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| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 산업데이터 이해와 Python 기반 데이터 수집·전처리 산업데이터의 개념과 데이터 분석 프로세스， 경북 6대 특화산업 데이터의 유형과 활용사례， Python 데이터분석 환경， NumPy·Pandas 활용， CSV·Excel·JSON·공공데이터·API 데이터 수집， 결측치·중복·이상치 처리， 데이터 변환·통합·정형화 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
| 2 | 산업데이터 탐색·통계분석·SQL·시각화 기초통계와 데이터 분포， 기술통계량 분석， 변수 간 상관관계 분석， EDA(탐색적 데이터 분석)， SQL을 활용한 산업데이터 조회·집계·결합， Matplotlib·Seaborn·Plotly를 활용한 시각화， 산업별 KPI 도출 및 데이터 기반 현상 해석 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
| 3 | 산업 AI를 위한 머신러닝·시계열·이상탐지 머신러닝 개념과 데이터셋 구성， 회귀·분류 모델， Decision Tree·Random Forest·XGBoost， 모델 성능평가 및 개선， Feature Engineering， 시계열 센서데이터 분석， 이동평균·추세 분석， 이상치 및 이상상태 탐지， 산업데이터 기반 예측모델 구현 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
| 4 | 경북 특화산업 데이터 기반 AI 팀 프로젝트 산업문제 정의， 데이터 선정·수집， 데이터 전처리 및 EDA， AI 모델 개발， 모델 성능 개선， 분석결과 시각화， Streamlit 기반 산업데이터 대시보드 구현， 프로젝트 보고서 작성， 결과 발표 및 피드백 | 이론 및 실습 · 자체교재 · beam projector |
