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    강좌소개
    수업내용

    헬스케어 분야의 데이터 증가와 기술의 발전에 따라 점점 건강한 삶을 위하여 빅데이터가 더 좋은 영향을 미칠 수 있게 되었습니다. 이에 따라 데이터 과학(Data Science)의 중요성도 높아져 왔습니다. 본 과정은 Machine Learning 기반의 다양한 Data Science 기법과 이러한 기법들의 적용을 위하여 효과적이고 더 나은 성과를 이룰 수 있도록 학습합니다. 헬스케어 분야를 배우는데 필요한 개론과 적용 가능한 사례를 학습하고 데이터 실습을 진행하여 실제 현장의 문제 해결 역량을 키웁니다.

    학습목표
    •데이터, 빅데이터를 이해하고 해석할 수 있다.•관심있는 분야의 데이터를 수집할 수 있다.•빅데이터 분석에 필요한 소프트웨어(파이썬 등), 도구를 사용할 수 있다.•수집한 빅데이터를 소프트웨어 등을 이용해 분석할 수 있다.•딥러닝을 활용한 실제 바이오헬스케어 분야의 문제를 진단할 수 있다.
    주요 내용•빅데이터, 데이터 마이닝, 머신러닝, 딥러닝에 대한 이해•메타버스 플랫폼을 활용한 수업 운영•파이썬 기초 프로그래밍 이해 : Pandas, Numpy, 웹크롤링 등•공공 데이터 포털을 이용한 바이오헬스케어 데이터 수집, 분석, 시각화•SVM, KNN을 이용한 유방암 세포 진단•머신러닝 기법을 이용한 DNA 분류기 생성 및 성능 비교•ASD 조기 진단 모델 생성 및 과적합 해결 실습
    강좌운영진
    • 황태홍

      우송대학교 디지털바이오헬스융합학부

      연세대학교 교육학박사(HRD·평생교육전공)

      전)농심 인재개발실

    • 임수민
    • 김동현

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 한국연구재단 산업교육센터

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 39시간 00분 (09시간 31분)

    수강신청기간 24.07.01 ~ 24.08.31

    강좌운영기간 24.09.01 ~ 24.12.13

    전화번호 001-9185-6565

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

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