해양 빅데이터의 세계

PART 01. (기본내용) 빅데이터의 이해
1. 빅데이터의 정의와 특징
1.1. 빅데이터 정의
1.2. 빅데이터 특징
1.3. 빅데이터 영향

2. 빅데이터 활용 사례 및 의의
2.1. 경제적 사례
2.2. 프로세스와 효율성 개선 사례
2.3. 새로운 가치 창출 사례
2.4. 고객 및 서비스 관리 사례
2.5. 해양 빅데이터 사례
2.6. 빅데이터 의의

3. 데이터셋(Data Set)
3.1. 데이터셋의 정의
3.2. 공공 빅데이터셋
3.3. 보건 의료 빅데이터셋
3.4. 금융 빅데이터셋
3.5. 민간 및 콘텐츠 빅데이터셋
3.6. 해외 빅데이터셋
3.7. 해양 빅데이터셋

4. 빅데이터 분석 준비
4.1. 빅데이터 분석
4.2.1. R 언어
4.2.2. Weka
4.2.3. RapidMiner
4.2.4. 파이썬 (Python)

PART 02. (중급내용) 해양 빅데이터 분석
5. 해양 빅데이터 분석 환경 준비
5.1. 분석 빅데이터셋 준비
5.2. 개발 환경 준비
5.2.1. Anaconda 다운로드 방법
5.2.2. Anaconda 설치 방법
5.2.3. Python 패키지와 모듈
5.2.4. 파이썬 주요 라이브러리
5.3. 아나콘다 (Anaconda) 개발 도구
5.3.1. 주피터 노트북(Jupyter notebook)
5.3.2. 주피터 랩 (Jupyter Lab)
5.3.3. 스파이더 (Spyder)

6. 파이썬 기본
6.1.파이썬 기본
6.2.파이썬 자료형
6.3.파이썬 함수와 모듈

7. 파이썬 데이터 기본
7.1.데이터 및 빅데이터의 이해
7.2.데이터 파일 다루기
7.3.공공 데이터 이용 (Open API)
7.4.웹 크롤링 (Web Crawling)

8. 파이썬 데이터 다루기
8.1.데이터 구조와 프레임
8.1.1. 1차원 구조 시리즈 (Series)
8.1.2. 2차원 구조 데이터프레임 (Dataframe)
8.2. 빅데이터 출력과 전처리
8.3. 데이터 만들기
8.3.1. 데이터 연결(concat)
8.3.2. 데이터 병합/조인(Merge/Join)

9. 데이터 정제9.1.데이터 정제의 정의
9.2.누락 데이터와 결측데이터 (Missing Value)
9.3.이상 데이터
9.4.중복 데이터 (Duplicates data)

10. 빅데이터 탐색
10.1.빅데이터 그룹 탐색
10.2.데이터 재구조 탐색
10.3.시계열 데이터

11. 해양 빅데이터 분석
11.1.해양 빅데이터 분석 준비
11.2.해양 빅데이터 통계적 분석
11.3.해양 빅데이터 머신러닝 분석

PART 03. (고급 내용) 저자들의 SCI급 논문 소개와 아이디어 발상
12. 관련 논문 소개 (SCI급)
12.1. 건강 빅데이터를 이용한 예시
12.2. 원자력발전소 보안 빅데이터를 이용한 취약점 분석
12.3. 태양광발전소 빅데이터 플랫폼 구현
12.4. 태양광발전소 빅데이터 시각화 및 크롤링

13. 결론