| 1. | |
강의소개 | AI보안데이터 리터러시과목의 개요 및 필요성을 파악할 수 있다. |  |
|
빅데이터와 AI의 이해 | 빅데이터와 AI의 이해 | |
|
|
데이터의 이해 | 데이터란 무엇인지, 데이터와 정보의 관계에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
AI의 개념 및 빅데이터와의 관계(1) | AI (인공지능)의 개념 및 빅데이터와의 관계에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
AI의 개념 및 빅데이터와의 관계(2) | AI (인공지능)의 개념 및 빅데이터와의 관계에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
빅데이터의 가치와 영향, 사례소개 | 빅데이터의 가치와 영향에 관해 이해하고, 빅테이터 활용 사례를 통해 활용 방안을 생각해 볼 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 |  |
|
| 2. | |
데이터 베이스와 데이터 처리기술의 필요성 | 데이터 베이스와 데이터 처리기술의 필요성 | |
|
데이터베이스의 정의와 특성 | 데이터베이스의 정의와 특징에 대해 설명할 수 있다. | |
|
|
데이터 처리 기술과 프로세스(1) | 데이터 처리기술과 프로세스 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 처리 기술과 프로세스(2) | 데이터 처리기술과 프로세스 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 연계 및 통합기법 요약 | 데이터 연계 및 통합 기법 요약과 비정형데이터 처리에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 3. | |
데이터 분석의 중요성 | 데이터 분석의 중요성 | |
|
데이터 분석기획 | 데이터 분석 기획에 대해 이해하고, 방향성을 도출해 낼 수 있다. | |
|
|
분석 방법론과 분석 프로젝트 관리방안(1) | 분석 방법론과 분석프로젝트 관리방안에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
분석 방법론과 분석 프로젝트 관리방안(2) | 분석 방법론과 분석프로젝트 관리방안에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
분석 방법론과 분석 프로젝트 관리방안(3) | 분석 방법론과 분석프로젝트 관리방안에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립(1) | 분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립(2) | 분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계 수립에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 4. | |
데이터분석기법의 이해 | 데이터분석기법의 이해 | |
|
통계분석(1) | 분석 과정에서 확률을 이용한 통계에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
통계분석(2) | 분석 과정에서 확률을 이용한 통계에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
통계분석(3) | 분석 과정에서 확률을 이용한 통계에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
정형 데이터 마이닝(1) | 정형 데이터마이닝에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
정형 데이터 마이닝(2) | 정형 데이터마이닝에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
정형 데이터 마이닝(3) | 정형 데이터마이닝에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
비정형데이터 마이닝 | 비정형 데이터 마이닝에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 5. | |
정보보안의 중요성 | 정보보안의 중요성 | |
|
네트워크 구축 및 경로/트래픽(1) | 네트워크의 설치 구조에 대해 이해하고, 경로제어와 트래픽 제어에 대한 흐름 및 기능을 분석하여 실무에 적용할 수 있다. | |
|
|
네트워크 구축 및 경로/트래픽(2) | 네트워크의 설치 구조에 대해 이해하고, 경로제어와 트래픽 제어에 대한 흐름 및 기능을 분석하여 실무에 적용할 수 있다. | |
|
|
소프트웨어 개발 보안(개발 직무별 보안활동) | 안전한 소프트웨어를 개발하기 위해 필요한 보안활동에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
회복/병행제어와 데이터 표준화 | 병행제어의 목적과 문제점에 대해 이해하고, 데이터 표준화의 기대효과에 대해 설명할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 6. | |
소프트웨어 개발 및 시스템 보안 구축을 위한 방법 | 소프트웨어 개발 및 시스템 보안 구축을 위한 방법 | |
|
Secure SDLC | 소프트웨어생명주기(SDLC)와 Secure SDLC에 대한 개념을 이해하고, 요구사항 분석 단계별 보안활동에 대해 설명할 수 있다. | |
|
|
세션 통제 및 입력데이터 검증 및 표현 | 세션에서 발생하는 정보 관리하는 방법을 이해하고, 입력데이터의 검증 및 표현에 대해 설명할 수 있다. | |
|
|
캡슐화와 암호알고리즘 | 데이터와 기능의 보안 점검 항목들을 이해하고, 암호 알고리즘의 방법을 나열할 수 있다. | |
|
|
서비스 공격 유형 및 서버 인증 | 서비스 거부 공격의 유형과 서버 인증 방법에 대해 이해하고, 위조 사이트 등에 대비할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 7. | |
데이터분석의 적용 | 데이터분석의 적용 | |
|
데이터 분석과 정보보호(1) | 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 분석과 정보보호(2) | 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 분석과 정보보호(3) | 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 분석과 정보보호(4) | 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 분석과 정보보호(5) | 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 분석과 정보보호(6) | 데이터 분석·활용 시 고려해야 할 정보보호 관련 요구사항에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
