목차 가명정보 특례 제도 시행 현황 가명정보 법 가이드라인 및 주요 내용 소개 가명처리 관련 동향 및 동형암호 가명정보의 기술적/관리적 조치 방안 1. 가명정보 특례제도 시행 현황 20.8.5. 법안이 시행되었습니다. 20.10.1 해설서가 공개되었습니다. 가명처리 → 결합신청 → 결합키 생성 → 가명정보 결합 → 추가 가명/익명 처리 → 반출요청/승인 → 반출 가명정보 결합 종합 지원 시스템 결합 키 관리 기관 : KISA 118 상담센터에서 가명정보 제도와 운영 관련된 상담 안내 및 지원 2. 가명정보 처리 관련 법 및 가이드라인 주요 내용 소개 개인정보 보호법의 개정으로, 개인정보의 분류는 4가지로 분류된다 가명정보 ex : 암호화된 개인정보 추가정보 ex : 암호알고리즘, 암호화 키 가명정보의 처..

KISA 정보보호 및 개인정보보호관리체계 인증 효과적인 개인정보보호 관리체계(PIMS) 구축과 운영을 위한 인증제도 소개, 인증 준비절차 및 인증기준 등에 대한 설명 isms.kisa.or.kr > 메인 아이핀(I-PIN) 인증 주민등록번호를 제공하지 않고 본인임을 확인하는 인터넷상의 개인 식별번호 서비스입니다. 아이핀을 통한 인증을 원하시면 [아이핀 인증] 버튼을 눌러진행하여 주십시오. www.privacy.go.kr 00. 개인정보보호 관리체계의 목적 개인정보관리의 안정성, 신뢰성확보 01. 사회적배경 다양한 디바이스의 증가 정보가 중앙집중화(서버) 되었고, 의도하지 않은 사고로 이용자의 정보가 유출 됨 ⇒ 이에 따라, 기업은 고객의 정보를 어떻게 안전하게 보관하는지 고민함 단순히, 보안장비 운영으로..

NIPA 활용과정 앱 데이터 분석을 통한 평점 예측 실습 Kaggle에서 제공하는 구글 앱 데이터를 바탕으로 앱 평점을 예측해보는 머신러닝 실습을 수행해 보겠습니다. 데이터 출처: https://www.kaggle.com/gauthamp10/google-playstore-apps 이번 실습은 다음과 같은 과정으로 진행합니다. 데이터 읽기: 구글 앱 데이터를 불러오고 Dataframe 구조를 확인 데이터 정제: 비어 있는 데이터 또는 쓸모 없는 데이터를 삭제 데이터 시각화: 변수 시각화를 통하여 분포 파악 데이터 전처리: 머신러닝 모델에 필요한 입력값 형식으로 데이터 처리 머신러닝 모델 수행: 회귀 모델을 사용하여 학습 수행, 평가 및 예측 수행 이번 실습에서의 최소한의 학습 목표는 데이터를 바탕으로 머신..

01. 머신러닝과 데이터 과학 이해하기 02. 데이터 과학자 이해하기 03. 머신러닝을 위한 데이터 이해하기 04. 머신 러닝 실무 체험 05. 파이썬 Lib 를 활용한 기초 행렬 # Trans A = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(A.transpose()) # Inv A = numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) print(numpy.linalg.inv(A)) #lin alg 이라는 Package 사용 # Dot C = numpy.dot(A, B) Transpose , Inverse , Dot product 06. 회귀분석 1. Linear Regression X = statsmodels.api.add_constant(X) # 3 results..

1. NumPy Numpy의 배열은 파이썬의 list()보다도 빠른 연산과 효율적인 메모리 사용이 가능 import numpy as np #0부터 5사이 랜덤한 값이 담긴 3x5 array를 만들어 봅시다! import math array=np.random.randint(0,5,(3,5)) Numpy library에서 자주 사용되는 함수 np.array - 배열생성 np.zeros - 0이 들어있는 배열 생성 np.ones - 1이 들어있는 배열 생성 np.empty - 초기화가 없는 값으로 배열을 반환 np.arange(n) - 배열 버전의 range 함수 np.random.randint - 다양한 난수가 들어있는 배열 생성 import numpy as np print("1차원 array") array..

과목구성 & 일정 이 과정을 하면 정보통신산업진흥원(NIPA) 명의의 인증서를 발급해줍니다 ! 이 블로깅은 Python Pandas 사용법을 까먹지 않기 위해 작성되었습니다. 1. [활용필수] 인공지능 주가 예측 체험 > 1-1-1. Pandas Column 추출 import pandas as pd # 코로나 엑셀 데이터 파일(.xlsx)이 저장된 경로입니다. data_path = './data/corona_data.xlsx' # pandas를 활용해 엑셀 파일을 불러오고, corona_data(변수)에 저장합니다. corona_data = pd.read_excel(data_path) # corona_data셋에서 '확진자' 데이터만 추출하여 출력해보세요 confirmed = corona_data['확진..