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반출정책
빅데이터캠퍼스 반출
- 반출 기본 사항
- 원칙적으로 캠퍼스 내에서 분석을 완료하기를 권장함
- 분석 완료 후 분석결과요약서 등을 다른 사람들과 공유함이 원칙임
- 중간산출물 혹은 최종결과물은 반출심사를 거쳐 외부로(개인에게) 제공됨
- 반출이 가능한 형태는 원본데이터와 분석산출물로 구분됨
- 반출요청서에 반출 신청한 자료 각각에 대해 출처와 산출과정을 자세히 명시해야 심사 가능
- 용어 정의
- 반출신청 : 원본데이터 또는 분석산출물을 캠퍼스 외부로 제공하도록 신청
- 본데이터 : 분석산출물이 아닌 단순 내부 자료(원본데이터를 신청하는 경우를 단순 자료 제공으로 처리함)
- 분석산출물 : 캠퍼스에서 제공하는 데이터를 활용하여 도출해 낸 중간결과나 분석하여 작성한 소스코드, 데이터 및 결과보고서 등 문서. 분석산출물을 작성하는 방식은 발췌처리와 기초통계처리, 통계처리로 정의함.
- 발췌처리 : 원본데이터를 형태 그대로 일부분을 추출 처리
- 기초통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 합계, 평균 등 기초통계처리
- 통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 검정값, 범주화, 지수화 등 처리
반출 가능 여부
- 원본데이터 반출
- 반출 가능
- 사이트에 기공개되어 있는 원본데이터(단, 기공개된 외부 홈페이지들을 통해 다운로드 권장)
- [표1]~[표8]까지의 목록 중 원본데이터 반출이 가능한 경우
- 길단위 추정 유동인구(도로명주소 도로링크 단위)는 원본데이터 반출이 불가하나 예외적으로 보고서용 등 꼭 필요한 경우에 한해서 동단위 일부(3~4개동)의 반출신청 시 제공처에 문의 후 반출가능여부 판단(단, 개인(팀)당 한번으로 제한함)
- 열린데이터 광장 데이터셋(http://data.seoul.go.kr에서도 다운로드 가능)
- 지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 시, 구, 행정동, 집계구 경계, 행정안전부 폴더
- 반출 불가능
- 반출이 제한되어 있는 원본데이터
- 지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 기초단위구
- 서울시 배경지도
빅데이터캠퍼스 반출
- 반출 기본 사항
- 원칙적으로 캠퍼스 내에서 분석을 완료하기를 권장함
- 분석 완료 후 분석결과요약서 등을 다른 사람들과 공유함이 원칙임
- 중간산출물 혹은 최종결과물은 반출심사를 거쳐 외부로(개인에게) 제공됨
- 반출이 가능한 형태는 원본데이터와 분석산출물로 구분됨
- 반출요청서에 반출 신청한 자료 각각에 대해 출처와 산출과정을 자세히 명시해야 심사 가능
- 용어 정의
- 반출신청 : 원본데이터 또는 분석산출물을 캠퍼스 외부로 제공하도록 신청
- 본데이터 : 분석산출물이 아닌 단순 내부 자료(원본데이터를 신청하는 경우를 단순 자료 제공으로 처리함)
- 분석산출물 : 캠퍼스에서 제공하는 데이터를 활용하여 도출해 낸 중간결과나 분석하여 작성한 소스코드, 데이터 및 결과보고서 등 문서. 분석산출물을 작성하는 방식은 발췌처리와 기초통계처리, 통계처리로 정의함.
- 발췌처리 : 원본데이터를 형태 그대로 일부분을 추출 처리
- 기초통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 합계, 평균 등 기초통계처리
- 통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 검정값, 범주화, 지수화 등 처리
반출 가능 여부
- 원본데이터 반출
- 반출 가능
- 사이트에 기공개되어 있는 원본데이터(단, 기공개된 외부 홈페이지들을 통해 다운로드 권장)
- [표1]~[표8]까지의 목록 중 원본데이터 반출이 가능한 경우
- 길단위 추정 유동인구(도로명주소 도로링크 단위)는 원본데이터 반출이 불가하나 예외적으로 보고서용 등 꼭 필요한 경우에 한해서 동단위 일부(3~4개동)의 반출신청 시 제공처에 문의 후 반출가능여부 판단(단, 개인(팀)당 한번으로 제한함)
- 열린데이터 광장 데이터셋(http://data.seoul.go.kr에서도 다운로드 가능)
- 지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 시, 구, 행정동, 집계구 경계, 행정안전부 폴더
- 반출 불가능
- 반출이 제한되어 있는 원본데이터
- 지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 기초단위구
- 서울시 배경지도
빅데이터캠퍼스 반출
- 반출 기본 사항
- 원칙적으로 캠퍼스 내에서 분석을 완료하기를 권장함
- 분석 완료 후 분석결과요약서 등을 다른 사람들과 공유함이 원칙임
- 중간산출물 혹은 최종결과물은 반출심사를 거쳐 외부로(개인에게) 제공됨
- 반출이 가능한 형태는 원본데이터와 분석산출물로 구분됨
- 반출요청서에 반출 신청한 자료 각각에 대해 출처와 산출과정을 자세히 명시해야 심사 가능
- 용어 정의
- 반출신청 : 원본데이터 또는 분석산출물을 캠퍼스 외부로 제공하도록 신청
- 본데이터 : 분석산출물이 아닌 단순 내부 자료(원본데이터를 신청하는 경우를 단순 자료 제공으로 처리함)
- 분석산출물 : 캠퍼스에서 제공하는 데이터를 활용하여 도출해 낸 중간결과나 분석하여 작성한 소스코드, 데이터 및 결과보고서 등 문서. 분석산출물을 작성하는 방식은 발췌처리와 기초통계처리, 통계처리로 정의함.
