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OpenSource를 활용한
실시간 빅데이터분석 전문가양성과정
훈련과정 OpenSource를 활용한
실시간 빅데이터분석 전문가양성과정
훈련자격 ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ취업성공패키지참여자ㆍ재학생(방통대,야간대)
ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 5.5개월 (110일_총880시간)
교육일정 2020년 04월22일 ~ 2020년 09월25일 (1회차)
교육장소 강남
교육비용 교육총비용 5,797,440원ㆍ전액무료ㆍ
교육문의 및 신청
02-539-8879온라인 신청하기 +
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

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구분


 교과목

 단원

 훈련시간

 NCS 소양교과

    의사소통능력

 

8H

 NCS 전공교과

    빅데이터 플랫폼 개발 

    ​빅데이터 플랫폼 테스트

40H

    ​​빅데이터 분석시스템 개발

40H​

    ​빅데이터 처리시스템 개발​ 

40H​

    ​빅데이터 저장시스템 개발​ 

40H​

    ​데이터 수집시스템 개발​

40H​

    빅데이터 플랫폼 요구사항 분석

32H​

    빅데이터 플랫폼 아키텍쳐 설계

40H​

    빅데이터 분석

    탐색적 데이터 분석 

24H 

    통계 기반 데이터 분석

32H 

    텍스트 데이터 분석

40H 

    머신러닝 분석

    머신러닝 기반 데이터 분석

40H

    분석 결과 시각화

    빅데이터 분석 결과 시작화

40H

    분석 프로그래밍

    프로그래밍 언어활용

80H

    데이터 활용 및 구현

    데이터베이스 구현

24H

    SQL 활용

24H

 비 NCS 교과 (실기)

    Deep Learning

    Deep Learning

  

    - Tensorflow에서 구현

    - DeepNeuralNet 이해 및 Tensorflow에서 구현

    - 여러 종류의 활성화 함수이해 및 Tensorflow에서 구현

    - Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류실습

    - onvolutionalNeuralNetwork(CNN)이해 및 Tensorflow 구현

    - Tensorflow와 CNN을 이용한 MINIST 문자분류실습 및

      기존방법들과 비교

    - RecurrentNeuralNetwork(RNN) 이해 및 Tensorflow 구현

    - Word2Vec이해 및 Tensorflow에서 구현

 

72H

    빅데이터 분석 프로젝트

    프로젝트 기획

 

    - 주제선정

    - 요구사항정리 및 수집

    - 분석결과 서비스개발계획

    - 프로젝트 일정관리 및 업무분담

 

16H 

    데이터수집 및 탐색분석

 

    - 정형테이더 수집 및 분석

    - 비정형데이터 수집 및 분석

    - 공공데이터 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석

    - 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석

 

24H 

    서비스개발 및 시각화

 

    - 서비스개발을 위한 환경구축

    - 서비스 인터페이스 정의 및 프로세스정의

    - 수집데이터 정제 및 분류

    - 시각화 기술을 통한 요구사항에 맞는 시나리오 분석

    - 시각화 입력 데이터 식별 및 매핑

    - 데이터 분석 및 모델 평가 구현

 

104H 

    테스트 및 발표

 

    - 화면설계 및 구현

    - 통합테스트 및 디버깅작업

    - 프로젝트 시연 및 발표

 

8H 

    파이썬 프로그래밍 

    파이썬프로그래밍

 

    - 자료형

    - 숫자형

    - 문자열

    - 리스트 자료형

    - 튜블 자료형

    - 딕셔너리 자료형

    - 집합 자료형

    - 불 자료형

    - 자료형의 값을 저장하는 공간

    - 변수 if문

    - while문

    - for문

    - 함수 사용자 입력과 출력 파일 읽고 쓰기

    - 클래스 모듈 예외 처리 내

    - 장 함수 외장 함수

    - 정규 표현식

 

72H 


 총 훈련시간

 

880시간 

  

 

