일 자

주 제

교육내용

시 간

8.14(토)

파이썬을 활용한 데이터 수집과 분석 및 시각화

변수의 개념과 활용, 다양한 데이터 유형과 사용방법, 조건문과 반복문 활용, 사용자 정의 함수 학습 등

7

8.15(일)

파일 불러오기와 저장하기, 예외처리 기법, Pandas 활용, 검색 자동화 구현, 분석한 텍스트 데이터 시각화 등

7

8.28(토)

R 프로그램을 활용한 빅데이터 분석

패키지 관리방법, 변수의 개념과 활용, 주요 데이터 유형, 벡터, 매트릭스, array, list, data frame 학습 등

7

8.29(일)

사용자 정의 함수, 조건문, 반복문, 정규식 학습 및 한글 텍스트 분석 후 시각화 등

7

1.3(월)

딥러닝 기법을 통한 솔레노이드 펌프의 고장 진단 및 예측

인공지능과 머신러닝, 딥러닝 개념, CBM, CBM+, PHM 이론 학습, 고장 진단을 위한 라이브러리 소개

2

1.4(화)

데이터 전처리 및 데이터 특징 추출

2

1.5(수)

다양한 데이터 분류 알고리즘 및 트리(Tree) 알고리즘 학습

2

1.6(목)

Deep Learning, 알고리즘 매개변수 조절 학습, Boosting 학습

2

1.7(금)

예지/잔존수명(RUL)예측을 위한 Regression 기법 학습

2

1.8(토)

빅데이터 기반 유지보수 예측

데이터 정규화, 데이터 성분 분석, 특징 추출, 데이터 시각화, 차원 축소 등

2

1.9(일)

진단을 위한 데이터 사전 준비, 알고리즘 모델 학습 및 고장 진단

3

1.10(월)

회귀 알고리즘과 모델 규제, LSTM 기반의 잔여 수명 예측

3