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[입문] 빅데이터로 분석하는 스마트 시티/신재생 에너지
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과정소개
[입문] 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.
학습대상
1)스마트 시티/신재생 에너지에 대해 생소한 입문자들
2)비전공자라서 코드를 읽고, 쓸 수 없는 빅데이터 분석 입문자
3)빅데이터 분석 역량을 키우고 싶은 취업 준비생
4)스마트 시티/신재생 에너지 관련 이론과 파이썬을 활용한 실습 프로젝트로 실제 현업에서 겪게 될 빅데이터 분석 능력을 경험하고 싶은 자학습목표
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.교수소개
이동규
- KAIST 전기 및 전자 공학부 공학 석사
- Imperial College London Department of Civil & Enviornmental Engineering
- 한양대학교 / 단국대학교 겸임교수
- 現 L 전자
- 前 H 건설 학습내용
| 차시 | 내용 |
|---|---|
| 1차시 | 스마트 시티 |
| 2차시 | 스마트 그리드 |
| 3차시 | 빅데이터의 스마트 그리드 활용 |
| 4차시 | 신재생 에너지 (에너지 생산) |
| 5차시 | ESS(에너지 저장) 및 에너지 소비 |
| 6차시 | BEMS |
| 7차시 | 빅데이터/에너지 부문 빅데이터 활용 |
| 8차시 | 머신 러닝 |
| 9차시 | 딥 러닝 |
| 10차시 | 에너지 관련 데이터 |
| 11차시 | 에너지 관련 데이터의 전처리 |
| 12차시 | AI의 에너지 부문 활용 |
| 13차시 | 에너지 생산 및 소비 관련 예측 머신 러닝/딥 러닝 활용 |
| 14차시 | 에너지 관리 관련 머신 러닝/딥 러닝 활용 |
| 15차시 | 빅데이터 활용 에너지 관리 부문 전망 |
| 16차시 | 파이썬 기초 (이론) |
| 17차시 | ★실습★ 파이썬 기초 |
| 18차시 | ★실습★ Numpy 모듈 |
| 19차시 | ★실습★ Pandas 모듈 |
| 20차시 | ★실습★ Matplotlib 모듈 |
| 21차시 | ★실습★ 데이터 전처리 (Scikitlearn 모듈 활용) |
| 22차시 | ★실습★ 머신러닝 모델 수행 (Scikitlearn 모듈 활용) |
| 23차시 | ★실습★ 예제1. 실제 데이터를 바탕으로 태양광 생산량 예측: Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikitlearn 활용 |
| 24차시 | ★실습★ 예제2. 실제 데이터를 바탕으로 데이터 전처리 및 데이터 분석법 설명 |
수료기준
| 수료기준 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 총 진도율 | 중간평가 | 최종평가 | 과제 | |
| 80% 이상 | - | - | 평가비율 100% 반영 | |
| 반영된 평가 합산 0점 이상 | ||||