다시 뛰는 공정도시 서울!

문서번호 빅데이터담당관-10878 결재일자 2019.9.26. 공개여부 부분공개(5) 방침번호 시 민 주무관 빅데이터분석팀장 빅데이터담당관 김학준 마경근 09/26 안정준 협조 교육훈련팀장 조병건 직원 데이터분석 교육 추진계획 2019. 9. 직원 데이터분석 교육 추진계획 스마트도시 구현을 위한 우리시 공무원의 데이터 분석과 데이터 활용능력을 향상하기 위해 데이터분석 전문 교육기관에 위탁교육을 실시하고자 함 1 추진근거 및 방향 ？？ 추진근거 ○ 서울특별시 데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 조례(제19조 교육 및 전문인력 양성) ○ 2019년 데이터기반 과학행정 추진계획(통계데이터담당관-7566) ？？ 교육방향 ○ 이론교육을 넘어 실무 중심의 데이터분석 교육을 통해 데이터 기반 과학 행정 추진을 위한 능력 배양 ○ 업무 외 시간 활용을 통한 직원 자기개발 기회 부여 ○ 현업에서 활용하는 다양한 데이터 분석 기술을 습득하여 직무역량강화 ○ 민간 교육생들과 함께 진행하는 토론·과제 등의 교육을 통해 민간에서 필요로 하는 데이터 파악 2 추진계획 ？？ 추진방법 ○ 사 업 명 : 직원 데이터분석 교육 용역 ○ 계약방법 : 비교견적에 의한 1인 수의계약 ○ 수의계약 사유 : 지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제25조 제1항 5호 추정 가격이 2천만원 이하 소액이고, 현재 서울시가 필요로 하는 데이터 사이언스 실무교육을 다양하게 운영 중이며, 우수한 교육실적 및 교육장소 등을 갖추고 있는 업체로 수의계약 예정 ○ 계약업체 : 더넥스트스쿨 ○ 사업예산 : 16,500천원 (부가세 포함) - 예산과목 : 데이터 중심의 행정 서비스 혁신, 빅데이터를 활용한 과학적 행정 구현, 데이터 기반 과학행정 추진, 사무관리비(국내위탁 교육훈련) ？？ 교육개요 ○ 교육방법 : 데이터분석 전문 교육기관에 위탁 ○ 교육대상 : 본청·사업소 직원 40명 ○ 교육기간 : '19.10.~12. - 평일 저녁 또는 휴일에 교육기관에 출석하여 수강(업무외 시간 활용) - 입문과정 총 20시간, 실전분석·머신러닝과정 총 16시간 ○ 교육내용 : 수강생 수준을 고려하여 3개의 과정 중 선택 수강 - 데이터 사이언스 입문(20시간) : 비전공·비경력자를 위한 입문과정 - 데이터 사이언스 실전분석(16시간) : 데이터분석 심화과정 - 실전 머신러닝(16시간) : 머신러닝 알고리즘, 실전 적용 ？？ 교육대상 선정 ○ 데이터분석 교육 수요조사 : `19.09.10~17 ○ 신청자 대상 오리엔테이션 : `19.09.17 ○ 위탁교육 대상자 선정 완료 : `19.09.24 ？？ 교육방법 ○ 계약업체에서 제공하는 강좌에 교육대상자가 직접 수강신청(붙임1 참고) ○ 계약업체는 서울시가 의뢰한 40인에 대한 교육훈련을 제공 - 계약업체 : 회차별 교육대상자 출석부 제공(계약업체→빅데이터담당관) - 교육대상자 : 수료증 및 결과보고서 제출 (교육대상자→빅데이터담당관) 3 추진일정 및 행정사항 ？？ 추진일정 ○ 계약 체결 : '19.9. ○ 대상자 통보 및 교육 안내 : '19.9. ○ 교육 운영 및 모니터링 : '19.10.~12. ○ 참여자 만족도 조사 및 결과보고 : '19.12. ？？ 행정사항 ○ 교육수료자 대상 교육시간 인정(인력개발과) 붙임 1. 교육과정표 2. 데이터 분석가 양성교육 과정 등록 방법 3. 데이터분석가 양성교육 신청서(양식) 4. 데이터분석가 양성교육 결과보고서(양식) 첨부 1. 산출기초조사서 1부. 2. 견적서(타견적 포함) 각 1부. 3. 수의계약요청사유서 1부. 4. 과업지시서 1부. 끝. 붙 임1 교육과정표 ○ 데이터 사이언스 입문 일차 교육주제 상세 교육내용 1일 (5시간) 데이터 사이언스 및 인공지능 알고리즘의 기본 및 마인드셋 인공지능 알고리즘에 대한 간단한 소개 데이터사이언스 경진대회인 캐글(Kaggle)에 참여 타이타닉 생존자 예측 문제 참여 엑셀을 통한 정적분석을 통해 생존자 예측 실습 2일 (5시간) 파이썬 프로그래밍 기초 및 실습 기초적인 파이썬 프로그래밍 학습 파이썬의 기초 문법과 관련 라이브러리 실습 실습 후 1 회차와 동일한 경진대회에 참석 - 엑셀이 아닌 파이썬을 통해 예측 모델 개발 3일 (5시간) 인공지능 알고리즘 패키지의 활용 새로운 경진대회에 참여 매 시간 자전거 대여 횟수 예측하는 문제 참여 