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  • Course

    299

  • Students

    11978

  • Video Contents

    5957

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187 Course(s)

Professor

Seong-Lyun Kim

Learning Period

01-25-2022 ~ 03-27-2022

Course Introduction

연세대학교 LINC+ 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단 전문 교육  5G와 스마트공장 교육 시리즈   5G 인프라를 활용하여 데이터와 지식이 산업 융합의 새로운 경쟁 원천으로 부각되고 있는 중이며, 이에 대한 대응을 위해서는 제조 현장에서 발생되는 데이터와 5G, AI를 융합하여 활용할 수 있도록 연관 기술에 대한 내용 전달이 필요합니다.  금번 강좌는 제조 현장에서 필요로 하는 기초적인 기술 내용(로봇, 제조 데이터, 제조 보안 등)을 전달하여 기업이 필요로 하는 영역에 5G 기술이 적용될 수 있도록 연계 운영이 주요 목적이며, 각 분야의 전문가를 통해 제반 기술을 이해하도록 아젠다를 구성하여 강의를 기획하였습니다.     <강사소개> KETI(한국전자기술연구원) | 신동인 선임  LS일렉트릭 | 권대현 수석  퀄컴코리아 | 박성은 이사 연세대학교 공과대학 | 전기전자공학부 김성륜 교수 이루온 | 최양수 상무     <커리큘럼> 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 1 제조통신 및 네트워크 이해 신동인 산업용 로봇 통신 및 기술의 이해 1시간 2 권대현 스마트 제조 주요 통신 기술 1시간 3 5G 개요 박성은   5G NR 개요 및 기술 동향 3GPP, release 15, 16 RAN(Radio Access Network) 5G Core 1시간 4 5G와 스마트공장의 융합 김성륜   5G, TSN 통산 기술과 제조 특화망 1시간 5 최양수 5G MEC 개요와 주요 기술 및 구축 방안 1시간       관련문의 : 연세대학교 LINC+ 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단(sjy813@yonsei.ac.kr)

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Paid
Convergence 5G & Smart factory (Advenced)
Certificate

[4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단] 전문과정

Convergence 5G & Smart factory (Advenced)

Professor

Seong-Lyun Kim

Learning Period

01-25-2022 ~ 03-27-2022

Course Introduction

연세대학교 LINC+ 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단 전문 교육  5G와 스마트공장 교육 시리즈   5G 인프라를 활용하여 데이터와 지식이 산업 융합의 새로운 경쟁 원천으로 부각되고 있는 중이며, 이에 대한 대응을 위해서는 제조 현장에서 발생되는 데이터와 5G, AI를 융합하여 활용할 수 있도록 연관 기술에 대한 내용 전달이 필요합니다.  금번 강좌는 제조 현장에서 필요로 하는 기초적인 기술 내용(로봇, 제조 데이터, 제조 보안 등)을 전달하여 기업이 필요로 하는 영역에 5G 기술이 적용될 수 있도록 연계 운영이 주요 목적이며, 각 분야의 전문가를 통해 제반 기술을 이해하도록 아젠다를 구성하여 강의를 기획하였습니다.     <강사소개> LS일렉트릭 | 권대현 수석 KETI | 신동인 선임 위즈코어 | 정인화 상무  노르마 | 홍성권 이사  퀄컴코리아 | 박성은 이사 연세대학교 공과대학 | 전기전자공학부 김성륜 교수     <커리큘럼> 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 1 제조 통신 및 네트워크 이해 권대현 산업 분야별 네트워크 종류 표준 기반의 산업용 이더넷 기술 1시간 2 제조 빅데이터 신동인 로봇 통신 및 관련 기술의 이해 1시간 3 제조 보안 정인화  제조 데이터 기반의 빅데이터 구현 및 사례 이기종 기반의 제조 데이터 수집 방법론 수집 데이터 가공 및 전처리 데이터를 활용한 분석 사례 1시간 4 5G와 스마트공장의 융합 홍성권 스마트 공장 보안의 이해  - 제조 보안의 이해(물리적, 논리적 등)  - 현장 중심의 보안 구축 사례 1시간 5 5G 개요 박성은   5G 이해 -3GPP, Release 15, 16 -RAN(Radio Access Network) -5G Core   6 5G와 스마트공장의 융합 김성륜   5G 아키텍쳐 및 TSN 개요         관련문의 : 연세대학교 LINC+ 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단(sjy813@yonsei.ac.kr)

