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