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빅데이터로 분석하는 스마트 시티/신재생에너지
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 0차시
- 교육시간
- 24시간
빅데이터로 분석하는 스마트 시티/신재생 에너지 과정은 스마트 시티/신재생 에너지 산업에 입문하는데 도움을 주고 빅데이터 분석에 있어서 실무적인 역량을 키울 수 있게 하는 과정입니다. 스마트 시티/신재생 에너지의 기초 이론부터 파이썬을 활용한 빅데이터 실습까지 종합적으로 학습하실 수 있습니다.
▶교육대상
1. 스마트 시티/신재생 에너지에 대해 생소한 입문자들
2. 비전공자라서 코드를 읽고, 쓸 수 없는 빅데이터 분석 입문자
3. 빅데이터 분석 역량을 키우고 싶은 학습자
4. 스마트 시티/신재생 에너지 관련 이론과 파이썬을 활용한 실습 프로젝트로 실제 현업에서 겪게 될 빅데이터 분석 능력을 경험하고 싶은 자
▶학습내용
1. 스마트 시티
2. 스마트 그리드
3. 빅데이터와 스마트 그리드 활용
4. 신재생 에너지 (에너지 생산)
5. ESS(에너지 저장) 및 에너지 소비
6. BEMS
7. 빅데이터(에너지 부분 빅데이터 활용)
8. 머신 러닝
9. 딥 러닝
10. 에너지 관련 데이터
11. 에너지 관련 데이터의 전처리
12. AI의 에너지 부문 활용
13. 에너지 생산 및 소비 관련 이슈와 머신 러닝/딥 러닝 활용
14. 에너지 관리 관련 머신 러닝/딥 러닝 활용
15. 빅데이터 활용 에너지 관리 부문 전망
16. 파이썬 기초 (이론)
17. ★실습★ 파이썬 기초
18. ★실습★ Numpy 모듈
19. ★실습★ Pandas 모듈
20. ★실습★ Matplotlib 모듈
21. ★실습★ 데이터 전처리 (Scikitlearn 모듈 활용)
22. ★실습★ 머신러닝 모델 수행 (Scikitlearn 모듈 활용)
23. ★실습★ 예제1. 실제 데이터를 바탕으로 태양광 생산량 예측: Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikitlearn 활용
24. ★실습★ 예제2. 실제 데이터를 바탕으로 데이터 전처리 및 데이터 분석법 설명
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 스마트 시티/신재생 에너지의 개념을 학습할 수 있다.2. ESS와 BEMS에 대한 개념을 학습할 수 있다.
3. 머신 러닝과 딥 러닝의 개념과 알고리즘을 학습할 수 있다.
4. 에너지 관련 데이터 및 전처리에 대해 학습할 수 있다.
5. 파이썬의 기본 이론에 대해 학습할 수 있다.
6. Numpy/Pandas/Matplotlib 모듈에 대해 학습할 수 있다.
7. Scikitlearn 모듈 활용한 데이터 전처리와 머신 러닝 모델 에 대해 학습할 수 있다.