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Paid
Convergence 5G & Smart factory (Reemployment)
Certificate

[4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단] 전문과정

Convergence 5G & Smart factory (Reemployment)

Professor

Chul Won Lee,

Learning Period

01-17-2022 ~ 02-28-2023

Course Introduction

미래교육원 연세인생학교 시리즈스포츠, 돈, 디지털 그리고 우리 | 이철원 | 연세대학교 스포츠응용산업학 교수Sports, money, digital technology and our lives | Yonsei School of Life <강의 소개>본 강의는 스포츠 안에 드리워진 우리의 욕망, 돈, 디지털 기술, 사회 변화에 대하여 소개하고자 합니다.스포츠 산업이 우리 삶에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 통하여 인간의 현재와 미래를 이해하고자 합니다.This lecture will introduce our desire, money, digital technology, and society changed by sports.We can understand the present and future of humans through how the sports industry is affecting our modern lives. 1강 : 왜 부호들은 축구단 주인장이 되고 싶어하나Why do rich people(chaebol) want to be the owners of the famous soccer team? 2강 : 영국 프리미어리그는 어떻게 세계 최고의 무대가 되었나How did the English Premier League become the best soccer stage in the world? 3강 : 스포츠 산업과 ICT의 전략적 동거Strategic cohabitation between the sports industry and ICT. 4강 : 4차 산업혁명은 스포츠를 어떻게 바꾸고 있나How did the 4th Industrial Revolution change sports? 5강 : 스포츠 브랜드 알아보기Understanding for sports brands.

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3

Yonsei School of Life

Sports, money, digital technology and our lives | Yonsei School of Life

Professor

Doowon Lee,

Learning Period

01-17-2022 ~ 02-28-2023

Course Introduction

미래교육원 연세인생학교 시리즈한국의 경제발전 경험과 현안들 | 이두원 | 연세대학교 경제학부 교수The Korean Economic Development: Experiences and Contemporary Issues | Yonsei School of Life <강의 소개> 1강 : 한국 경제 고도 성장의 요인들Factors behind Korea's Rapid Economic Growth 한국경제는 1963년부터 1991년까지 년평균 10%에 육박하는 고도성장을 경험하였다.본 강의는 이러한 고도성장을 가능케 한 요인을 노동과 자본 그리고 기술진보의 측면에서 살펴본다.The Korean economy has experienced rapid economic growth of roughly 10% annual growth from 1963 to 1991.This lecture examines factors that have enabled this rapid growth with respect to labor, capital, and technological progress. 2강 : 경제 발전의 함정들Traps in Economic Development 개도국이 선진국으로 진입하기 위해서는 빈곤의 함정 그리고 중진국 함정을 탈출하여야 한다. 특히 많은 개도국들이 현재까지도 중진국 함정에 빠져 있다. 본 강의는 중진국 함정의 탈출에 필요한 요인들을 분석한다. 또한 선진국 문턱의 함정에 대해서도 살펴본다. In order for a developing country to become an advanced country, it has to escape poverty trap and middle-income trap (MIT). In particular, many developing countries are still trapped in MIT. This lecture analyzes those factors that are needed to escape MIT. Also, this lecture introduces traps for high income countries. 3강 : 한국의 소득분배Korea's Income Distribution 한국의 소득분배 추이 및 현황을 빈곤과 소득불평등의 측면에서 살펴본다. 또한 빈곤과 소득불평등도를 낮출 수 있는 정책에 대해서 살펴본다. This lecture reviews trends and current status of Korea's income distribution in terms of poverty and income inequality. Also, this lecture introduces policies that can alleviate poverty and income inequality. 4강 : 1997년 외환위기의 이해Understanding the 1997 Foreign Exchange Crisis 1997년 외환위기의 발생원인과 극복과정을 살펴본다. 또한 외환위기로 인한 부작용을 소개하며, 외환위기경험으로부터 배울 수 있는 교훈을 도출한다. This lecture examines background of the 1997 foreign exchange crisis and its recovery. Also, this lecture introduces side-effects of the crisis, and draws lessons out of the crisis experience. 5강 : 북한 경제와 통일The North Korean Economy and Unification 북한경제의 발전과정을 살펴보고, 현재의 문제점을 분석한다. 또한 통일로 인한 경제적 비용 및 혜택을 비교해 본다. This lecture reviews economic development of North Korea and analyzes the current problems. Also, economic cost and benefit of unification will be compared.