- 발췌처리 : 원본데이터를 형태 그대로 일부분을 추출 처리
- 기초통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 합계, 평균 등 기초통계처리
- 통계처리 : 원본데이터의 (시간, 공간 등) 단위 보다 크거나 상이한 단위로 검정값, 범주화, 지수화 등 처리
반출 가능 여부
- 원본데이터 반출
- 반출 가능
- 사이트에 기공개되어 있는 원본데이터(단, 기공개된 외부 홈페이지들을 통해 다운로드 권장)
- [표1]~[표8]까지의 목록 중 원본데이터 반출이 가능한 경우
- 길단위 추정 유동인구(도로명주소 도로링크 단위)는 원본데이터 반출이 불가하나 예외적으로 보고서용 등 꼭 필요한 경우에 한해서 동단위 일부(3~4개동)의 반출신청 시 제공처에 문의 후 반출가능여부 판단(단, 개인(팀)당 한번으로 제한함)
- 열린데이터 광장 데이터셋(http://data.seoul.go.kr에서도 다운로드 가능)
- 지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 시, 구, 행정동, 집계구 경계, 행정안전부 폴더
- 반출 불가능
- 반출이 제한되어 있는 원본데이터
- 지역경계 shp파일 중 통계청 폴더의 기초단위구
- 서울시 배경지도
- 빅데이터 분석 전문과정 (4월) 'Python을 활용한 빅데이터 분석(2기)' 모집
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등록일자 2025.03.26조회수 442
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<2025년 교육 운영 일정 >
○ 교육명: 빅데이터 분석 전문과정(4개과정)
○ 교육운영: 2025년 2월~12월
○ 교육대상: 빅데이터에 관심있는 누구나
○ 교육장소: 서울시 빅데이터캠퍼스 상암 본원 세미나실(에스플렉스센터 스마티움동 15층)
○ 교육과정:
- (초급) Python을 활용한 빅데이터 분석/ R을 활용한 빅데이터 분석
- (중급) Python 기반 실무데이터 처리 및 분석
- (이해) 빅데이터와 AI 이해 및 활용
○ 교육혜택: 교육비 전액 무료, 수료증 제공 (점심식사 미제공)
※ 빅데이터캠퍼스 뉴스레터 구독 시, 매달 교육 관련 안내를 받아보실 수 있습니다.
<4월 교육 운영 개요>
○ 과정개요 : 파이썬 기본 문법과 실무데이터 로드 및 공공데이터 시각화를 통한 기본 데이터 분석 방법 학습
○ 교육목표 : 데이터를 분석해서 객관적인 지표를 얻는 기술 습득
○ 교육내용
- 프로그래밍 개요 및 개발환경 설정
- 파이썬 기본 문법, 제어문, 반복문
- 파일 입출력
- 함수와 라이브러리
- 실무 데이터 로드 및 시각화○ 교육대상 : 파이썬 데이터분석 입문자
<4월 교육 운영 일정 >
○ 교육명 : Python을 활용한 빅데이터 분석(2기)
○ 교육기간 및 시간 : 2025. 4. 23.(수)~4. 24.(목), 09:30~17:00 (점심시간 1시간 포함)
○ 접수기간: 2025. 4. 1.(화) 09:00 ~ 4. 10.(목) 14:00
○ 교육생발표: 2025. 4. 11.(금) 14:00 (추첨을 통해 32명 선발)
○ 교육신청 URL: https://naver.me/GPdYuGRo
○ 교육문의 : 빅데이터캠퍼스 담당관 02-2133-4280
* 취소자 발생이 많아, 교육생으로 선발된 후 취소할 경우 올해 교육과정 모두 신청 불가하니
꼭 참여 가능하신 분들만 신청바랍니다.
* Python과정 및 R과정 등 모두 수강 가능하나, 한 과정 2번 이상 수강은 불가합니다.
* 교육 당일 주차 지원은 불가하며, 가급적 대중교통 이용 바랍니다.
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