[{"CURRI_ID":"U24122800073","ELT_CHAPTER":[{"seq":1,"chapter_name":"빅데이터의 이해","real_chapter_time":37,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터의 시대적인 위치와 그 가치를 설명할 수 있다.
2. 데이터의 3대 요소가 무엇인지 설명할 수 있다.
3. 빅데이터의 의미를 정의할 수 있다.
","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 빅데이터의 가치
2. 데이터의 3대 요소
3. 빅데이터의 정의
"}]},{"seq":2,"chapter_name":"최신 ICT 트렌드","real_chapter_time":48,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터 시대를 준비하기 위한 핵심 기술 3개가 무엇인지 설명할 수 있다.
2. 스마트 폰에서 발전된 사물인터넷 분야의 특징과","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 빅데이터 시대의 준비
2. 사물인터넷과 H\/W의 발전
3. S\/W의 발전"}]},{"seq":3,"chapter_name":"ICBM : 클라우드","real_chapter_time":48,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터 시대를 준비하기 위한 핵심 기술 3개가 무엇인지 설명할 수 있다.
2. 스마트 폰에서 발전된 사물인터넷 분야의 특징과","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 클라우드의 이해
2. 클라우드의 주요 기능
3. 오픈스택 기술"}]},{"seq":4,"chapter_name":"ICBM : 빅데이터와 인공지능(1)","real_chapter_time":39,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터 시대를 준비하기 위한 핵심 기술 3개가 무엇인지 설명할 수 있다.
2. 스마트 폰에서 발전된 사물인터넷 분야의 특징과","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 빅데이터 핵심기술 하둡
2. 기계학습의 원리
3. 기계학습의 분류
"}]},{"seq":5,"chapter_name":"ICBM : 빅데이터와 인공지능(2)","real_chapter_time":53,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 클라우드와 가상화의 의미를 이해하고 설명할 수 있다.
2. 클라우드의 주요 기능과 사례를 설명할 수 있다.
3. 오픈소스 클라우드 기술인 오픈스택의 요소 기능을 설명할 수 있다.
","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 인공지능의 이해
2. 딥러닝의 이해
3. 인공지능의 미래"}]},{"seq":6,"chapter_name":"빅데이터 활용 사례 : 마케팅","real_chapter_time":40,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터의 핵심기술인 하둡이 나오게 된 이유와 그 특징을 설명할 수 있다.
2. 기계학습의 원리는 이해하고 설명할 수 있다.
3. 기계학습의 다양한 기법을 통계 분야","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 마케팅 분야의 빅데이터 활용 사례
2. 추천시스템과 연관 규칙
3. 국내 빅데이터 활용 사례"}]},{"seq":7,"chapter_name":"빅데이터 활용 사례 : 금융 및 기타분야","real_chapter_time":50,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터의 핵심기술인 하둡이 나오게 된 이유와 그 특징을 설명할 수 있다.
2. 기계학습의 원리는 이해하고 설명할 수 있다.
3. 기계학습의 다양한 기법을 통계 분야","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 금융분야의 주요 빅데이터 활용 사례
2. 빅데이터가 창출한 새로운 비즈니스
3. 빅데이터 활용 방안 모색"}]},{"seq":8,"chapter_name":"빅데이터 정보화전략계획(ISP) 사례","real_chapter_time":48,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터의 핵심기술인 하둡이 나오게 된 이유와 그 특징을 설명할 수 있다.
2. 기계학습의 원리는 이해하고 설명할 수 있다.
