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| 일차 | 주제 | 목표 | 교육 내용 | 비고 |
| 1일차 | 파이썬 기본 | 파이썬 프로그래밍 언어의 기본을 이해하고, 기본적인 프로그래밍 기능을 사용할 수 있다. | •
COLAB 소개 및 사용 방법 • 파이썬 기본 데이터 타입, 변수, 조건문, 반복문 • 기본적인 함수 작성 및 모듈 사용 방법 • 실습: 데이터 파씽, 데이터 타입 개요 실습 |
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| 2일차 | 데이터 시각화 및 전처리 | 데이터를 시각화하고 전처리하는 기술을 배우며 데이터 분석의 기초를 마련한다. | •
데이터 시각화 도구(Matplotlib, Seaborn) 소개 • 데이터 전처리 기술(결측치 처리, 범주형 데이터 처리) • Pandas 라이브러리를 활용한 데이터 조작 • 실습: 주어진 데이터셋을 시각화하고 전처리하기 |
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| 3일차 | 머신러닝 기초 | 머신러닝 모델의 기본 개념을 이해하고 간단한 모델을 구현할 수 있다. | •
머신러닝의 기본 개념 소개 • 지도학습과 비지도학습 • Scikit-learn을 사용한 모델 구현 • 실습: 분류 및 회귀 모델 구현 |
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| 4일차 | 철강 데이터 머신러닝 실습 | 실제 철강 산업 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 평가할 수 있다. | •
데이터 분석 및 모델 선택 기준 • 모델 트레이닝 및 평가 • 머신러닝 모델 개발부터 현장 적용 전략 수립 • 실습: 압연공정 이상 탐지, 생산소요시간 예측 모델 |
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| 5일차 | 동국제강 보유 머신러닝 실습 | 동국제강의 실제 작업 환경 데이터를 분석하고, 생성형 AI를 통한 머신러닝 개발을 통해 비즈니스 문제를 해결할 수 있다. | •
ChatGPT를 활용한 파이썬 코딩 및 데이터 분석 방법 • 실제 보유 데이터 분석 • 문제 정의 및 데이터 기반 솔루션 개발 • 모델 최적화 및 결과 해석 |
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