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‘2021년 기상정보 활용 및 가치제고 교육사업’ 강의 신청서 |
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신청 기관 |
대학교명 |
설립연월일 |
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대표자 |
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강좌 담당 교수 |
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강의 지원 인력 |
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성 명 |
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Tel |
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E- mail |
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강좌 운영 계획 |
강좌명 (신청학기) |
* 강좌명(2학기) |
이수구분/ 참석대상 |
* 교양(필수/선택) 전공(필수/선택) * 학년정보 * 예상 참석인원, 00명 |
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본 대학은「2021년 기상정보 활용 및 가치제고 교육사업」에 참여하고자 붙임과 같이 신청합니다. 2021년 4월 일 담당교수(총괄책임자) : (서명 또는 날인) 한국기상산업기술원장 귀하 |
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첨부서류: 1. 「2021년 기상정보 활용 및 가치제고 교육사업」 강의 운영계획서 2. 개인정보 수집·이용 동의서(담당교수 및 강의지원인력 작성자 전원 제출) |
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(첨부1) 강의 운영계획서
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‘2021년 기상정보 활용 및 가치제고 교육사업’ 강의 운영계획서 |
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대학교 현황 |
주요 현황 |
* 대학교 설립이후 주요 연혁, 규모 등의 현황을 간략히 기술 |
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기상기후 빅데이터,날씨경영 교과목 강좌운영계획 |
목표 및 계획 |
* 본 강좌를 통해 달성하고자 하는 기초 실무양성 목표 및 비전, 추진방향을 개조식(필요시 도표, 도식화)으로 하여 기술하고 목표설정의 타당성 기술 |
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교과목 지원 필요성 |
* 기상데이터 활성화, 산학협력 증진 효과, 기상산업 활성화에의 파급효과 등 직ㆍ간접효과 및 성과활용방안 등을 기술 |
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비 고 |
* 요청사항 |
【2021년 2학기】
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주 |
일자 |
신청과목 |
시간 |
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* [참고1] 교육주제 중 선택 제시된 기상기후 빅데이터 또는 날씨경영의 교육주제 선택 또는 희망내용 작성 ※ 수요자 협의에 따라 변동 가능 |
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(첨부2) 개인정보 수집·이용 동의서
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‘기상정보 활용 및 가치제고 교육사업’ 신청을 위한 개인정보 수집·이용 동의서 |
※ 기술원은 기상정보 활용 및 가치제고 교육사업을 위하여 신청자 대상 아래와 같이 개인정보를 수집·이용하고자 합니다. 내용을 자세히 읽으신 후 동의 여부를 결정하여 주십시오.
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강좌구분 ※ 해당부분 체크 (택 1) |
대학·단체 강의 |
□ 담당교수 |
□ 지원인력 |
1. 개인정보 수집·이용 목적 및 항목
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수집·이용 항목 |
수집·이용 목적 |
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소속, 부서(학과)명, 성명, 직위(학년) |
본인 확인 |
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일반전화, 휴대전화, 전자우편 |
신청결과·사업운영 안내 및 종료 후 현황조사 |
2. 개인정보 보유·이용 기간: 2년
※ 단, 취소 요구 시 또는 교육 대상자로 선정이 안 될 경우 심사결과 후 즉시 파기함
3. 개인정보 수집·이용 동의를 거부할 권리가 있으며, 동의를 거부할 경우에 기상정보 활용 및 가치제고 교육사업 신청이 제한됩니다.
위와 같이 개인정보를 수집·이용하는 것에 동의하십니까?(선택) 동의함 □ 동의하지 않음 □
2021. . .
신청자 성명 : (인) 또는 서명
한국기상산업기술원장 귀하
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참 고 |
기상정보 활용 및 가치제고 교육 주제 |
□ 기관, 대학 등 단체 대상 교육과정
○ 기상정보 활용(기상기후빅데이터 및 날씨경영) 교육과목
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구분 |
교과목 |
주요내용 |
시간 |
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기 상 기 후 빅 데 이 터 |
빅데이터 이해 |
기상기후 빅데이터 이해 |
· 데이터 정책 및 전주기(생산, 수집, 품질관리, 제공)에 대한 이해 · 기상기후데이터 습득 방법 소개 및 기상자료개방포털 활용 방법 이해 |
2 |
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데이터베이스 이해 |
· 데이터베이스 특징 및 구조 설계 · 데이터베이스 설계절차 및 연결 |
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4차 산업혁명과 지능정보기술 |
· 4차 산업혁명과 지능정보기술(드론, 블록체인, 빅데이터, 인공지능)의 이해 · 빅데이터 트렌드 및 시장전망 |
2 |
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기상기후 빅데이터 융합서비스와 분석 플랫폼의 이해 |
· 기상기후 빅데이터 이해 및 분석플랫폼 소개 · 타분야와 기상기후정보 융합 성공 사례 |
2 |
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빅데이터 분석 및 프로그래밍 실습 |
통계분석 |
· 기후데이터 통계기준 및 종류, 산출 방법 이해 · 데이터 분석을 위한 기초 통계이론 · 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 개념과 알고리즘 소개 |
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빅데이터 분석 및 시각화 |
· 빅데이터 분석 및 시각화 패키지 활용방법 등 소개 |
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기상기후 빅데이터 활용법 |
· 기상기후 빅데이터 활용사례(서리예측기술, 도로위험기상정보 생산기술 등) |
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머신러닝 알고리즘 |
· 머신러닝의 이해와 원리 · 속성과 레이블, 유사도의 개념 · 머신러닝 실습(군집실습, 의사결정나무를 이용한 분류기 실습 등) |
6 |
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R프로그램 이해 및 실습 |
· R 언어 및 프로그래밍과 기상기후 빅데이터 분석 |
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Python 프로그램 이해 및 실습 |
· Python 언어 및 프로그래밍과 기상기후 빅데이터 분석 |
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빅데이터 활용 및 서비스 |
기상기후 빅데이터 활용사례 |
· 기상기후 빅데이터 활용사례 프로그래밍 · 기상데이터 적용을 통한 인공지능 기술 활용 · 빅데이터와 인사이트, 기상기술 빅데이터 |
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날 씨 경 영 |
날씨경영 기초 |
날씨경영 컨설턴트 소양교육 |
· 날씨경영 컨설턴트 역할 및 의의 · 날씨경영 컨설팅 범위 및 주요기능 |
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· 날씨경영 컨설턴트 제도 및 프로세스 · 날씨경영 활용 현황 |
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경영 진단툴 소개 및 활용법 |
· 경영 진단툴 소개 및 활용 방법 · 날씨경영 컨설팅 표준절차 적용 방안 |
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기상산업 컨설팅 전략 |
· 날씨경영 컨설팅 표준절차 적용 방안 |
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날씨경영 활용 |
날씨경영 활용 방법론 |
· 기상과 공공데이터 예측분석 · 인과관계 및 영향도 분석 · 기상과 기업데이터 예측분석 · 기상자료의 분석 자동화 |
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날씨경영 case study |
· 기상정보 기반 BM개발 및 정보화 시스템 구축 사례 |
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날씨경영 컨설팅 사례 분석 |
· 날씨경영 컨설턴트 경험기반 사례 분석 |
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· 날씨경영 Case 발굴 실습 |
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※ 교과목 및 교육시간은 수요자 협의에 따라 변동 가능
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