교육 목표 | 정성적 목표 | ㅇ 부산 특화산업인 금융∙해양 데이터 분석, 처리 및 시각화 기술 습득 ㅇ 데이터 기반 지역 현안 해결 프로젝트 진행, 공모전 출품 목표 |
정량적 목표 | ㅇ 수료 : 20명 |
교육 대상 | □재직자 | ■미취업자 | ■전공자 | □비전공자 |
일정 및 기간 | 2025. 07. 07. ~ 08. 29. / 20일 | 교육 시간 | 총 160H |
교육 수준 | 중급 | 교육 구분 | 데이터 | 필요 역량 | 기술활용, 분석력 등 |
구분 | 내용 | 교육방법 | 시간 | 비고 |
1장 | ㅇ Python 활용 데이터 처리 | 온/오프라인 | 40H | |
2장 | ㅇ Python 활용 데이터 분석 | 온/오프라인 | 40H | |
3장 | ㅇ 비정형 데이터 처리 | 온/오프라인 | 40H | |
4장 | ㅇ 부산 데이터 활용 프로젝트 수행 | 온/오프라인 | 40H | |
계 | | | 160H | |
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구분 | 세부 교육내용 | 시수 |
Python 활용 데이터 처리 | ㅇ 파이썬 언어 기본 문법 (8H) ㅇ 파이썬 자료구조 (12H) ㅇ 파이썬 입출력 (4H) ㅇ 데이터 자동 수집 알고리즘 (4H) ㅇ 데이터 전처리 알고리즘 (8H) ㅇ 데이터 수집 및 전처리 미니 프로젝트 진행 (4H) | 40H |
Python 활용 데이터 분석 | ㅇ 데이터 분석 개론 (8H) ㅇ 머신러닝 및 딥러닝 이론 (8H) ㅇ 회귀 및 분류 알고리즘 실습 (4H) ㅇ 군집 알고리즘 실습 (4H) ㅇ 교차 검증 및 앙상블 기법 실습 (8H) ㅇ 데이터 분석 및 시각화 미니 프로젝트 진행 (8H) | 40H |
비정형 데이터 처리 | ㅇ 비정형 데이터 분석 개론 및 수집 실습 (8H) ㅇ 형태소 분석 및 주제 분석 (4H) ㅇ 머신러닝 복습 및 비정형 데이터 활용 (4H) ㅇ 감성 분석과 문서 분류 실습 (8H) ㅇ 생성형 AI 이론 및 활용 (8H) ㅇ 생성형 AI API 활용 미니 프로젝트 진행 (8H) | 40H |
부산 데이터 활용 프로젝트 수행 | ㅇ 이전 공모전 수상자 초청 성과 공유 (2H) ㅇ 금융∙해양 데이터 활용 아이디어 탐색 및 프로토타입 설계 (6H) ㅇ 부산 데이터 활용 프로젝트 수행 (28H) ㅇ 프로젝트 발표 및 성과 공유 (4H) | 40H |