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4

Yonsei School of Life

The Korean Economic Development: Experiences and Contemporary Issues | Yonsei School of Life

Professor

Meehyun Chung, Jangsaeng Kim, YOUJOON KIM

Learning Period

01-14-2022 ~ 05-01-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 연세대학교의 기독교정신에 입각하여 국제개발협력과 공적개발원조(ODA)에 대한 이해 증진, 역사 및 최근 이슈, 사회적 가치, 참여 방안 등을 위해 세계시민교육 차원에서 개설된 전문과정입니다.   [강좌 목적]   본 강좌는 연세대학교의 창립이념인 기독교정신에 입각하여 국제개발협력에 대한 이해증진과 사회적 가치, 이에 대한 구체적 내용과 참여방안을 제시하기 위하여 개설되었습니다. 본 강좌를 통해 대학청년에서 중장년에 이르기까지 국제개발협력에 대한 태도 및 인식 변화를 비롯하여 국내외 주요 현안을 이해하고 경쟁력 있는 국제개발협력 인재양성을 지속적으로 추진하고자 합니다.   [교수자 소개] 정미현 (연세대학교 연합신학대학원 교수) 김장생 (연세대학교 인문예술대학 교양교육학부 교수) 김유준 (은진교회 목사, 한신대학교 겸임교수)   [상세 커리큘럼]   주제명 키워드 강의자 콘텐츠 분량 1강 오리엔테이션 기독교, 국제개발협력, 정미현, 김장생, 김유준 정미현 00:21:38 2강 연세정신과 국제개발협력 연세정신, 기독교대학 지속가능개발, SDGs, 정의, 평화, 창조질서 정미현 00:24:43 3강 국제개발협력과 ODA (1) 지구촌, 빈곤, 양극화 ODA, 유상/무상원조 김유준 00:26:10 4강 국제개발협력과 ODA (2) 주체, KOICA, EDCF 규모, 지원 동향 김유준 00:22:26 5강 국제개발협력과 ODA (3) 국제개발협력, 성과, 과제 국제개발협력, 하나님 나라, 공평, 정의 김유준 00:32:41 6강 국제개발협력의 역사 및 최근 이슈 (1) 국제개발협력, 태동 국제개발협력, 도약, 정체 김장생 00:24:26 7강 국제개발협력의 역사 및 최근 이슈 (2) 국제개발협력, 위기 UN, MDGs, SDGs 김장생 00:21:09 8강 국제개발협력의 역사 및 최근 이슈 (3) 원조, 효과성, 효과적 개발협력 개발재원, 민간, 정부 김장생 00:21:57 9강 KOICA 사업유형 및 참여방안 KOICA, 사업유형, 참여방안 진로탐색, 해외봉사단, WFK 김유준 00:29:15 10강 국제개발협력과 사회적 가치 인권, 노동권, 안전 사회적약자 배려 환경, 성평등, 민주적 의사결정 정미현 00:33:29       총 분량 04:17:54   관련 문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205, ictl@yonsei.ac.kr)

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Paid
Christianity and International Development Cooperation - Focusing on  Official Development Assistance
Certificate

Professional course

Christianity and International Development Cooperation - Focusing on Official Development Assistance

