[전사원 UP!] 빅데이터로 관통하는 4차산업의 미래
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비환급(상시)과정이란 지원/환급금 없이 수강생 본인이 수강료를 전액 부담하는 학습유형
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수강생이 국가지원제도 및 회사의 지원을 받지 않고 자기개발 및 스스로의 직무능력 향상을 위해서 100% 자비부담금으로 수강신청을하는 과정
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안전보건교육 평가별 이수조건은 각 차시평가별 평가 80%, 학습진도율 20%로 하여 총 득점의 70점이 넘어야 평가이수가 가능합니다.
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모든 차시평가가 이수가되어야 수료조건에 충족이됩니다.
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차시별 평가의 각 평가별 응시횟수는 6회(재응시 5회)이며 재응시 3회차에는 해당 차시 진도를 재수강해야 재응시가 가능합니다.
| 과정 소개 |
AI(인공지능)가 바꾸는 현재 산업과 미래 산업 전반의 조망, 머신러닝과 딥러닝의 이해, 디지털융합시대 블록체인의 연결성, 사물인터넷과 AR/VR을 위시한 메타버스 기술의 발전 조망까지 깊이있는 디지털융합과정 전반을 학습합니다. 교육의 흥미도를 올리기 위해 AI 딥페이크 아나운서 방식을 도입하여 훈련내용을 효과적으로 전달하도록 교수설계한 과정으로, 애니메이션, 시뮬레이션 퀴즈쇼, 스토리텔링 등을 통하여 더욱 몰입감 있는 디지털융합과 4차산업혁명 전반에 대한 이해도를 높이는 강의입니다. 개별화, 맞춤화 진행을 위한 24가지 경우의 수 로직에 따라 모든 학습내용을 체계적으로 체득화하여 실무역량강화에 큰 도움을 줄 수 있습니다. |
| 학습 대상 |
디지털 융합시대 빅데이터에 대한 기초 지식을 얻고 새로운 기회를 모색하고자 하는 임직원 |
| 학습 목표 |
1. 빅데이터의 등장 배경을 통해 빅데이터의 전망을 알아보고 기술 발전 동향과 변화의 방향을 이해한다. 2. 빅데이터의 서비스를 위해 목표를 수립하고 모델을 수립하는 전략과 정책을 알아본다. 3. 빅데이터 생산과 수집 기술의 과정을 알아보고 빅데이터를 분석하며, 빅데이터가 적용되고 있는 산업 분야를 살펴본다. |
| 교수 소개 |
한동욱 학력 - 한국과학기술원(KAIST) 경영공학전공( 박사졸업 ) 경력 총 경력 : 15년 6개월 - 전주대 문화융합대학 스마트미디어학과 교수 ( 15 년 5 개월 ) - 교육부4차산업혁명혁신선도대학사업단장 ( 1 년 3 개월 ) - K-MOOC사업:4차산업혁명과스마트기술컨텐츠개 ( 1 년 1 개월 ) |
학습내용
| 차시 |
내용 |
| 1차시 |
쉽게 이해하는 빅데이터의 개요 |
| 2차시 |
디지털뉴딜로 바라보는 빅데이터의 미래-1 |
| 3차시 |
디지털뉴딜로 바라보는 빅데이터의 미래-2 |
| 4차시 |
빅데이터 서비스를 위한 워밍업-목표수립 |
| 5차시 |
빅데이터 서비스를 위한 워밍업-모델수립 |
| 6차시 |
빅데이터 서비스를 위한 워밍업-전략과 정책 |
| 7차시 |
빅데이터 핵심! 빅데이터 생산과 수집 기술 |
| 8차시 |
빅데이터 핵심! 빅데이터 관리와 분석 기술 |
| 9차시 |
빅데이터 분석 - 데이터 확보 기획 |
| 10차시 |
빅데이터 분석 - 데이터 탐색 기획 |
| 11차시 |
빅데이터 분석 - 모델링 기획과 결과 적용 |
| 12차시 |
그래프 데이터베이스와 빅데이터 시각화 기술 |
| 13차시 |
빅데이터 아키텍처 기획하기 |
| 14차시 |
빅데이터 수집 기술 기획하기 |
| 15차시 |
빅데이터 저장 기술 기획하기 |
| 16차시 |
빅데이터 처리 기술 기획하기 |
| 17차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-1 |
| 18차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-2 |
| 19차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-3 |
| 20차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-4 |
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학습내용
| 차시 |
내용 |
| 1차시 |
쉽게 이해하는 빅데이터의 개요 |
| 2차시 |
디지털뉴딜로 바라보는 빅데이터의 미래-1 |
| 3차시 |
디지털뉴딜로 바라보는 빅데이터의 미래-2 |
| 4차시 |
빅데이터 서비스를 위한 워밍업-목표수립 |
| 5차시 |
빅데이터 서비스를 위한 워밍업-모델수립 |
| 6차시 |
빅데이터 서비스를 위한 워밍업-전략과 정책 |
| 7차시 |
빅데이터 핵심! 빅데이터 생산과 수집 기술 |
| 8차시 |
빅데이터 핵심! 빅데이터 관리와 분석 기술 |
| 9차시 |
빅데이터 분석 - 데이터 확보 기획 |
| 10차시 |
빅데이터 분석 - 데이터 탐색 기획 |
| 11차시 |
빅데이터 분석 - 모델링 기획과 결과 적용 |
| 12차시 |
그래프 데이터베이스와 빅데이터 시각화 기술 |
| 13차시 |
빅데이터 아키텍처 기획하기 |
| 14차시 |
빅데이터 수집 기술 기획하기 |
| 15차시 |
빅데이터 저장 기술 기획하기 |
| 16차시 |
빅데이터 처리 기술 기획하기 |
| 17차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-1 |
| 18차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-2 |
| 19차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-3 |
| 20차시 |
산업에서 활용되는 빅데이터 비즈니스-4 |
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평가기준
| 평가항목 |
진도율 |
시험 |
과제 |
진행단계평가 |
수료기준 |
| 평가비율 |
- |
80% |
20% |
0% |
- |
| 수료조건 |
80% 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
0점 이상 |
40점 이상 |
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