2020년 수요자맞춤형 기상기후 빅데이터 공개강좌 교육생 모집 |
【 2020. 9. 18.(금) / 한국기상산업기술원 기상기후교육팀 】
□ 목적
○ 4차 산업혁명 연계 기상기후 빅데이터와 다양한 분야의 기상자료 활용 확대
○ 기상기후산업 분야 전문인력 육성을 위해 수준별 수요자맞춤형 기상기후 빅데이터 교육 개설·운영
□ 주요내용
○ 교육대상: 관련업무 종사자 및 대학생 등 기상기후 빅데이터에 관심있는 자
※ 심화과정은 데이터 분석도구를 기본활용이 가능하여야 수강에 어려움이 없음
○ 교육인원: 회차별 15명 내외
○ 교육일정
- (기본과정) 2020. 10. 29.(목)∼10. 30.(금) / 2일, 11시간 ※ 10시 시작 예정
- (심화과정) 2020. 11. 11.(수)∼11. 13.(금) / 3일, 18시간 ※ 10시 시작 예정
○ 교육방법: 실시간 원격 화상교육(ZOOM 프로그램 이용예정)
□ 수준별 교육내용
구분 | 교과목 | 주요 내용 | 시간 |
기본과정 | 4차 산업혁명과 지능정보기술 | 4차 산업혁명과 지능정보기술*의 이해 * 드론, 블록체인, 빅데이터, 인공지능 빅데이터 트렌드 및 시장전망 | 2 |
데이터베이스 이해 | 데이터베이스 특징 및 구조 설계 데이터베이스 설계절차 및 연결 테이블, 뷰, 인덱스 등 이해 | 3 | |
기상기후 빅데이터 이해 및 활용법 소개 | 데이터 정책 및 전주기(생산, 수집, 품질관리, 제공)에 대한 이해 기상기후데이터 습득 방법 소개 및 기상자료 개방포털 활용 방법 이해 | 1.5 | |
기상기후 빅데이터 융합서비스와 분석 플랫폼 이해 | 기상기후 빅데이터 활용사례*, 분석플랫폼 이해 * 서리예측기술, 도로위험기상정보 생산기술 등 | 1.5 | |
빅데이터 분석 및 시각화 | 빅데이터 분석 및 시각화 패키지 활용방법 등 소개 | 3 | |
계 | 11 | ||
심화과정 | 통계분석 | 기후데이터 통계기준 및 종류, 산출방법 이해 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 개념과 알고리즘 소개 데이터 분석을 위한 기초 통계이론 | 2 |
머신러닝 알고리즘 | 머신러닝의 이해와 원리 속성과 레이블, 유사도의 개념 머신러닝 실습(군집실습, 의사결정나무를 이용한 분류기 실습 등) | 4 | |
R프로그램 이해 | R 언어 및 기상기후 빅데이터 분석 | 6 | |
Python프로그램 이해 | Python 언어 및 기상기후 빅데이터 분석 | 6 | |
계 | 18 | ||
□ 교육 신청
○ 접수기간: 9. 21.(월)∼10. 5.(월) 18:00까지
○ 교 육 비: 무료
○ 접수서류: [붙임. 교육신청서] 작성 후 신청
○ 접수방법: 이메일 접수(parkj@kmiti.or.kr) ※ 선착순 접수
○ 교육확정 및 안내
1차: 접수 마감 후 7일 이내 개별 SMS 통보
2차: 교육 시작 전 7일 이내 교육 안내 메일 발송
○ 기타문의: 한국기상산업기술원 교육담당자(070-5003-5233)
□ 기타사항
○ 빅데이터 분석 실습을 위하여 개인 노트북 지참*
* 기본 원격교육으로 운영되나, 코로나-19 상황에 따라 집합교육이 가능할 경우에 해당
○ 교육 종료 후 한국기상산업기술원장 명의 수료증 수여(이수시간 80% 이상)
○ 교육 만족도 설문지 진행 예정