Professor

Seong-Lyun Kim

Learning Period

01-14-2022 ~ 03-20-2022

Course Introduction

연세대학교 LINC+ 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단 전문 교육  5G와 스마트공장 교육 시리즈   5G 인프라를 활용하여 데이터와 지식이 산업 융합의 새로운 경쟁 원천으로 부각되고 있는 중이며, 이에 대한 대응을 위해서는 제조 현장에서 발생되는 데이터와 5G, AI를 융합하여 활용할 수 있도록 연관 기술에 대한 내용 전달이 필요합니다.  금번 강좌는 제조 현장에서 필요로 하는 기초적인 기술 내용(로봇, 제조 데이터, 제조 보안 등)을 전달하여 기업이 필요로 하는 영역에 5G 기술이 적용될 수 있도록 연계 운영이 주요 목적이며, 각 분야의 전문가를 통해 제반 기술을 이해하도록 아젠다를 구성하여 강의를 기획하였습니다.     <강사소개> 前현대로보틱스 | 이순열 대표이사  위즈코어 | 정인화 상무  노르마 | 홍성권 이사  연세대학교 공과대학 | 전기전자공학부 김성륜 교수     <커리큘럼> 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 1 제조 통신 및 네트워크 이해 이순열 자동화와 로봇을 통항 스마트공장론 PLC, 로봇 등의 현장용 통신 방법론 1시간 2 제조 빅데이터 정인화 제조 데이터 기반의 빅데이터 구현 및 사례  - 이기종 기반의 제조 데이터 수집 방법론  - 수집 데이터 가공 및 전처리  - 데이터를 활용한 분석사례 1시간 3 제조 보안 홍성권 스마트 공장 보안의 이해  - 제조 보안의 이해(물리적, 논리적 등)  - 현장 중심의 보안 구축 사례 1시간 4 5G와 스마트공장의 융합 김성륜 5G & Smart Factory  - Industry IoT  - Non-Public Network  - Use Case 1시간       관련문의 : 연세대학교 LINC+ 4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단(sjy813@yonsei.ac.kr)

Students

-

Paid
Convergence 5G & Smart factory (basic)
Certificate

[4차 산업혁명 혁신선도대학 사업단] 전문과정

Convergence 5G & Smart factory (basic)

Professor

Institute of Continuing Education for The Future

Learning Period

01-12-2022 ~ 02-28-2023

Course Introduction

미래교육원 연세인생학교 시리즈행정 계획과 생생한 정보 | 김순길 | 미래교육원 강사Administrative planning and Real Estate Asset vivid information | Yonsei School of Life <강의 소개>부동산의 체계와 부동산 자산관리에 대한 내용을 법률과 행정계획을 통해 배우고, 이해하며실무중심 전문가의 생생한 정보와 함께 부동산의 원칙과 올바른 투자법을 배울 수 있는 강의Learn, understand, and understand the real estate system and real estate asset management through laws and administrative plans.Lectures where you can learn the principles of real estate and how to invest properly along with vivid information from practical experts. 1강 : 부동산 자산관리 특강 1강Real Estate Asset Management Special Lecture Round 1.-부동산 투자의 기본 요소 / 부동산 자산관리의 필요성 / 부동산 자산관리의 목적The basic elements of real estate investment. / Necessity of real estate asset management. / Purpose of real estate asset management. 2강 : 부동산 자산관리 특강 2강Real Estate Asset Management Special Lecture Round 2.-부동산 투자의 기본 요소 / 부동산 투자 원칙 / 부동산 자산관리 분석The basic elements of real estate investment. / Real estate investment principle. / Real Estate Asset Management Analysis.3강 : 부동산 자산관리 특강 3강Real Estate Asset Management Special Lecture Round 3.-부동산을 보는 방법 / 부동산 생애 주기 / 부동산 가격 결정의 원칙How to look at real estate./ Real estate life cycle. / Principle of determining real estate prices. 4강 : 부동산 자산관리 특강 4강Real Estate Asset Management Special Lecture Round 4.-국토기본법, 서울기본계획 / 지구단위계획, 토지거래허가 / 도시 및 주거환경 정비법The Framework Act on National Territory. Seoul Basic Plan. / District unit plan.Land transaction permission. / Act on the Improvement of Urban Areas and Residential Environments. 5강 : 부동산 자산관리 특강 5강Real Estate Asset Management Special Lecture Round 5.-투자의 정의 / 건축법, 주택법 주택의 종류 / 주택임대차보호법Definition of investment. / Building law .Housing law. Types of houses. / Housing Lease Protection Act law.

