[공지]대학 성과관리를 위한 R과 빅데이터 이해와 활용 연수
대학 성과관리를 위한 R과 빅데이터 이해와 활용 연수 안내
1. 빅데이터 연수 프로그램 개요
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내용 |
비고 |
제목 |
대학 성과관리를 위한 R과 빅데이터 이해와 활용(초급∙중급 및 고급) |
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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 |
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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 |
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강사 |
이동수: 행정학박사, 이학박사수료(통계학), 조선대 컴퓨터통계학과 객원교수, 한국정책전략연구원 원장, 한국도로공사 등 공공 및 기업 빅데이터 강사 이재영: 사회복지학박사, (사)한국빅데이터진흥원 본부장 김승재 : 이학박사(전산학), 조선대 소프트융합교육원 객원교수 김유정 : 간호학박사, 조선간호대학교 교수 송광윤 : 이학박사(통계학) 김윤수 : 보조강사(조선대학교 전산통계학과 박사과정) |
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빅테이터 강의 경력 |
1) 조선대학교 2017년 3월 ~ 2018년 12월 (빅데이터 세계, 8개 과정) 2) 한국도로공사 2017년 4월 ~ 2017년 11월 (총 42시간) 3) 한국도로공사 2018년 4월 ~ 2018년 11월 (총 94시간) 4) 한국빅데이터진흥원 2018년 7월 ~ 2019년 2월( 총 120시간) 5) 전주대학교 2019년 1월 7일~ 1월 18일 (총 40시간) 6) 조선간호대학교 2019년 5월 4일 ~ 5월 25일(총 30시간) 7) 광주남구 공공빅데이터 교육 2019년 5월 10일 ~ 6월 10(총 40시간) 8) 전주대학교 2019년 6월 24일 ~ 6월 29일 딥러닝 강의 (총 20시간) |
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교재 |
1) 주교재: 빅데이터 분석, 이동수·이재영, (사)한국빅데이터진흥원, 2019. 2) 보조교재 및 참고문헌 : 가. R과 빅데이터 이해(이동수 외 4명, 자유아카데미, 2018) 나. R과 통계분석(이동수·송광윤·장인홍, 자유아카데미, 2017) 다. R과 프로그램밍코딩(이동수·김승재·이재영, 한국빅데이터진흥원, 2019. |
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2. 주요 프로그램 내용(총 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 |
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10:30 – 11:00 |
교육과정 및 강사 소개 |
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11:00 – 12:00 |
프로그램 설치 (R과 Rstudio) |
실습 |
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12:00 – 13:00(1시간) |
점심 |
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13:00 – 14:00 |
4차산업혁명과 빅데이터 개요 |
이론 |
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14:00 – 16:00 |
데이터 코딩1 |
실습 |
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데이터 코딩2 |
실습 |
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16:00 – 17:00 |
기본 시각화 |
실습 |
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17:00 – 18:00 |
기술통계 분석(빈도 및 교차) |
실습 |
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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 |
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12:00 – 13:00(1시간) |
점심 |
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13:00 – 14:00 |
상관관계분석(피어슨, 스피어만 상관분석) |
실습 |
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14:00 – 16:00 |
다중회귀분석 - 인과관계분석 |
실습 |
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16:00 – 18:00 |
자료포락분석(DEA) - 학과별, 부처별 효율성분석 |
실습 |
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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 |
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12:00 – 13:00(1시간) |
점심 |
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13:00 – 14:00 |
서포트벡터머신(SVM) |
실습 |
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14:00 – 16:00 |
클러스터링(군집분석) |
실습 |
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연관규칙분석 |
실습 |
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16:00 – 18:00 |
워드클라우드 및 시각화 |
실습 |
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의미연결망 분석 |
실습 |
3. 일정 및 장소(안)
장소 |
날짜 |
비고 |
인덕대학교 |
8월 19일(월) ~ 21일(수) |
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4. 수강료
35만원(숙박, 식사 제공없음)
5. 신청방법안내
신청방법 |
수락서에 서명 후 이메일 또는 FAX송부 (이메일: ikuc@unn.net, FAX: 0505-055-5151) |
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연수금액 |
35만원(부가세 포함) |
신청 및 납부기한 |
신청마감일 까지 |
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연수금액납부 |
계좌이체 277-009776-01-131 중소기업은행 예금주: 한국대학신문(한국대학경쟁력연구원) |
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프로그램 개요 |
장소 |
일정 |
신청마감일 |
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인덕대학교 |
8월 19일(월) ~ 21일(수) |
8월 16일(금) |
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(세부프로그램 문의: 한국대학경쟁력연구원사무국 이재영선생, 02-2223-5060, recgo2002@hanmail.net) |