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[입문] 빅데이터로 분석하는 스마트 시티/신재생 에너지

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강좌구성:
  
10시간 (24강)
수료증:
  
발급 가능
수료기준:
  
진도율 80%이상, 과제 1회
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과정정보
커리큘럼

수강후기

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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 자​

    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.​

    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

차시내용
1차시스마트 시티
2차시스마트 그리드
3차시빅데이터의 스마트 그리드 활용
4차시신재생 에너지 (에너지 생산)
5차시ESS(에너지 저장) 및 에너지 소비
6차시BEMS
7차시빅데이터/에너지 부문 빅데이터 활용
8차시머신 러닝
9차시딥 러닝
10차시에너지 관련 데이터
11차시에너지 관련 데이터의 전처리
12차시AI의 에너지 부문 활용
13차시에너지 생산 및 소비 관련 예측 머신 러닝/딥 러닝 활용
14차시에너지 관리 관련 머신 러닝/딥 러닝 활용
15차시빅데이터 활용 에너지 관리 부문 전망
16차시파이썬 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 진도율중간평가최종평가과제
80% 이상--평가비율 100% 반영
반영된 평가 합산 0 이상