제1회 통계의 힘

< K- 포레스트 빅데이터 경진대회 >







2021. 8.




 


 

정보통계학과

DEPARTMENT OF INFORMATION AND STATISTICS

 
 



Ⅰ. 필요성 및 목적

대학생 저학년과 고학년이 한 팀을 이루어 임업통계 데이터를 활용하는 분석대회를 개최 

◦대학생들에게 통계적 사고를 함양하고 임업 빅데이터를 활용하여 실제 임업소득이나 임가 생산량 등을 예측하는 모형을 구축하게 함

◦대학생들 간 학습 네트워크를 형성하여 저학년 학생들의 학습의욕을 고취시키고, 팀별 교류를 장려하여 시너지효과를 기대

고급통계모형, 기계학습 등과 같이 기존 커리큘럼에서 배울 수 없는 내용을 프로그램 기간 동안 수강하게 하여 데이터 분석 역량을 제고
 

◦2021년 프로그램의 일환

◦산림청과 한국임업진흥원, 교육부에서 프로그램의 재정 지원을 받음



Ⅱ. 사업내용


□ 신청서 제출

○ 서류제출 기간 및 장소 

-  기간: 2021. 8. 26.(목) ~ 9. 9.(목)

-  제출: 이윤희 조교와 이은지 교수 모두에게 이메일로 제출 (yunhlee@cnu.ac.kr, eunjee.cnu@gmail.com)

-  이메일 작성 시 제목: “빅데이터 경진대회 신청”

-  다음 제출서류를 첨부 

가. 참가신청서 1부(지정양식)

나. 개인정보 수집 및 활용 동의서(지정양식) ※ 서명 필수


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□ 프로그램 운영 방법

○ 운영형태

 



○ 참가 대상

-  대상: 4년제 대학 소속 통계학과 대학생 (이중전공, 복수전공, 부전공 가능)

-  팀 구성: 3, 4학년 2~3명 + 1, 2학년 1~2명 (권고사항) 

-  모집 팀: 7팀 내외 

-  주의사항

1. 팀원은 3명 또는 4명으로 구성할 것

2. 7팀을 초과하여 신청하는 경우 7팀만 선발예정

3. 신청 시 팀을 이루어 신청하는 것이 원칙 (“참가신청서- 팀별.hwp” 사용)

4. 팀원 모집이 불가피한 경우 개인으로 신청 가능하나 팀별로 신청한 사람에게 프로그램 참여 우선권이 주어짐 (“참가신청서- 개인.hwp” 사용)


○ 활동 기간: 2021. 9. 10.(금) ~ 2021. 11. 26.(일) 

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□ 세부 프로그램 운영 방법

1. 빅데이터 분석 강의

-  특강 강사: 건국대학교 통계학과 권성훈 교수

-  강의 진행 기간: 2021. 9. 11 (총 18시간), 자세한 일정은 추후 안내

-  진행 방식: zoom으로 진행 


2. 빅데이터 분석 튜터링

-  팀원 한 명이 튜터를 담당, 다른 팀원들에게 실습 튜터링을 진행

-  튜터링 진행 기간은 강의 진행 기간과 동일

-  튜터링은 총 30시간 내외 (학생 지원 규모에 따라 상이)

-  지원사항

구분

세부지급기준

튜터활동 장학금

▶ 프로그램 이수 튜터 1인당 30만원 
*선정된 팀의 수에 따라 변동 가능



3. 임업통계 예측 경진대회

-  진행 방식: 임업조사 자료를 이용하여 임가소득, 임산물 생산량 등을 예측하기 위한 통계모형을 구축

-  진행 기간: 2021. 9. 11 ~ 2021. 11. 26 (최종모형 제출)

-  수상: 12월 임업 통계지표를 예측하여 정확성이 가장 높은 2팀을 수상 

※ 수상내용: 산림청장상 포상 및 상금 (1등 200만원, 2등 100만원)

-  지원사항

구분

세부지급기준

활동비

▶ 팀당 활동비 20만원 지급 (스터디룸 대여, 다과비 등)

*선정 규모에 따라 지원금액 상이

수상금

▶ 1등과 2등에 각각 200만원, 100만원 상금 포상


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4. 통계의 힘 컨퍼런스

-  내용: KOSIS 활용대회, 임업통계 예측 경진대회, 한의학 빅데이터 활용대회 참가 학생들이 구축한 모형과 성능, 의의를 발표

-  진행방식: 대면 또는 zoom으로 진행

-  일시: 2021년 12월 중 (잠정)



□ 주요일정  ※ 세부 사항은 추후공지

-  오리엔테이션 개최: 2021. 9. 10.(금) *비대면으로 진행

-  튜터 최종보고서 제출: 2021. 10. 29.(금)

-  튜터 장학금 지급: 2021. 11월 경

-  컨퍼런스 개최: 2021. 12월 중

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