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빅데이터와 인공지능의 개요, 주요 개념들, 추진전략, 추진사례들을 학습합니다.
빅데이터와 인공지능의 필요성과 중요성을 이해하고 발전과정을 이해할 수 있습니다.
또한 기업에서 빅데이터 프로젝트를 추진하기 위한 전략들과 고려사항들을 이해할 수 있습니다.
빅데이터를 다루기 위한 데이터베이스 개념과 빅데이터 저장 구조에 대하여 학습합니다.
그리고 빅데이터 분석 기법들을 전체적으로 이해하고 빅데이터 적용 사례들을 살펴볼 수 있습니다.
[강사소개]
김 종 우 교수
현) 한양대학교 경영대학 경영학부 교수
- 2015 K-MOOC '경영데이터마이닝' 강좌 운영 및 우수강좌로 선정
- 2008년, 2012년 한양대학교 강의 우수 교수
- 2010년 대한민국학술원 우수학술도서 선정(경영을 위한 데이터마이닝)
학습목표
1. 빅데이터와 인공지능에 대한 전반적인 이해2. 기업에서 빅데이터 추진 시에 고려사항과 추진 전략
3. 빅데이터 분석을 위한 데이터베이스 개념과 빅데이터 저장 구조
4. 빅데이터 분석 기법들에 대한 이해
강의목차(총 18강)
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1. DT리더를 위한 빅데이터입문 오리엔테이션 1분
- [1주차] 데이터테크놀러지 개요
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2. DT(데이터 테크놀러지) 리더를 위한 과정 소개 1분
3. 인공지능과 빅데이터 29분
4. 빅데이터와 인공지능 활용 19분
- [2주차] 빅데이터 전략
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5. 빅데이터 전략 개요 1분
6. 빅데이터 전략 3분
7. 빅데이터 프로젝트 성공하기 15분
8. 데이터마이닝 방법론 23분
- [3주차] 데이터베이스와 빅데이터
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9. 데이터베이스와 빅데이터 1분
10. 데이터베이스 개요 8분
11. 데이터 모델링과 개체-관계 다이어그램 9분
12. 관계형 데이터베이스 19분
13. 데이터 웨어하우스와 데이터 마트 4분
14. 빅데이터 저장 기술 2분
- 빅데이터 분석 기법(빅데이터 적용 사례)
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15. 데이터 마이닝 기법의 구분 5분
16. 방향성 데이터마이닝 기법 28분
17. 무방향성 데이터마이닝 기법 4분
18. 추가적인 데이터마이닝 기법 5분