2021 접수마감
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□ 배경 및 목적 ○ 4차 산업 연계 미래 기상산업시장을 선도하고 기상산업 활성화 및 시장 창출을 견인할 수 있는 융·복합 인재 양성 필요 ○ 기상기후 빅데이터 및 날씨경영 전문 인력 육성을 위한 대상·수준별(기본/심화) 맞춤형 교육 과정 개설·운영 □ 주요내용 ○ 교육대상: 기상기후 빅데이터에 관심이 있거나 관련업무 종사자 ○ 교육인원: 과정별 15명 내외 ○ 교육일정 - (기본과정) 2021. 6. 24.(목)∼6. 25.(금)/ 2일, 12시간 - (심화과정) 2021. 6. 28.(월)∼6. 30.(수)/ 3일, 18시간 ○ 교육방법: 온라인 실시간 원격교육(ZOOM 프로그램 활용 예정) □ 과정별 교육내용 ○ (기본과정) 2021. 6. 24.(목)∼6. 25.(금)/ 2일, 12시간 구분 교과목 주요내용 시간 기본과정 기상기후 빅데이터 이해 · 기상기후 빅데이터의 가치 이해 · 빅데이터가 경제활동에 미치는 영향 1.5 데이터베이스 이해 · 데이터베이스 특징 및 구조 설계 · 데이터베이스 설계절차 및 연결 · 테이블, 뷰, 인덱스 등 이해 3 4차 산업혁명과 지능정보기술 · 4차 산업혁명과 지능정보기술(드론, 블록체인, 빅데이터, 인공지능)의 이해 · 빅데이터 트렌드 및 시장전망 2 기상기후 빅데이터 융합서비스와 분석 플랫폼 이해 · 기상기후 빅데이터 활용사례*, 분석플랫폼 이해 * 서리예측기술, 도로위험기상정보 생산기술 등 1.5 빅데이터 분석 및 시각화 · 빅데이터 분석 및 시각화 패키지 활용방법 등 소개 2 기상기후정보 활용 사례 · 탄소중립, ESG 개념과 구조의 이해 및 기상기후데이터 활용 사례 1 ※ 교과목 내용 및 시간 변동 가능 ○ (심화과정) 2021. 6. 28.(월)∼6. 30.(수)/ 3일, 18시간 구분 교과목 주요내용 시간 심화과정 통계분석 · 기후데이터 통계기준 및 종류, 산출방법 이해 · 데이터 분석을 위한 기초 통계이론 2 머신러닝 알고리즘 · 머신러닝의 이해와 원리 · 기상데이터 머신러닝 실습(파이썬 openCV 패키지 활용 안면인식 프로그래밍 등) 4 R프로그램 실습 · R프로그램 및 기상기후 빅데이터 분석 실습 6 Python프로그램 실습 · Python프로그램 및 기상기후 빅데이터 분석 실습 6 ※ 교과목 내용 및 시간 변동 가능 □ 교육 신청 ○ 접수기간: 4. 26.(월)∼5. 10.(월) ○ 교 육 비: 무료 ○ 신청서류: 교육신청서 및 개인정보 수집·이용 동의서([별첨] 참조) 1부 ○ 신청방법: 신청서류 작성 및 서명 후 이메일(educenter@kmiti.or.kr) 제출 □ 행정사항 ○ 정원을 초과하는 경우 교육생 선정은 교육과정 별 선착순 접수 - 선착순 모집으로 선정되지 않을 경우, 신청서에 2차 교육 희망 기재 시 하반기 교육(8월 예정) 우선 선발 예정 ○ 교육확정 및 안내 - (1차) 접수 마감 후 7일 이내 개별 SMS 안내 - (2차) 교육 시작 전 7일 이내 교육 안내 메일 발송 ○ 교육문의: 한국기상산업기술원 기상기후교육팀(070-5003-5233) □ 기타사항 |