Students

1

Yonsei School of Life

Administrative planning and Real Estate Asset vivid information | Yonsei School of Life

Professor

Institute of Continuing Education for The Future

Learning Period

01-12-2022 ~ 02-28-2023

Course Introduction

미래교육원 연세인생학교 시리즈위드코로나 시대의 여행 트렌드, 대체 불가능한 나만의 여행 | 민희식 | 미래교육원 강사Non-Fungible Travel | Yonsei School of Life <강의 소개>여행, 경계를 허물다코로나 이후의 여행 트렌드는 한곳에 머무는 체류형 여행을 통해 재충전 또는 크리에이티브한 영감을 얻으며 나만의 경험을 중요시하는 EXCLUSIVE 테마여행이 대세로 굳어질 전망이다. 나만의 경험은 그 무엇으로도 대체가 불가능한 NON-FUNGIBLE TRAVEL로 특별한 가치를 부여한다. 이는 코로나 이전 소비지향적인 여행을 벗어나 부가가치를 창출하는 투자의 한 방법으로 여행이 활용됨을 의미한다. 위드 코로나 시대를 맞아 새롭게 등장한 여행 트렌드에 대해 알아본다.Travel, Break the boundaries.The post-COVID-19 travel trend is expected to solidify the trend of EXCLUSIVE theme travel, which values one's own experience by recharging or gaining creative inspiration through stay-type travel. My own experience gives special value to NON-FUNGIBLE TRAVEL, which cannot be replaced by anything. This means that travel is used as a way of investment that creates added value away from consumption-oriented travel before COVID-19. Let's learn about the new travel trends in the era of With Corona. 1강: 테마여행THEME TRIP2강: 오직 나만을 위한 여행EXCLUSIVE TRIP3강: 투자여행INVESTMENT & TRIP4강: 워크케이션WORKCATION5강: 콘텐츠 기행FOLLOWING THE TRACE OF LITERATURE

Students

3

Yonsei School of Life

Non-Fungible Travel | Yonsei School of Life

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-06-2022 ~ 04-01-2022

Course Introduction

[강좌 요약] 통계학 개론을 강의하는 내용이며, 실습 툴로는 파이썬을 활용하는 것임. 핵심은 파이썬과 통계학을 아주 쉽게 전달하여 누구나 이해할 수 있는 통계학 수업이라는 것에 있음.   [강좌 목적] 현대에서는 데이터를 분석하여 경영 의사결정에 활용할 수 있는 능력이 필수화 되어가고 있는 상황이다. 이에 빅데이터 분석 툴로 각광받고 있는 파이썬에 대한 학습수요가 많아지고, 특히 데이터분석의 기초라고 할 수 있는 통계학 학습수요가 증대하고 있다. 이에 본 강좌에서는 아주 쉽게 전달하는 파이썬을 활용한 통계학 강의를 제공하여 업무에 적용할 수 있는 분석 능력을 갖추는 것을 목적으로 한다.   [교수자 소개] 연세대학교 응용통계학과 김현중 교수   [상세 커리큘럼]   주제명 차시명 키워드 콘텐츠 분량 1 파이썬 알기 1-1. 파이썬 실습환경 Colab 소개 파이썬, Colab 22 분 1-2. 파이썬 기본 문법과 연산 산술 연산자 등 17 분 1-3. 파이썬 자료형 숫자형 자료형 등 24 분 2 파이썬 익히기 2-1. 파일 읽고 쓰기 디렉토리 설정 20 분 2-2. 파이썬 라이브러리 패키지 21 분 3 데이터 이해하기 3-1. 모집단과 표본 모수, 통계량 15 분 3-2. 표본 추출 방법 랜덤, 층화추출 15 분 3-3. 변수와 데이터 수치형, 범주형 25 분 4 데이터 그래픽 탐색1 4-1. 수치형 데이터 그래픽 탐색 히스토그램 15 분 4-2. 범주형 데이터 그래픽 탐색 파이차트, 바차트 16 분 5 데이터 그래픽 탐색2 5-1. 다변량 수치형 데이터 그래픽 탐색 산점도 15 분 5-2. 다변량 범주형 데이터 그래픽 탐색 다변량바차트 21 분 5-3 추가 그래픽 기술 혼합 그래프 15 분 6 데이터 수치요약1 6-1. 중심위치 평균, 중앙값 33 분 6-2. 변동성 측도 분산, 표준편차 22 분 6-3. 상대위치 측도와 상자그림 분위수, 사분위수 20 분 7 데이터 전처리 7-1. 이상치 탐지 Quterlier 19 분 7-2. 결측치 대체 방안 Imputation 18 분 8 상관 분석 9-1. 공분산과 상관계수 상관계수 33 분 9-2. 상관관계 의미 상관계수 13 분 9 단순선형회귀 분석 10-1. 단순선형회귀분석 상관분석과 차이 34 분 10-2. 단순선형회귀분석 실습 파이썬 실습 19 분 10-3. 단순선형회귀분석 해석 기울기,유의성,R2 28 분 10-4. 단순선형회귀분석 예측 predict함수 12 분 10 다중선형회귀 분석 11-1. 다중선형회귀분석 소개 P-value, R2 32 분 11-2. 다중선형회귀분석 실습 1 파이썬 실습 17 분 11-3. 다중선형회귀분석 실습 2 파이썬 실습 33 분 11-4. 변수선택 방법 후진제거법 22 분 11-5. 변수선택 방법 실습 파이썬 실습 15 분       총 분량: 10시간   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205, ictl@yonsei.ac.kr)  