3. 기계학습의 다양한 기법을 통계 분야","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 빅데이터 ISP와 프로토타입
2. 빅데이터 분석 인프라 구성과 절차
3. 프로토타입의 수행 목적과 방법의 이해
"}]},{"seq":9,"chapter_name":"빅데이터 플랫폼","real_chapter_time":42,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 인공지능과 관련된 인공신경망","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 빅데이터 플랫폼
2. 빅데이터 프로세스 및 기술
3. 실시간 빅데이터 플랫폼
4. 빅데이터 플랫폼 구축 절차"}]},{"seq":10,"chapter_name":"빅데이터 분석 : 머신러닝(1)","real_chapter_time":39,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 인공지능과 관련된 인공신경망","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 머신러닝 알고리즘 개요
2. K-NN 알고리즘
3. 의사결정나무 분류기
"}]},{"seq":11,"chapter_name":"빅데이터 분석 : 머신러닝(2)","real_chapter_time":37,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 인공지능과 관련된 인공신경망","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 베이지안 분류기
2. 로지스틱 회귀분석"}]},{"seq":12,"chapter_name":"빅데이터 분석 : 머신러닝(3)","real_chapter_time":41,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 국내와 해외의 최초 빅데이터 사례를 이해하고 설명할 수 있다.
2. 추천시스템의 중요성을 이해하고 연관 규칙의 원리를 설명할 수 있다.
3. 하둡과 같은 빅데이터 플랫폼을 도입했을 때의 장점을 설명할 수 있다.","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. SVM(Support Vector Machines)
2. 군집(Clustering)
3. K-Means 군집(K-Means Clustering)
4. 계층적 군집(Hierarchical Clustering)
"}]},{"seq":13,"chapter_name":"빅데이터 시각화 : 개요","real_chapter_time":38,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 금융분야의 빅데이터 활용 사례를 통해 기존 마케팅과 빅데이터 마케팅의 차이를 이해하고 설명할 수 있다.
2. 빅데이터가 창출한 새로운 비즈니스 모델인 데이터 유통을 이해하고 국내 주요 데이터 유통 회사의 비즈니스 방법을 설명할 수 있다.
3. 금융이나 마케팅 분야를 넘어서 제조나 기타 분야에 빅데이터를 활용할 수 있는 창의적인 아이디어를 고안할 수 있다.","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 시각화 개요
2. 시각화의 중요성
3. 시각화의 주요 분야"}]},{"seq":14,"chapter_name":"빅데이터 시각화 : 시각 요소의 활용","real_chapter_time":44,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 기존의 ISP와 빅데이터 ISP(BSP)의 차이와 특징을 설명할 수 있다.
2. 프로토타입을 위한 빅데이터 분석 인프라 구성의 특징과 그 절차를 설명할 수 있다.
3. 프로토타입의 특징을 이해하고 그 수행 목표 및 방법을 설명할 수 있다.","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 시각화의 4대 요소
2. 시각적 단서들
3. 시각화 4개 요소의 융합과 활용"}]},{"seq":15,"chapter_name":"빅데이터의 3대 요소 및 개인정보 비식별화","real_chapter_time":39,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 빅데이터 플랫폼의 5단계 구성을 이해하고 설명할 수 있다.
2. 빅데이터의 각 프로세스별로 필요한 기술을 설명하고 그 특징을 이해할 수 있다.
실시간 빅데이터 플랫폼을 구축할 때 유의할 점을 설명할 수 있다.
3. 빅데이터 플랫폼의 구축 절차 및 특징을 이해하고 구성할 수 있다. ","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 빅데이터의 역할
2. 빅데이터 3대 요소
3. 빅데이터 자원의 확보
4. 개인정보 비식별화"}]},{"seq":16,"chapter_name":"빅데이터의 미래","real_chapter_time":45,"CHAPTER_CURRI_ID":"U24122800073","detail":[{"chapter_goal":"1. 머신러닝 알고리즘을 구현하기 위한 기본적인 개념을 이해할 수 있다.
2. K-NN 알고리즘의 원리와 분류기와 예측기의 차이점을 설명할 수 있다.
3. 의사결정나무 분류기를 이해하고 엔트로피 계산이 필요한 이유를 설명할 수 있다. ","chapter_hd":"1. 해당 차시의 학습목표를 인지하고","chapter_summary":"1. 데이터 사이언티스트
2. 빅데이터의 미래"}]}]}]