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[온라인]미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석
미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석
일상생활 속 다양한 주제를 재정데이터로 분석하며 데이터 활용 역량을 키우는 과정입니다.
☑ 온라인 과정 구성
| 구분 | 데이터 분석 기획(리터러시) | Python | Brightics AI | Q-GIS | 분석사례 따라하기 |
| 입문 |
사례로 배우는 재정데이터 분석과 활용 |
Python을 활용한 재정데이터 분석 입문 |
Brightics AI를 활용한 재정데이터 분석 입문 |
재정데이터로 배우는 Q-GIS 공간분석 기초 |
예산데이터 활용 방법과 사례 |
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집행데이터 활용 방법과 사례 |
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생성형 AI 리터러시 : 공공분야 중심 |
결산데이터 활용 방법과 사례 | ||||
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K-Culture 성공을 이끈 전략적 예산 배분 분석 |
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| 활용 |
재정데이터 사례기반 Python 분석 실습 |
미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석 |
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재정데이터 사례기반 Python 분석 활용 |
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Python을 활용한 데이터 분석 전처리 |
☑ 교육 안내
◾ 과정 수준 : 활용
◾ 교육 시간 : 3시간 (5차시)
◾ 교육 강사 : 전혜경
◾ 교육 방식 : 온라인 교육
◾ 교육 목표 : 재정데이터 활용과 분석역량 강화
☑ 교육 내용
| 차시 | 강의주제 | 주요내용 |
| 1 |
분석사례 소개 |
- 분석 개요 - 분석 결과 - 분석 시사점 |
| 2 |
따라하기 - 분석 개요 |
- 분석 개요 - 활용 데이터 소개 - 분석 환경 구성 |
| 3 |
따라하기 - 데이터 수집 |
- 데이터 수집 - 데이터 불러오기 |
| 4 | 뉴스데이터 텍스트마이닝 |
- 분석 개요 및 텍스트마이닝 이해 - 뉴스데이터 전처리 - 토픽모델링(LDA) - 시계열 토픽 트렌드 분석 |
| 5 |
미세먼지 예산 분석 및 결론 |
- 재정데이터 전처리 및 분석 개요 - 재정데이터 전처리 - 미세먼지 정책 변화 분석 및 시각화 - 결과해석 및 인사이트 도출 |
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석_01차시 |
| 2차시 | 미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석_02차시 |
| 3차시 | 미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석_03차시 |
| 4차시 | 미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석_04차시 |
| 5차시 | 미세먼지 위기 대응의 정책 형성 과정 분석_05차시 |