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1

Paid
Easy Statistics with Python
Certificate

Professional course

Easy Statistics with Python

Professor

Hyunjoong Kim, JONGHO IM, Park Taeyoung

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (기초)   [학습대상] 관련분야의 배경지식이 없는 비전공자   [학습목표] 데이터 수집 및 전처리, 분석, 시각화에서 문제해결 및 의사결정까지 이어지는 프로세스를 경험   [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 내용 강의시간 (실습포함) 1 데이터사이언스 소개 리서치 질문을 분석 목적(분류/예측/군집화)과 엮어서 기업 사례중심 소개 불량률 예측, 고객이탈, 수요예측, 고객 세분화, 추천 알고리즘 등 2시간 2  Python 프로그래밍 Python 소개 및 프로그래밍 실습 데이터 전처리 Python I/O 및 요약통계 4시간 3 탐색적 데이터 분석과 데이터 시각화 기초 EDA 및 인포그래픽스를 실제 사례를 가지고 소개 Python을 사용하여 결과와 함축적인 의미 위주로 소개 4시간 4 빅데이터 결합 및 응용 국내외 주요 빅데이터 자료 소개, 탐색 및 결합 방법을 소개 4시간 5 웹 크롤링과 텍스트 데이터 시각화 웹 크롤링 소개 네이버에서 특정 단어를 포함하는 웹 페이지의 크롤링 실습 4시간 6 데이터 모델링 입문 원인분석과 같은 해석력 위주의 통계 모형 실제 활용 사례를 중심으로 소개(수학적 작동원리 보다는 직관적 작동원리 중심) 4시간 7 머신러닝 입문 해석력 위주의 머신러닝 모형 강의 실제 활용 사례를 중심으로 소개(수학적 작동원리 보다는 직관적 작동원리 중심) 4시간 8 데이터사이언스 특강 실제 데이터사이언티스트의 경험담 1시간       총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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12

Paid
데이터사이언스 교육과정(기초) 7기
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(기초) 7기

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 금융 트랙   [학습대상] 금융 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분   [학습목표]     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 6 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 7 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 8 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가?  3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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3

Paid
데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 금융 트랙
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 금융 트랙

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 금융 트랙   [학습대상] 금융 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분   [학습목표]     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수    [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 2 A/B 검정, 평균 비교, 이벤트 분석 강승호 두 시안의 비교, Change point 탐지 3시간 3 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 4 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 5 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 6 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

Students

1

Paid
데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 금융 트랙
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 금융 트랙

Professor

-

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) 마케팅 트랙   [학습대상] 마케팅 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 실제 성과에 기여할 수 있는 새로운 마케팅 프로세스가 필요한 분 분기별 매출 상승률같은 데이터 요약은 할 줄 알지만, 데이터를 바탕으로 이를 증명하거나 발전된 인사이트를 도출하기가 어려운 분 고객의 구매가능성을 예측하는 모델구축을 해보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 5 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 6 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

Students

-

Paid
데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 마케팅 트랙
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 마케팅 트랙