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
강남 캠퍼스
강남 캠퍼스
강남 캠퍼스
종로 캠퍼스
종로 캠퍼스
종로 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
SQL활용
  • 설치 및 운영 방법
  • DDL, DML, DCL 활용
  • subquery, join, data integrity
  • 정규화 및 ERD
  • python과 연동
H
데이터베이스
  • Architecture & HA backup 및 restore
  • replication &sharding
H
파이썬 프로그래밍
  • 환경 구축과 기본 자료구조(기본 데이터타입, 배열, Collection)
  • 함수와 클래스
  • 문자열과정규표현식 및 파일 입출력
  • 윈도우 프로그래밍
H
NumPy / pandas
  • NumPy기본 :다차원배열 생성 / 연산
  • NumPy기본 :유니버셜함수 / 배열을 이용한 데이터처리
  • NumPy기본 : 활용 예제
  • pandas 기본 : pandas소개 / 색인활용
  • pandas 기본 :기술통계 기본 요약 / 누락 데이터 처리
H
통계기반 데이터분석
  • 데이터 읽고 쓰기 : JSON 파일 읽고 쓰기 + 실제 JSON 파일 활용 실습
  • 데이터 읽고 쓰기 : XML 파일 읽고 쓰기 + 실제 XML 파일 활용 실습
  • 데이터 읽고 쓰기 : http통신을 활용한 json, xml 파일 저장 / 데이터 처리 / 출력 실습
  • 데이터변형 : 데이터 병합 / 피벗
  • 데이터변형 :중복제거 / 값 치환 / 문자열 / 미국농무부 데이터 실습
  • 데이터변형 :GroupBy 기반 그룹 연산
H
통계기반 심화 학습
  • 지도학습(Supervised Learning)
  • ⓐ 상관/회귀분석(Correlation and Regression Analysis)
  • ⓐ분류분석(Decision Tree)

  • 비지도학습(unSupervised Learning)
  • ⓐ 군집분석(Clustering Analysis)
  • ⓐ연관분석(Association Rule)

  • 시계열 분석
  • ⓐ시계열 예측 모형에 적합한 데이터 생성
  • ⓑ시계열 데이터를 이용한 미래 예측
  • ⓒ시계열모형 예측 도식화
H
빅데이터 분석 결과 시각화
  • 데이터리모델링
  • ⓐ 데이터 리모델링 패키지
  • (plyr, dplyr,reshape,reshape2)
  • 정형 데이터와 비정형 데이터 처리
  • ⓐ 정형 데이터 처리(SQL 데이터 처리)
  • ⓑ 비정형 데이터 처리(워드클라우드 및 연관어 분석)
  • -----------------------------------------------------
  • 시각화 :matplot 기본 / matplot 활용 예제 / pandas + matplot 활용 시각화
  • 시계열 데이터 활용 :시계열 데이터 변환
  • 시계열 데이터 활용 : 금융 데이터 활용한 예제
  • SciPy기본 : 기본적인 통계 분석
H
R 패키지
  • R 프로그램 개요 및 기초문법
  • ⓐ R 설치(R Studio) 및 기본 메뉴 실습
  • ⓑ 데이터의 유형 및 자료구조 이해
  • ⓒ 데이터 입출력 및 파일 처리
  • ⓓ제어문과반복문

  • R 패키지 및 함수 사용
  • ⓐ 패키지 설치 및 사용법 ⓑ 사용자 정의함수 및 내장함수
  • 평균 차이, 관계 검저
  • 상관 분석, 회귀 분석
  • 요인분석, 주성분 분석
  • 텍스트마이닝, wordcloud
H
머신러닝 기반 데이터분석
  • 1) 군집화(Clustering)
  • - K-means clustering

  • 2) 분류(Classification)
  • - Two-class classification :
  • Logistic Regression
  • Decision Forest
  • Boosted Decision Tree
  • Logistic Regression
  • SVM
  • - Multi-class classification :
  • Logistic Regression
  • Decision Forest
  • Boosted Decision Tree
  • Logistic Regression

