공지사항

[공지]대학 성과관리를 위한 R과 빅데이터 이해와 활용 연수

2019-07-29 l 조회수341

대학 성과관리를 위한 R과 빅데이터 이해와 활용 연수 안내

 

 

1. 빅데이터 연수 프로그램 개요

 

내용

비고

제목

대학 성과관리를 위한 R과 빅데이터 이해와 활용(초급중급 및 고급)

 

개요 및 목적

- 4차산업혁명의 핵심인 빅데이터에 대한 기본적인 지식을 습득 가능

- 빅데이터를 통한 대학 행정과 교육 등 실무분야에서 업무능력 향상

- 업무영역에서 얻어진 실제 데이터의 분석 및 해석능력을 배양

- R 프로그램과 패키지를 활용한 여러 가지 빅데이터 분석 방법론의 이론과 실습을 실무적 차원 활용

 

추진체계

첫째, 초급과 중급 과정으로 빅데이터 개요와 데이터 코딩, 기본시각화, 기술통계, 추론통계, 효율성분석 등 빅데이터 이해와 활용.

둘째, 고급과정으로 빅데이터에 대한 분류분석, 클러스터링, 예측분석, 텍스트마이닝 등의 머신러닝 이해와 활용

셋째, 심화학습에 해당하는 딥러닝(Deep Learning) 과정으로 심층신경망(DNN), 합성곱신경망(CNN), 재귀신경망(RNN) 분석으로 인공지능(AI) 이해와 활용

 

강사

이동수: 행정학박사, 이학박사수료(통계학), 조선대 컴퓨터통계학과 객원교수, 한국정책전략연구원 원장, 한국도로공사 등 공공 및 기업 빅데이터 강사

이재영: 사회복지학박사, ()한국빅데이터진흥원 본부장

김승재 : 이학박사(전산학), 조선대 소프트융합교육원 객원교수

김유정 : 간호학박사, 조선간호대학교 교수

송광윤 : 이학박사(통계학)

김윤수 : 보조강사(조선대학교 전산통계학과 박사과정)

 

빅테이터 강의 경력

1) 조선대학교 20173~ 201812(빅데이터 세계, 8개 과정)

2) 한국도로공사 20174~ 201711(42시간)

3) 한국도로공사 20184~ 201811(94시간)

4) 한국빅데이터진흥원 20187~ 20192( 120시간)

5) 전주대학교 201917~ 118(40시간)

6) 조선간호대학교 201954~ 525(30시간)

7) 광주남구 공공빅데이터 교육 2019510~ 610(40시간)

8) 전주대학교 2019624~ 629일 딥러닝 강의 (20시간)

 

교재

1) 주교재: 빅데이터 분석, 이동수·이재영, ()한국빅데이터진흥원, 2019.

2) 보조교재 및 참고문헌 :

. R과 빅데이터 이해(이동수 외 4, 자유아카데미, 2018)

. R과 통계분석(이동수·송광윤·장인홍, 자유아카데미, 2017)

. R과 프로그램밍코딩(이동수·김승재·이재영, 한국빅데이터진흥원, 2019.

 

 

2. 주요 프로그램 내용(20시간)

일정

과정

시간

강의내용

실습/이론

1일차

(6시간)

초급 : 코딩 및 기술통계

- 빅데이터 이해

빅데이터 도구

- 데이터 코딩

- 기본시각화

- 기술통계 분석

10:00 10:30

교육 준비 및 등록

-

10:30 11:00

교육과정 및 강사 소개

-

11:00 12:00

프로그램 설치

(RRstudio)

실습

12:00 13:00(1시간)

점심

 

13:00 14:00

4차산업혁명과 빅데이터 개요

이론

14:00 16:00

데이터 코딩1

실습

데이터 코딩2

실습

16:00 17:00

기본 시각화

실습

17:00 18:00

기술통계 분석(빈도 및 교차)

실습

2일차

(7시간)

중급 : 추론통계

- 집단간 평균비교

상관관계분석

다중회귀분석

자료포락분석

10:00 12:00(2시간)

두 집단 평균비교분석

(이표본 T-test)

실습

실습

셋 집단 이상 평균비교분석

(일원배치분산분석)

실습

12:00 13:00(1시간)

점심

 

13:00 14:00

상관관계분석(피어슨, 스피어만 상관분석)

실습

14:00 16:00

다중회귀분석 - 인과관계분석

실습

16:00 18:00

자료포락분석(DEA) -

학과별, 부처별 효율성분석

실습

3일차

(7시간)

고급 : 머신러닝

- 데이터마이닝 :

의사결정트리(DT), 랜덤포레스트(RF), 서포트벡더머신(SVM)

텍스트마이닝 :

클러스터링,

연관규칙,

워드클라우드,

의미연결망 분석

10:00 12:00

의사결정트리 분석

실습

랜덤포레스트 분석

실습

12:00 13:00(1시간)

점심

 

13:00 14:00

서포트벡터머신(SVM)

실습

14:00 16:00

클러스터링(군집분석)

실습

연관규칙분석

실습

16:00 18:00

워드클라우드 및 시각화

실습

의미연결망 분석

실습

 

3. 일정 및 장소()

장소

날짜

비고

인덕대학교

819() ~ 21()

 

 

4. 수강료

35만원(숙박, 식사 제공없음)

 

5. 신청방법안내

신청방법

수락서에 서명 후 이메일 또는 FAX송부

(이메일: ikuc@unn.net, FAX: 0505-055-5151)

연수금액

35만원(부가세 포함)

신청 및 납부기한

신청마감일 까지

연수금액납부

계좌이체 277-009776-01-131 중소기업은행

예금주: 한국대학신문(한국대학경쟁력연구원)

프로그램 개요

장소

일정

신청마감일

인덕대학교

819() ~ 21()

816()

(세부프로그램 문의: 한국대학경쟁력연구원사무국 이재영선생, 02-2223-5060, recgo2002@hanmail.net)