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) 마케팅 트랙   [학습대상] 마케팅 관련 직무로 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 실제 성과에 기여할 수 있는 새로운 마케팅 프로세스가 필요한 분 분기별 매출 상승률같은 데이터 요약은 할 줄 알지만, 데이터를 바탕으로 이를 증명하거나 발전된 인사이트를 도출하기가 어려운 분 고객의 구매가능성을 예측하는 모델구축을 해보고자 하시는 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 2 인공신경망 박재우 Multi-layer Perceptron, 딥러닝의 기초과목 3시간 3 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가? 3시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(Missing value)처리방안 3시간 5 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 6 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 7 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층 신경망, CNN RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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2

Paid
데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 마케팅 트랙
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 마케팅 트랙

Professor

Hyunjoong Kim

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용1) ICT 및 제조 트랙   [학습대상] ICT 및 제조 분야에 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 빅데이터들을 이용하여 맞춤형 생산전략을 도출하고 싶은 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강승호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박태영 교수   연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 전용호 교수   [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 선형회귀분석 김현태 미래값 예측 및 설명을 위한 회귀분석 5시간 2 로지스틱회귀분석 전용호 범주 예측 및 설명을 위한 분류분석 3시간 3 의사결정나무 김현중 Rule에 기반한 분류, ROC와 MAPE를 이용한 비교 5시간 4 랜덤포레스트 김현중 분류 앙상블 방법 중 대표적인 방법 3시간 5 인공신경망 박재우 Multi-layer Perception, 딥러닝의 기초과목 3시간 6 SVM 박태영 Support Vector Machine, 분류력을 높이기 위한 전략 2시간 7 A/B 검정 강승호 두 시안의 비교, chhange point 탐지 3시간 8 베이지안 머신러닝 박태영 베이지안 통계학을 이용한 머신러닝 3시간         총 27시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

Students

1

Paid
데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 ICT 및 제조 트랙
Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용1) 7기 ICT 및 제조 트랙

Professor

-

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-25-2022

Course Introduction

연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 (응용2) ICT 및 제조 트랙   [학습대상] ICT 및 제조 분야에 취업/이직을 준비하는 분 데이터 기반의 의사 결정을 희망하시는 분 빅데이터들을 이용하여 맞춤형 생산전략을 도출하고 싶은 분   [학습목표] 각 산업별 실제 데이터를 바탕으로 분석하여 의사 결정을 내리는 과정을 수행하는데 필요한 데이터 분석 기법을 소개 및 설명하고 그 원리를 바탕으로 정확한 분석방법을 선택할 수 있는 능력을 갖추도록 교육하는 것을 목표로함     [교수자소개] 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 강상욱 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현중 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 김현태 교수 연세대학교 경제학부 박기영 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 박재우 교수 연세대학교 경영학과 임일 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 임종호 교수 연세대학교 응용통계학과/통계데이터사이언스학과 진익훈 교수     [커리큘럼] 구분 과목명 교수자 내용 강의시간 (실습포함) 1 군집분석 김현태 고객의 세분화, 유사한 고객들을 한 그룹으로 3시간 2 추천시스템 임일 평점에 기반한 상품 추천, 어떤 상품을 추천할 것인가? 3시간 3 연관성분석 김현중 연관성 높은 상품 및 의약품 탐지 2시간 4 결측치 자료분석 임종호 현실에서 발생하는 결측치(missing value) 처리방안 3시간 5 생존분석 강상욱 Censoring을 고려한 생존율, 부도율 예측 3시간 6 네트워크 자료분석 진익훈 소셜네트워크 분석 기법 소개 3시간 7 텍스트마이닝 박기영 비정형 및 반정형 텍스트 데이터 자연어 처리 4시간 8 딥러닝 박재우 심층학습을 위한 심층신경망, CNN, RNN 등 5시간         총 26시간   본 강좌는 연세대학교 경제대학원에서 주관하고 있습니다. 문의: 경제대학원 연세-네이버클라우드 데이터사이언스 교육과정 담당자(02-2123-4174, ydatascience@yonsei.ac.kr)

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-

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Certificate

Data science course

데이터사이언스 교육과정(응용2) 7기 ICT 및 제조 트랙
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