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울산⦁경남지역혁신플랫폼 미래모빌리티사업단 5차년도
빅데이터분석기사 자격 대비 프로그램 모집 안내문 |
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2024. 12. 27.(금)
1. 프로그램 개요
- 현장 적응 능력 향상을 위한 기업체 수요 기반 자격증 취득 프로그램 진행 필요 대한 필요성
- 미래모빌리티 산업 수요에 대비하여 빅데이터 분석 역량 강화를 통한 전문 인재 양성
- 실무에서 활용 가능한 빅데이터 분석 기술 강의를 지원하여 취업 경쟁력 및 진로 선택의 폭 확대.
- 빅데이터 분석의 기초부터 자격증 취득을 위한 심화 학습을 체계적으로 제공하여 실무 역량 향상.
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구분 |
내용 |
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프로그램명 |
미래모빌리티전공 빅데이터분석기사 자격 대비 프로그램 |
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주관 |
울산·경남지역혁신플랫폼 RIS 미래모빌리티사업단 |
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주제 |
실무 역량 향상을 위한 빅데이터 분석 기초 및 심화 학습 |
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강의기간 |
·비대면: 2025.01.13. ~ 01.24
·대면: 2025.02.03. ~ 02.05 (울산 북구 머큐어 엠버서더 호텔) |
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모집기간 |
2024년 12월 30일 ~1월 9일 |
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교육방법 |
온라인 강의(이론) , 대면(실습) |
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참여대상 |
마이크로디그리 과정생,
USG 공유대학 미래모빌리티재학생 및 참여학부(과) 학부생 및 대학원생 |
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선발방법 |
울산대: U-STAR를 이용한 선착순 선발
타대학: 담당자 이메일을 통한 선착순 선발 |
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모집인원 |
20명 |
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업무담당 |
미래모빌리티사업단 교육혁신 김지혜 사무원
☏ 052-712-8448 / gh0610gh@ulsan.ac.kr |
□ 교육 프로그램 개요
2. 프로그램 내용
❍ 비대면 이론특강(1주차)
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과정 |
일정/시간 |
세부내용 |
강사 |
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빅데이터
분석기사
대비
프로그램
(이론특강
1주차) |
1/13
(월) |
10:00 ~ 13:00
(3H) |
비대면 |
1. 데이터 이해 및 분석 계획
빅데이터의 정의와 3V 특징
빅데이터 활용 사례 및 분석 계획
데이터 분석 프로세스 (CRISP-DM 등)
빅데이터 개념 및 분석 계획 관련 문제 풀이 |
백승훈
대표 |
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1/14
(화) |
2. 데이터 이해 및 분석 계획
- 데이터 거버넌스와 품질 관리
- 분석 목표 설정 및 문제 정의
- 데이터 윤리와 법적 이슈
- 데이터 거버넌스 및 윤리 관련 문제 풀이 |
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1/15
(수) |
3. 데이터 수집 및 정제1
데이터 수집 방법론
정형/비정형 데이터 개념
데이터베이스 및 API 활용
데이터 수집 방법 관련 문제 풀이 |
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1/16
(목) |
4. 데이터 수집 및 정제2
결측값 처리 및 이상값 탐지
데이터 변환 (정규화, 표준화)
ETL 프로세스 개념
전처리 및 변환 관련 문제 풀이 |
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1/17
(금) |
5. 데이터 수집 및 정제3
데이터 통합 및 파생 변수 생성
실무 사례 분석
데이터 통합 및 파생 변수 관련 문제 풀이 |
❍ 비대면 이론특강(2주차)
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과정 |
일정/시간 |
세부내용 |
강사 |
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빅데이터
분석기사
대비
프로그램
(이론특강2주차) |
1/20
(월) |
10:00
~ 13:00
(3H) |
비대면 |
6. 데이터 분석 및 시각화1
- 기술 통계: 평균, 분산, 표준편차
- 추론 통계: 가설 검정, 회귀 분석
- 통계 분석 관련 문제 풀이 |
백승훈
대표 |
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1/21
(화) |
7. 데이터 분석 및 시각화2
머신러닝 기초: 지도/비지도 학습
주요 알고리즘: K-Means,의사결정 나무
머신러닝 알고리즘 관련 문제 풀이 |
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1/22
(수) |
8. 데이터 분석 및 시각화3
데이터 시각화의 원리와 도구
시각화 사례와 데이터 스토리텔링
시각화 관련 문제 풀이 |
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1/23
(목) |
9. 데이터 분석 결과 해석 및 활용
분석 결과 해석 및 보고서 작성
데이터 기반 의사결정 사례
결과 해석 및 활용 관련 문제 풀이 |
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1/24
(금) |
10. 종합 정리 및 시험 대비
모의시험
문제 풀이 및 해설
Q&A |
❍ 대면 실습캠프
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날짜 |
시간 |
내용 |
강사 |
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2월 3일
(월) |
8:00~09:30 |
개인별 연수원 집결 (울산 머큐어엠버서더 호텔) |
백승훈
대표 |
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09:30~10:00 |
실습캠프 오리엔테이션 실시
(과정 및 유의사항 안내) |
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10:00~12:00 |
1. OT 및 시험 소개
2. 데이터 수집 |
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12:00~13:00 |
중식 |
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13:00~18:00 |
3. 데이터 전처리 기초 |
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18:00~19:00 |
석식 |
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19:00~22:00 |
4. 데이터 통합 및 변환
5. Q&A 및 복습 정리 |
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22:00~ |
1일차 교육종료 |
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2월 4일
(화) |
08:00~9:00 |
조식 |
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09:00~12:00 |
6. 통계적 데이터 분석 기법 |
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12:00~13:00 |
중식 |
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13:00~18:00 |
7. 머신러닝 기초
8. 데이터 시각화 |
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18:00~19:00 |
석식 |
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19:00~22:00 |
9. 보고서 작성 및 발표
10. Q&A 및 복습 정리 (30분) |
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22:00~ |
2일차 교육종료 |
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2월
5일
(수) |
08:00~9:00 |
조식 |
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9:00~12:00 |
11. 모의 실기시험
- 모의 실기시험
- 채점 및 결과 분석
- 피드백 및 질의응답 |
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12:00~13:00 |
중식 |
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13:00~ |
[만족도 조사 및 기념촬영]
3일차 교육종료/해산 |
□ USG공유대학 미래모빌리티 전공 참여학부(과) 리스트
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USG공유대학
융합전공 |
참여대학 |
참여학과(부) |
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미래모빌리티 |
울산대학교 |
기계공학부 |
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전기공학부(전기전자공학전공) |
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IT융합학부 |
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조선해양공학부 |
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산업경영공학과 |
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경상국립대학교 |
조선해양공학과 |
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기계공학부 |
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기계융합공학과 |
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산업시스템공학부 |
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제어로봇공학과 |
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창원대학교 |
기계공학부 |
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전기전자제어공학부 |
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스마트오션모빌리티공학과 |
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산업시스템공학과 |
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경남대학교 |
조선해양시스템공학과 |
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기계공학부 |
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전기공학과 |
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전자SW공학과 |
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인공지능학과 |
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인제대학교 |
전자IT기계자동차공학부 |
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창신대학교 |
항공정비기계학과 |
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소방방재전공 |
