01. 강좌 개요 및 학습 목표■ 강좌 개요ESG 데이터가 다양화되고 있는 최신 경향에 맞춰 머신러닝의 단순한 학습뿐만이 아닌 ESG에 특화된 머신러닝의 개념 및 기초 이해가 필요하다. 본 과목에서는 ESG 데이터 구조 및 종류들에 대한 학습을 통해서 ESG 데이터에 대한 기본적인 개념 파악과 더불어 이를 활용한 머신러닝 적용을 위해 입력 및 출력 데이터에 대한 구체화를 하는 과정을 강의한다. 추가적으로 머신러닝에 대한 기본적 개념과 더불어 직접 알고리즘을 구동하여 머신러닝의 기초적 이해를 함양함과 동시에 ESG 데이터 적용에 대한 방향성도 동시에 제시하고자 한다.■ 학습 목표1. 데이터 분석적 차원에서 ESG 데이터에 적용할 수 있는 머신러닝의 접근에 대해 이해할 수 있다.2. ESG 데이터에 대한 상세화된 설명과 더불어 머신러닝 적용 방법을 익힐 수 있다.02. 주차별 강좌 계획 ■ 강좌 운영 기간 : 2023년 12월 29일 (금) 09:00 ~ 2024년 02월 15일 (목) 23:59■ 본 강의는 매주 금요일 오전 9시에 새로운 수업이 공개되며 휴강 없이 진행 될 예정입니다.03. 수강대상 및 학습활동수강대상 · ESG분야에 관심있는 누구나 · 데이터 분석 · 머신러닝에 관심있는 누구나수업구성강의 · 과제 · 중간고사 · 기말고사평가기준과제 20% 중간고사 40% 기말고사 40%이수증 발급평가기준총점 60점 이상 이수한 학습자...