데이터 3법이란? | 국내 데이터 3법에 따른 법제도적 준수사항을 학습하여 데이터 분석가가 갖추어야 할 기본적인 정보보호 역량을 키울 수 있다. | |
|
|
데이터 3법에 따른 고려사항 | 데이터 3법에 따른 고려사항을 파악할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 8. | |
중간고사 | 중간고사 | |
| 9. | |
아나콘다의 이해 | 아나콘다의 이해 | |
|
아나콘다 설치하기 | 데이터 분석을 위한 기본 툴인 아나콘다를 설치할 수 있다. | |
|
|
주피터 노트북 시작하기(1) | 데이터 분석을 위해 주피터 노트북의 기본적인 사용법을 익힐 수 있다. | |
|
|
주피터 노트북 시작하기(2) | 데이터 분석을 위해 주피터 노트북의 기본적인 사용법을 익힐 수 있다. | |
|
|
파이썬의 자료형 – 변수, 리스트, 튜플(1) | 파이썬의 자료형 중에서 변수, 리스트, 튜플을 사용할 수 있다. | |
|
|
파이썬의 자료형 – 변수, 리스트, 튜플(2) | 파이썬의 자료형 중에서 변수, 리스트, 튜플을 사용할 수 있다. | |
|
|
파이썬의 자료형 – 변수, 리스트, 튜플(3) | 파이썬의 자료형 중에서 변수, 리스트, 튜플을 사용할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 10. | |
파이썬 자료형 | 파이썬 자료형 | |
|
파이썬의 자료형 – 딕셔너리와 집합 | 파이썬의 자료형 중에서 딕셔너리와 집합을 사용할 수 있다. | |
|
|
파이썬의 자료형 – 문자열 | 파이썬의 자료형 중에서 문자열을 다룰 수 있다. | |
|
|
파이썬의 자료형 – 기타(1) | 파이썬의 자료형과 관련된 처리를 수행할 수 있다. | |
|
|
파이썬의 자료형 – 기타(2) | 파이썬의 자료형과 관련된 처리를 수행할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 11. | |
numpy의 이해 | numpy의 이해 | |
|
numpy의 1차원 자료형(1) | numpy의 1차원 자료형을 사용할 수 있다. | |
|
|
numpy의 1차원 자료형(2) | numpy의 1차원 자료형을 사용할 수 있다. | |
|
|
numpy의 2차원 자료형 | numpy의 2차원 자료형을 사용할 수 있다. | |
|
|
numpy의 기본 연산과 조건 처리(1) | numpy에서 기본 연산을 사용할 수 있고, 조건을 처리할 수 있다. | |
|
|
numpy의 기본 연산과 조건 처리(2) | numpy에서 기본 연산을 사용할 수 있고, 조건을 처리할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 12. | |
pandas 이해 | pandas 이해 | |
|
pandas의 1차원 자료형 - Series | pandas의 1차원 자료형인 Series를 사용할 수 있다. | |
|
|
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(1) | pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. | |
|
|
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(2) | pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. | |
|
|
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(3) | pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. | |
|
|
pandas의 2차원 자료형 – DataFrame(4) | pandas의 2차원 자료형인 DataFrame을 사용할 수 있다. | |
|
|
pandas의 기본 연산(1) | pandas에서 기본 연산을 사용할 수 있다. | |
|
|
pandas의 기본 연산(2) | pandas에서 기본 연산을 사용할 수 있다. | |
|
|
pandas의 기본 연산(3) | pandas에서 기본 연산을 사용할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 13. | |
데이터 시각화 | 데이터 시각화 | |
|
학습용 데이터 다루기(1) | 학습용 데이터를 다룰 수 있다. | |
|
|
학습용 데이터 다루기(2) | 학습용 데이터를 다룰 수 있다. | |
|
|
matplotlib으로 데이터 시각화하기(1) | matplotlib으로 데이터를 시각화할 수 있다. | |
|
|
matplotlib으로 데이터 시각화하기(2) | matplotlib으로 데이터를 시각화할 수 있다. | |
|
|
seaborn으로 데이터 시각화하기(1) | seaborn으로 데이터를 시각화할 수 있다. | |
|
|
seaborn으로 데이터 시각화하기(2) | seaborn으로 데이터를 시각화할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 14. | |
이상치 탐지의 이해 | 이상치 탐지의 이해 | |
|
이상치 탐지 이론 및 FDS 사례(1) | 이상치 탐지에 대해 파악하고, 사례를 통해 FDS 전반에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
이상치 탐지 이론 및 FDS 사례(2) | 이상치 탐지에 대해 파악하고, 사례를 통해 FDS 전반에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
신용카드 부정사용거래 적발(Kaggle 실습)(1) | 신용카드 부정사용거래 적발을 Kaggle 실습을 통해 이해할 수 있다. | |
|
|
신용카드 부정사용거래 적발(Kaggle 실습)(2) | 신용카드 부정사용거래 적발을 Kaggle 실습을 통해 이해할 수 있다. | |
|
|
ElasticSearch 구현(시연) | ElasticSearch 구현 방법에 대해 이해할 수 있다. | |
|
|
형성평가 | 형성평가 | |
|
| 15. | |
기말고사 | 기말고사 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
COPYRIGHT keris. all rights reserved
페이스북
트위터
카카오톡
네이버밴드
링크복사
