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일 정 |
과목명 |
주요 교육 내용 |
강 사 |
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날 짜 |
시 간 |
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11/9 (1회) |
09:00 ~ 12:00 | 제조산업계의 현황 및 빅데이터 활용 전략 |
1.1 제조 산업계의 현황과 스마트 제조 • 산업계의 Paradigm 및 Digittal Transformation의 의미 • Industry 4.0 및 Smart Factory의 개념 • Smart Factory 도입의 필요성과 추진 방향 1.2 스마트공장 구축 방법론 1.3 데이터 기반의 스마트 제조 |
권대욱 전문위원 (한국스마트제조산업협회) |
| 13:00 ~ 17:00 |
1.2 Big Data의 개요 및 제조 Big Data의 활용 전략 • Big Data의 개요 및 특징 • Data 분석의 가치 파악 (정형/비정형 Data) • Big Data의 기획 및 전략 • Data의 연결/수집 및 활용 방안 • 제조 Big Data의 활용 방안 - 제조 Big Data의 연계 (Data Source) - 공정 Data의 확보 및 제조 Data 분석 |
김진욱 이사 (APEX C&T) |
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11/16 (2회) |
09:00 ~ 12:00 | Big Data의 컴퓨팅 기술 및 Big Data Platform |
2.1 제조 Big Data의 수집, 저장 및 처리 기술 • 내부/외부 데이터의 수집 및 관리 • Machine 데이터의 실시간 수집 • In-Memory Computing |
김계홍 상무 (오라클) |
| 13:00 ~ 17:00 |
2.2 제조 Big Data의 분석/시각화 표현 기술 • 분석 기술 (Data Mining, 분류, 기계 학습, AI 등) • 표현 기술 (시각화) |
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11/23 (3회) |
09:00 ~14:00 | Big Data 활용 기술 |
3.1 제조 Big Data를 위한 분석기술 • 지도 학습 / 비지도 학습 구분 및 이해 • 제조 Data 분석에 많이 활용되는 분석 기법 • 머신 러닝(Machine Learning)의 개요 • 인공지능(AI)와 적용 범위 • 분석 수행 방법론의 이해 |
김진욱 이사 (APEX C&T) |
| 14:00 ~ 17:00 |
3.2 제조 Big Data 분석 사례 • 업종별 Data 분석 및 활용 사례 소개 • 교육 참석자의 개별 현장 적용 방안 토론 |
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11/30 (4회) |
09:00 ~ 17:00 | 제조 Big Data의 분석 실습 |
4.1 제조 Big Data 분석 실습 • 분석 Tool(JMP)을 사용한 Data 변환 및 분석 • 데이터의 시각화 실습 • 다변량 분석 및 머신 러닝을 적용한 데이터 분석 실습 |
배용섭 대표 (이노벨류) |
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