| 기술경영개론 (Introduction to technology management ) |
기술혁신의 기반이 되는 창의와 혁신적 사고를 소개하고 최신 기사와 기업사례를 기반으로 미래 기술 경영에 필요한 다양한 지식 및 방법론에 관해 다룬다. |
| 실용통계학개론 (Introduction to Practical Statistics) |
빅데이터 시대 각종 데이터를 파이썬의 기본 기능과 함수를 기반으로 정리, 요약하고 통계적으로 분석하는 방법론에 관해 다룬다. |
| 데이터분석기초 (Data Analysis Basics) |
인공지능 분야에 활용 가능한 핵심 오픈소스인 numpy, matplotlib 및 pandas를 포함한 주요 오픈소스를 활용하여 데이터분석능력 키운다. |
| 품질경영 (Quality Management) |
제품품질을 만족할 수 있는 수준으로 유지하고 지속적 품질을 개선하기 위해 통계적, 이론을 이용하여 관리도 작성 및 해석 공정능력분석과 품질개선기법에 대한 실제 사례를 학습한다. |
| 빅데이터분석 (Bigdata Analysis) |
대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합과 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석 하는 기술을 학습한다. |
| 인공지능기획 (Artificial intelligence planning) |
Machine learning is the study of how to build computer systems that learn from experience. This course gives an overview of many concepts, techniques, and algorithms in machine learning. |
