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데이터사이언스
데이터사이언스 과정정보
수강기간 60일
강의구성 10차시
담당강사 정광민
수강료 200,000원
과정소개

 

아래 [강의 소개 영상] 을 시청해 주시기 바랍니다.

 

 


강의소개페이지_데이터사이언스...jpg

  

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강사소개
정광민 (포항공과대학교 산업경영공학과 교수)

- 現 포항공과대학교 산업경영공학과 교수 및 인공지능대학원 융합대학원 소셜데이터사이언스 겸임교수
- 現 미국 실리콘밸리 사이버 보험회사 (Cowbell Cyber, Inc.) 데이터 분석 기술자문
- 現 한국리스크관리학회 디지털보험위원장
- 前 미국 드레이크 대학교 (Drake University) Robb B. Kelley 초빙교수 리스크 및 보험계리학과
- 前 스위스 생갈렌 대학교 (University of St. Gallen) 보험경제연구소 선임연구원
- 2021 한국보험학회 한동호 학술상 최우수 논문상
- 2019 국제계리사회 (International Actuarial Association: IAA) 최우수 논문상
- 2018 아시아 태평양 리스크 및 보험 학회 (Asia Pacific Risk and Insurance Association: APRIA) 최우수 논문상
수료기준
평가기준 진도 시험 과제 토론 기타
배점 100% 0% 0% 0% 0%
과락기준 80% 0점 0점 0점 0점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
강의목차
차시 강의명 강의설명
1차시 강의소개_데이터사이언스 강의소개_데이터사이언스
2차시 1강. 데이터 사이언스 소개 1. 데이터 사이언스 (Data Science) 란?
 1) 데이터 사이언스 정의
 2) 데이터 사이언스 관련 용어
 3) 데이터 사이언스 발전과정
2. 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
 1) 데이터 사이언티스트 정의
 2) 데이터 사이언티스트 핵심역량
3차시 2강. 데이터 사이언스 프로세스 1. 데이터 사이언스 프로세스
 1) 데이터 사이언스 프로세스 개요
 2) 문제 정의 단계
 3) 전략 수립 단계
 4) 데이터 수집 단계
 5) 데이터 분석 단계
 6) 결과 해석 및 적용 단계
4차시 3강. 데이터 수집 및 관리 1. 데이터 수집
 1) 데이터 형식 및 타입
 2) 데이터 수집계획 및 기술
2. 데이터 관리
 1) 데이터 수집 계획
 2) 데이터 수집 기술
5차시 4강. 데이터 탐색 I 1. 탐색적 자료분석
 1) 탐색적 자료분석이란 무엇인가
 2) 탐색적 자료분석의 효과
2. 기본 통계분석을 통한 데이터 탐색
 1) 기초 통계량을 통한 이해
 2) 데이터 분포 시각화를 통한 이해
6차시 5강. 데이터 탐색 II 1. 횡단면 데이터 탐색
 1) 횡단면 데이터 소개
 2) 횡단면 데이터 탐색과정
2. 시계열 데이터 탐색
 1) 시계열 데이터 소개
 2) 시계열 데이터 탐색과정
7차시 6강. 데이터 전처리 1. 데이터 전처리 작업
 1) 데이터 전처리 필요성과 데이터 품질
 2) 데이터 정화 방법
2. 데이터 변환
 1) 범주형 변수변환과 로그변환
 2) 데이터 정규화
8차시 7강. 데이터 분석 I 1. 데이터 분석 기초
 1) 데이터 분석 이해와 종류
 2) 통계적 분석
2. 기계학습을 통한 데이터 분석
 1) 비지도학습 vs. 지도학습
 2) 비지도학습 I : 클러스터링
 3) 비지도학습 II : 차원축소
9차시 8강. 데이터 분석 II 1. 지도학습 접근법
 1) 지도학습 I : 분류
 2) 지도학습 II : 회귀
2. 기타 기계학습 기반 방법론
 1) 연관 분석
 2) 텍스트 분석
3. 모델 성능 평가
 1) 모델 성능 평가의 중요성
 2) 성능 평가 지표
10차시 9강. 보험산업과 디지털 전환 1. 디지털 전환과 금융산업
 1) 디지털 전환과 환경변화
 2) 디지털 전환 활용 기술
2. 보험사의 디지털 전환 양상
 1) 인슈어테크 소개
 2) 인슈어테크 현황
3. 보험산업 디지털 전환의 쟁점
 1) 쟁점 1 : 디지털 인재 수급
 2) 쟁점 2 : 이머징 리스크 관리