매치업 프로그램-빅데이터분석(R머신러닝)

■ 교육부주관 ‘매치업 (Match業) 프로그램’ 소개

  • 비전 : 4차 산업혁명 시대 대비 새로운 교육 플랫폼 도입
  • 목표 : 사회 변화에 유연하게 대처할 수 있는 평생교육 여건 조성
학습자 교육과정의 선택권 보장
교육기관 교육과정 운영의 자율성 보장
대표기업·산업체 직무·교육 간 미스매치 해소
직무능력 수요에 즉각적인 대비

■ ‘매치업 (Match業) 프로그램’ 운영 흐름도  

■ ‘매치업 (Match業) 프로그램’ 중 ‘빅데이터 분야’ 교육과정 및 교육기관

대표기업 교육과정 교육기관
액셈
빅데이터 분석(R 머신러닝) 고려사이버대학교
빅데이터 분석(파이썬 머신러닝) 포항공과대학교
빅데이터 분석(텐서플로우 딥러닝) 한국능률협회, 제이에스데이타
빅데이터 플랫폼 구축 코리아해럴드

■ 고려사이버대학교 '빅데이터 분석(R 머신러닝)' 교육과정

교육대상 과목명 내용 강사 수강기간
빅데이터 분석에 관심 있는 일반인
(재직자, 구직자, 대학생 등)
머신러닝을 위한 R기초와 통계
  • 빅데이터 분석 및 머신러닝 개요
  • 머신러닝을 위한 통계의 이해
  • R시각화 이해와 활용
박기남 과목별 7주차 구성
총 8주(2개월) 과정
머신러닝을 위한 수학적 기초
  • 선형대수
  • 회귀분석 이해 및 활용
  • 나이브베이지언 이해 및 활용
배원성
머신러닝 - 지도학습
  • 서포트벡터머신의 이해 및 활용
  • KNN의 이해 및 활용
이혜영
머신러닝 - 비지도학습
  • 연관성 분석의 이해 및 활용
  • 주성분 분석의 이해 및 활용
이혜영

■ 학습방법

  • 온라인 학습

■ 이수기준

  • 각 과목별 출석 80% 이상 출석 완료, 과제, 시험, 퀴즈 등 평점 60점 이상 시 과목별 이수증 발급(교육기관-고려사이버대학교)
  • 전과목 이수 후 대표기업(엑셈)의 ‘직무능력 인증평가’ 합격 시 인증서 발급(대표기업-엑셈)
1차평가 교육기관(고려사이버대학교)
  • 과목 별 이수여부 평가
  • 출결사항, 퀴즈, 레포트 등을 활용
  • 과목별 이수기준은 개별 강의 별도 공지
2차평가 대표기업(엑셈)
  • 종합평가(주관식/객관식)
  • 핵심직무 과정별 집합평가
  • 대표기업/교육기관 공동출제

■ 강사프로필

강사 강사명 과목명 주요경력
박기남 머신러닝을 위한 R기초와 통계
  • 現 고려사이버대학교 소프트웨어공학과 외래교수
  • 現 고려대학교 정보창의교육연구소 연구교수
  • 前 순천향대학교 조교수
배원성 머신러닝을 위한 수학적 기초
  • 現 NH투자증권 Digital플랫폼부 팀장
  • 前 고려대학교 대학원 금융공학협동과정 강의교수
  • 前 서울대학교 생명공학공동연구원 선임 연구원
이혜영 머신러닝-지도학습
머신러닝-비지도학습
  • 現 (주) 알스피릿 대표이사
  • 現 고려사이버대학교 미래학부 겸임교수
  • 밀라노공대 경영학(빅데이터MBA) 박사