2021년 기상정보 활용 및 가치제고 공개강좌(4차) 교육생 모집

【 2021. 11. 4.(목)/ 산업성장본부 기상기후교육팀 】

□ 배경 및 목적

○ 4차 산업 연계 미래 기상산업시장을 선도하고 기상산업 활성화 및 시장 창출을 견인할 수 있는 융·복합 인재 양성 필요

○ 기상기후 빅데이터 및 날씨경영 전문 인력 육성을 위한 대상·수준별(기본/심화) 맞춤형 교육 과정 개설·운영

□ 주요내용

○ 교육대상: 기상기후 빅데이터에 관심이 있거나 관련업무 종사자

○ 교육인원: 과정별 각 30명 내외

○ 교육일정

구분 차수	기본과정 (2일, 13시간)	심화과정 (3일, 18시간)
공개강좌 2차	11. 22.(월)∼11. 23.(화)	11. 22.(월)∼11. 24.(수)

※ 공개강좌 1차(6월), 2차(8월), 3차(9월)는 운영완료 되었으며, 교과내용은 차수 상관없이 동일함

○ 교육방법: 온라인 실시간 원격교육(ZOOM 프로그램 활용 예정)

□ 과정별 교육내용

구분	교과목	주요내용	시간
기본과정	기상기후 빅데이터 이해	· 기상기후 빅데이터의 가치 이해 · 빅데이터가 경제활동에 미치는 영향	2
	데이터베이스 이해	· 데이터베이스 특징 및 구조 설계 · 데이터베이스 설계절차 및 연결 · 데이터 모델링의 개념 및 ER 모델의 이해 · ERwin 실습 및 모델링 연습	3
	4차 산업혁명과 지능정보기술	· 4차 산업혁명과 지능정보기술의 이해 · 빅데이터 트렌드 및 시장전망	2
	기상기후 빅데이터 융합서비스와 분석 플랫폼 이해	· 기상기후 빅데이터 분석플랫폼 이해 · 기상기후 빅데이터 융합분석사례* *맞춤형 관광기후지수, 서리예측기술, 도로위험기상정보 생산기술 등	2
	빅데이터 분석 및 시각화	· 빅데이터 분석 및 시각화 표현방법 및 패키지 활용방법 등 소개	2
	기상기후정보 활용 사례	· 탄소중립, ESG 개념과 구조의 이해 및 기상기후데이터 활용 사례	2
심화과정	통계분석	· 기후데이터 통계기준 및 종류, 산출방법 이해 · 데이터 분석을 위한 기초 통계이론	2
	머신러닝 알고리즘	· 머신러닝의 이해와 원리 · 머신러닝 알고리즘 개념과 유형 · 머신러닝, 딥러닝, 인공지능플랫폼의 활용방법	4
	R프로그램 실습	· 날씨경영 빅데이터 소개 및 활용사례 · 빅데이터 분석 환경 Set Up(R설치 및 활용) · 기상+기업 빅데이터 분석법(실습1) · 기상+공공 빅데이터 분석법(실습2)	6
	Python프로그램 실습	· Python프로그램 및 Python 라이브러리(Pandas, Numpy, Matplotlib, Keras) 이해 · Python프로그램 기상기후 빅데이터 분석 실습	6

※ 교육생 수준 및 요구에 맞춰 교과목 내용 및 시간 변동 가능

□ 교육 신청

○ 접수기간: 11. 4.(목)∼11. 11.(목)

○ 교 육 비: 무료

○ 신청방법: 한국기상산업기술원 교육센터(https://edu.kmiti.or.kr)에서

회원가입 후 교육신청

※ 교육날짜와 시간이 동일하여 기본과정과 심화과정 중 1개만 신청가능

□ 유의사항

○ 정원을 초과하는 경우 교육생 선정은 교육과정 별 선착순 접수

- 선착순 모집에서 선정되지 않을 경우, 교육생 미달시 추가 선발 연락 예정

○ 교육확정 및 안내

- (1차) 접수 마감 후 7일 이내 개별 SMS 안내

- (2차) 교육 시작 전 교육 안내 메일 발송

○ 교육문의: 한국기상산업기술원 기상기후교육팀(070-5003-5233)

□ 기타사항

○ 비대면(원격) 교육 및 일부 실습교육 과정으로 PC 또는 노트북 등  사용 권장(핸드폰 등 카메라 사용이 가능한 환경 포함)

※ 원활한 강의 진행을 위해 카메라 사용이 가능한 환경 필요

※ 빅데이터 분석 실습 추진 시 프로그램 설치 등으로 PC 또는 노트북 필요

○ 교육 종료 후 만족도 설문조사 진행 및 한국기상산업기술원장 명의 수료증(교육이수 시간 80%이상 교육생) 수여