파이썬을 능수능란하게 사용하는 방법 학습 4일 (5시간) 인공지능 알고리즘 예측도 증진 및 하이퍼 파라미터 튜닝 Label을 정규화하여 예측도를 높이는 방법 학습 하이퍼 파라미터 튜닝 방법 학습 캐글에서 상위 10%에 도달하는 노하우를 학습 ○ 데이터 사이언스 실전분석 일차 교육주제 상세 교육내용 1일 (4시간) 데이터 분석 기본다지기 데이터 분석으로 얻을 수 있는 것들 소개 파이썬의 데이터 분석 패키지 판다스 학습 프리랜서 오픈마켓 서비스 데이터 수집 및 데이터 클리닝을 진행한 뒤 각종 예제 직접 실습 2일 (4시간) 데이터 분석 심화 데이터 분석 패키지 판다스의 심화기능 학습 여러 개로 나누어진 데이터를 합쳐서 분석하는 노하우 학습 헬스케어 스타트업의 데이터를 활용한 예제 실습 3일 (4시간) SQL 활용 및 판매 데이터 분석 데이터베이스에서 사용하는 SQL 학습 데이터사이언스 교육 스타트업의 마케팅 핵심질문 해결 실습 4일 (4시간) 데이터 시각화 및 고객 행동 분석 판다스 및 SQL 노하우 학습 데이터 시각화 결과를 바탕으로 결론을 도출하는 방법 학습 시각화 그래프 및 도표를 만드는 방법 학습 여성 의류 쇼핑몰 플랫폼의 고객 행동 패턴 분석 ○ 실전 머신러닝 일차 교육주제 상세 교육내용 1일 (4시간) 머신러닝 기본 개념 및 의사결정 나무 알고리즘 지도학습과 비지도학습의 차이점과 장단점 학습 의사결정 나무의 기본적인 동작 방식과 핵심 알고리즘 학습 파이썬을 통한 의사결정나무 실습 2일 (4시간) 앙상블 ？배깅, 부스팅, 그래디언트 부스팅 및 랜덤 포레스트 알고리즘 여러 머신러닝 모델을 섞어 사용하는 앙상블 알고리즘 학습 의사결정나무에 앙상블 알고리즘 적용 배깅, 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅 알고리즘 학습 파이썬을 통한 각 알고리즘 실습 3일 (4시간) 그래디언트 부스팅 머신 패키지 및 튜닝 방법 머신러닝을 실용적인 관점에서 접근 그래디언트 부스팅 머신 패키지 학습 - XGBoost, LitghtGBM, CatBoost 머신 성능 튜닝을 위한 하이퍼 패러미터 학습 4일 (4시간) 그래디언트 부스팅 머신의 실전 적용 온라인 경진대회 캐글(Kaggle)에 참여 전자상거래 서비스의 상품을 분류하는 과제 실습 붙 임2 데이터 분석가 양성교육 과정 등록 방법 ？？ 과정선택 ○ 데이터사이언스 입문, 실전데이터분석, 실전머신러닝 과정 중 1개 선택 - 사이트 주소 : http://dsschool.co.kr/suggestions?active=beginner#course-beginner < 데이터 사어언스 과정 선택 화면> ？？ 개인정보 입력 및 과정선택 ○ 개인정보를 입력하여 과정을 신청함 - 수강자 이름은 본명을 사용함 - 이메일은 서울시메일을 사용함 - 전화번호는 헨드폰 번호를 사용함 - 기수선택은 수요조사때 신청한 날짜를 신청함(변경시 담당자 문의바람) - 기타사항에 서울시청 공무원 교육 참여라고 작성함 < 결제하기 화면> ？？ 최종 결제정보 입력 ○ 결제정보에 무통장 입금으로 선택하여 결제요청하기 클릭 ※ 교육비는 빅데이터담당관에서 2019년말에 직접 지출예정 < 결제정보 화면> 붙 임3 데이터분석가 양성교육 신청서(양식) 데이터분석가 양성교육 신청서 ？？ 교육신청 ○ 성 명 ○ 신청과목 (예시) 데이터 입문 ○ 직 급 ○ 실국본부 ○ 교육일정 (예시) 10.4~11.1(매주 금요일) ○ 부서 ○ 핸드폰번호 ○ 행정전화 ○ 교육기간 중 지방공무원교육훈련법 및 동법시행령에 따라 실시하는 교육훈련의 목적을 달성하도록 노력하며, 교육결과보고를 성실히 이행하겠습니다. 2019. 0. 0. 제 출 자 ○ ○ ○ (인) ※ 교육신청 후 7일 이내 제출 바랍니다.(빅데이터담당관 나세훈, nash@seoul.go.kr) 붙 임4 데이터분석가 양성교육 결과보고서(양식) 데이터분석가 양성교육 결과보고서 ？？ 교육결과 ○ 성 명 ○ 수료과목 (입문, 실전, 머신) ○ 직 급 ○ 실국본부 ○ 출석일 (예시) (교육5회 중 5회 참석) 10.4, 10.11, 10. 18, 10.25, 11.1 ○ 부서 이 수 내 역 ○ 교육내용 - - ○ 교육 성과 및 느낀점 - - 2019. 0. 0. 제 출 자 ○ ○ ○ (인) ※ 교육종료 후 7일 이내 제출 바랍니다.(빅데이터담당관 나세훈, nash@seoul.go.kr)

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