  • 3) 회귀분석(Regression)
  • - Linear Regression
  • - Decision Tree Regression
  • - Decision Forest Regression
H
파이썬 기반 딥러닝
  • 인공신경망
  • CNN, RNN, CRNN
  • 텐서플로우 및 keras 활용
  • 텍스트마이닝을 이용한 챗봇
  • opencv를 이용한 영상분석
H
빅데이터 프로그랭밍
JAVA
  • 클래스 및 인터페이스
  • 파일처리, Thread
  • IO, Networking
  • Window Programming
H
웹 어플리케이션
  • 웹 개발 환경 구축
  • Servlet 프로그래밍
  • HTTP 각 방식 별 구현 메서드
  • JSP 페이지의 구성 요소
  • 웹 어플리케이션 디렉터리 구성과 URL 매핑
  • 웹 어플리케이션의 배포 - war 파일을 이용
  • 기본 내장 객체(9개)의 쓰임새와 영역
  • JSP 기본 객체의 속성(Attribute) 사용하기
  • 페이지 모듈화와 요청 흐름 제어 – JSP Action tag
  • 에러 처리 , 쿠키와 세션
  • 자바빈(JavaBean)
  • JDBC
  • 회원관리 등의 프로그램 작성
  • 표현 언어(Expression Language)
  • 표준 태그 라이브러리(JSTL)
  • 답변형 게시판 구현하기
  • MVC패턴 구현
  • 파일 업로드 구현
H
Hadoop Echo System
  • 개요, 벤더, 실습환경 구성
  • Mapreduce 환경 구성 및 수행
  • 단독모드, 의사분산모드, 완전분산모드 설치
  • HDFS 기본 명령어, Mapreduce 실행과정, WordCount 실습
  • String Sort 실습, Mysql 연동
  • Hive, Pig
H
Spark
  • Spark Core, Spark SQL
  • Streaming, MLlib
  • GraphX
  • RDD
H
리눅스
플랫폼 환경구성
  • 설치 및 가상환경 구성
  • 기본 명령어 및 사용자와 그룹, 사용권한, 하드링크, 심볼릭 링크
  • DB 설치 및 활용
  • 프로세스, 쉘 스크립트
H
도커 [Docker]
  • LXC컨테이너 생성과 조작
  • 도커 명령어 활용 1 : search, pull, images, exec
  • 도커 명령어 활용 2 : run, ps, start, attach 등
  • Dockerfile 작성
  • YML 파일 구성 이해
  • Docker-compose구성
  • Private Cloud 구축 :Docker image 구축 및 공유
  • Docker App.구축 : MariaDB, MySQL
  • Docker App.구축 : Ngix, Apache
  • Docker 컨테이너 백업
  • Amazon Web Service에서 Docker 사용
  • Google Cloud에서 Docker 사용
H
최종프로젝트
빅데이터 프로젝트
  • 하둡과스파크를 기반으로 한 머신러닝, 딥러닝 프로젝트
H

교육문의Acorn Job Employment Center

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비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계
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보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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- 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월
- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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최종학력 대학 전공, 기타
교육일정선택(필수)
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- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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국비대상자 간편조회

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    - -
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    졸업예정자
    야간대학 또는 사이버대학 재학중
    실업상태(구직중)
    실업급여 수급자
    취업성공패키지 진행인 자
    개인사업자 및 법인사업자가 있는분
    기타
  • 문의사항
  • 개인정보 수집 및 이용*
                 수집하는 개인정보의 항목
    
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                  결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록
                 개인정보 수집 및 이용 목적
    
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                 비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
                 - 마케팅 및 광고에 활용
                 신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
                 서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계
                 - 고용보험 과정의 노동부 신고
                 회원이 신청한 과정이 고용보험 대상 과정인 경우 고용보험 환급을 이유로 노동부에 신고하게 됩니다.
                 개인 정보 보유 및 이용기간
    
                 원칙적으로, 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다.
                 단, 다음의 정보에 대해서는 아래의 이유로 명시한 기간 동안 보존합니다.
                 보존 항목 : 신청자, 주민등록번호, 연락처, 이메일, 회사명
                 보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
                 보존 기간 : 3년
                 그리고 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다.
                 1) 기타 법령에 따른 보유기간/관계법 안내
                 - 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
                 - 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
                 - 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
                 - 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월
                 - 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월
                 
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