석

16

분류: 로지스틱 회귀분석

17

의사결정나무 모델: 분류 및 회귀나무

일자

모듈명

교육 내용

교육 시간

7.24.

(월)

시작하기

빅데이터 생태계

빅데이터 기술 동향

성공적인 데이터분석 프로젝트를 위한 접근

다양한 보조도구의 활용

기업의 빅데이터 분석 사례

3H

Brightics 준비하기

Brightics 특징 및 사용법

프로젝트 및 모델

함수 블록의 연결과 검색

파일 입출력

3H

데이터 전처리

데이터 요약과 관련 함수 블록의 이해

이상치와 결측치 처리

2H

7.25.

(화)

데이터 전처리

데이터 변환(정규화, 피보팅)

데이터 병합(blind+join)

4H

탐색적 데이터 분석

SQL을 활용한 데이터 탐색

그래프를 활용한 데이터 탐색

효과적인 시각화를 위한 색상 지정 및 그래프 유형 선정

2H

기초 통계 분석

표본의 이해

기초 통계량

2H

7.26.

(수)

기초 통계 분석

표본 추출

확률 분포

가설 검정

4H

기초 통계 분석

개념 정리

2H

머신러닝 개요

다양한 머신러닝 알고리즘 소개

2H

7.27.

(목)

머신러닝 개요

자료간 거리 계산과 정규화

머신러닝 모델의 평가

4H

머신러닝 활용

모델 성능 개선을 위한 활동

2H

지도학습

의사결정나무(회귀/분류)

2H

7.28.

(금)

지도학습

K-최근접 이웃(회귀/분류)

선형 회귀분석

초지스틱 회귀분석

6H

비지도학습

비계층적 군집분석(k-meas clustering)

2H

7.31.

(월)

경진대회 대비 문제풀이

마트 매출 분석

주택 가격 예측 분석

기출문제 풀이

4H

합 계

44H