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이공계 여대생 공지사항

(마감) 인공지능을 위한 R통계 / 파이썬 / 머신러닝
  • 작성자 관리자
  • 작성일 2022.06.07
  • 조회수 27

취업 실무능력 UP! 이공계 여대생을 위한

AI기초 빅데이터 교육

인공지능을 위한 R통계 파이썬 머신러닝

 

 

충청권역 R-WeSET사업단에서는 이공계 여대생들의 취업경쟁력을 강화하는데 도움을 주고자 'AI를 위한 R통계·파이썬·머신러닝 교육'을 실시합니다이번 교육에서는 비전공자 및 초보자도 활용 가능한 통계 프로그램들을 활용하여 기초 통계부터 시작해 데이터 분석머신러닝을 한 번에 배울 수 있는 과정입니다이를 통해 연구개발(R&D)을 비롯해 제품개발과 생산마케팅 등 다양한 직무에 활용할 수 있는 빅데이터 분석능력을 갖출 수 있습니다전 과정은 무료로 진행됩니다.

 

◎ 교육대상 충청권 이공계 여대생 또는 대학원생

                (각 과정별 30과정별 중복 신청 가능)

◎  교육기간 : 2022. 06. 27() ~ 07. 15()

◎ 교육장소 충남대학교 내 강의실 or 유성구 소재 세미나실 (추후개별공지)

◎ 교육방법 전과정 대면수업 (노트북 필수 지참 : i3 4G이상 가능)

    * 각 과정별 70%이상 수강시 수료증 발급

◎ 교육비 무료 (전액 사업단 지원)

 

기본교육

 

응용교육

 

심화교육

 

프로젝트

 

취업역량강화

빅데이터 분석

R통계

빅데이터 분석

R통계 실습

파이썬

머신러닝

AI를 위한

빅데이터 분석 프로젝트 수행

취업포트폴리오 작성 지도 및 컨설팅

 

[과정1] 인공지능을 위한 빅데이터 분석 R통계 (20h)

비전공자 및 초보자도 활용 가능한 통계 프로그램인 R의 기초부터 활용까지 배울 수 있는 과정

일정

교육주제

교육내용

6/27()~7/01()

(4h*5)

 

오전반 : 09~13

오후반 : 14~18

프로그래밍

기초와  R 통계

• 시작하기 

• 변수벡터모드

• 기초 통계 

• 고급 통계

데이터시각화와 패키지 활용

• 그래프 함수 활용 

• 활용 통계 분포

• 시각화 분석 기법

• ggplot2

• google maps 

• tm

• wordcloud

 

 

[과정2] 인공지능을 위한 빅데이터 분석 R통계 실습 (24h)

* R을 활용하여 다양한 직무에 활용할 수 있는 산업체 관련 빅데이터를 분석 실습해보는 과정

[과정1] 신청자 혹은 R통계 가능자에 한 해 신청 가능

일정

교육주제

교육내용

7/04()

09~13

빅데이터 활용

취업전략

• 빅데이터 역량 활용 취업준비 전략

• 취업 포트폴리오 작성법 

14~18

빅데이터

기획실습

• 빅데이터 분석 기획

• 빅데이터 분석 기획 사례

7/05()

09~13

빅데이터 활용

실무 실습

• 채용 인재의 특성 분석

• 고객이탈 여부 예측 분석

• 홍보이벤트 효과 분석

• 광고 모델 반응 분석

• 택배서비스 고객 군집분석

14~18

7/06()

09~13

빅데이터 활용

제품개발

• 신차색상 고객 선호도 분석

• 다이어트식품 효과 분석

• 책상 납품 위한 학생 신장 분석

• 패키지추천 상품의 연관성 분석

• 음료들의 유사성 분석

14~18

 

 

[과정3] 인공지능을 위한 파이썬 (28h)

초보자도 활용 가능한 파이썬 기초 및 파이썬 활용 빅데이터 분석

일정

교육주제

교육내용

7/07()

09~13

파이썬 기초

• 파이썬이란 무엇인가?

• 파이썬 프로그래밍의 기초자료형

• 제어문 이해하기

• 클래스와 모듈 이해하기

• 패키지 이해하기

• 함수 이해하기

• 파이썬 활용하기

• 정규표현식

14~18

7/08()

09~13

14~18

7/11()

09~13

파이썬 활용

빅데이터 분석

• 파이썬 데이터 분석 기초

• 파이썬 분석 활용

14~18

7/12()

09~13

 

 

[과정4] 인공지능을 위한 머신러닝 (28h)

* R통계파이썬 가능자 or [과정1][과정2] 신청자만 신청 가능

 

일정

교육주제

교육내용

7/12()

14~18

머신러닝 기초

• 머신러닝 기초

• 분류와 평가

• 분류(boosting) / 회귀 군집화 차원축소

• 추천시스템

7/13()

09~13

14~18

7/14()

09~13

• 머신러닝 활용

• 텍스트 분석(감성 분석)

• 컴퓨터 비전 기초

14~18

7/15()

09~13

14~18

 

◎  신청방법 충청권역 R-WeSET사업단 홈페이지 온라인 접수

              -> 교육자격 심사 후 개별통보

    신청바로가기 https://forms.gle/fH1wkpNUApbfLqGE6

◎ 문 의 충청권역 R-WeSET사업단 042-821-8840, pdsong@cnu.ac.kr

◎ 주 최 충청권역 R-WeSET사업단 http://wisetcnu.co.kr

◎ 후 원 과학기술정보통신부한국여성과학기술인육성재단대전광역시충남대학교