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데이터베이스(DB)활용을 위한 빅데이터분석가 양성과정
데이터베이스(DB)활용을 위한 빅데이터분석가 양성과정
훈련자격 ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ취업성공패키지참여자ㆍ재학생(방통대,야간대)
ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) | 5개월 (103일_총824시간)
교육일정 2020년 05월12일 ~ 2020년 10월08일 (1회차)
교육비용 6,034,976원ㆍ전액무료교육 K-디지털 트레이닝 훈련과정
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급
💛 온라인 문의 ✔ 방문상담예약 수강신청

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구분


교과목 

단원 

훈련시간 

NCS 소양교과 

    의사소통능력 

 

8H 

NCS 전공교과

    빅데이터 분석 및 구축

    통계기반 데이터 분석

42H

    머신러닝 기반 데이터 분석

58H

    텍스트 데이터 분석

58H

    분석용 데이터 구축

24H

    탐색적 데이터 분석

26H

    빅데이터 분석 시각화

    빅데이터 분석 결과 시각화

56H

    빅데이터 분석 및 구축

    빅데이터 환경분석

40H

    데이터 베이스 구현

    데이터베이스 구현

32H 

    데이터 표준화

24H 

    데이터 전환

32H

    SQL 활용

32H

    빅데이터 프로그래밍 및 UI 구현

    UI구현

72H 

    프로그래밍 언어활용

72H

비 NCS 교과 (실기) 

    서비스 구현을 위한 

    프로젝트

   

    

    프로젝트 기획

 

    - 주제선정

    - 요구사항정리 및 수집

    - 분석결과 서비스 개발계획

    - 프로젝트 일정관리 및 업무분담 

 

8H
    데이터 수집 및 탐색 분석

 

    - 정형 데이터 수집 및 분석

    - 비정형 데이터수집 및 분석

    - 공공데이터 포털 API를 활용한 데이터수집 및 분석

    - 포털 API를 활용한 데이터수집 및 분석

 

 24H
    서비스 개발 및 시각화

 

    - 서비스 개발을 위한 환경구축

    - 서비스 인터페이스 정의 및 프로세스 정의

    - 수집 데이터 정제 및 분류

    - 시각화 기술을 통한 요구사항에 맞는 시나리오 분석

    - 시각화 입력 데이터식별 및 매핑

    - 데이터분석 및 모델 평가구현

 

 88H
    테스트 및 발표

 

    - 단위테스트

    - 화면설계 및 구현

    - 통합테스트 및 디버깅 작업

    - 프로젝트 시연 및 발표

 

 8H

    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​

    - 구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식 Tensorflow에서

      구현

 

 80H

    데이터 구조와 알고리즘

   데이터 구조와 알고리즘

    

    - 재귀와 백트래킹

    - 연결리스트

    - 스택

    - 큐,트리

    - 우선순위 큐와힙

    - 분리집합 ADT

    - 그래프 알고리즘

    - 정렬, 검색

    - 선택 알고리즘

    - 심볼테이블

    - 해싱

    - 문자열 알고리즘

    - 알고리즘 디자인기법

    - 탐욕 알고리즘

    - 분할 정복 알고리즘

    - 동적 계획법

    - 복잡도 클래스

 

 40H


 총 훈련시간


 824시간


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취업현황 리스트

  1. 빅데이터
    김*래 ㅣ임베디드 시스템공학ㅣ (주)진학어플라이
  2. 빅데이터
    김*승 ㅣ경제학ㅣ (사)굿데이버스인터네셔날
  3. 빅데이터
    박*승 ㅣ통계학과ㅣ KT Hitel(주)
  4. 빅데이터
    이*환 ㅣ체육교육학ㅣ 한국맥도날드(유)
  5. 빅데이터
    장*수 ㅣ기계공학ㅣ (주)LG화학 (대전)
  6. 빅데이터
    정*훈 ㅣ경제학과ㅣ 국민건강보험공단
  7. 빅데이터
    현*우 ㅣ생명공학과ㅣ 한국과학기술원
  8. 빅데이터
    강*아 ㅣ신소재공학ㅣ 아마존웹서비스코리아
  9. 빅데이터
    김*섭 ㅣ컴퓨터공학과ㅣ 서울아산병원 아산생명과학연구원
  10. 빅데이터
    권*정 ㅣ영어영문ㅣ 서울시청
  11. 빅데이터
    박*민 ㅣ통계학과ㅣ 기업은행
  12. 빅데이터
    이*석 ㅣ정보수학ㅣ 상호저축은행
  13. 빅데이터
    이*혜 ㅣ통계정보ㅣ 한국오라클
  14. 빅데이터
    이*석 ㅣ산업시스템경영ㅣ 넥슨엔정보기술
  15. 빅데이터
    신*원 ㅣ정보통신ㅣ 교보생명보험
취업현황 더 보기 +

 

 

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
SQL입문
  • SQL 기본
  • 1) DQL(Data Query Language)
  • - 데이터의 조회
  • - GROUP BY 와 집계 산출
  • - 다양한 조인(JOIN) 수행
  • 2) DDL(Data Definition Language)
  • - 다양한 DB객체의 생성/수정/삭제
  • 3) DML(Data Manipulation Language)
  • - 데이터의 생성/수정/삭제
  • 4) DCL(Data Control Language)
  • - 데이터의 접근통제
  • SQL 고급
  • 1) 내장함수, NULL 값 처리, 의사컬럼,
  • IDENTITY, LIMIT 처리
  • 2) 중첩(부속)질의
  • 상관/비상관 부속질의, 인라인 뷰
  • 3) 다양한 DB 객체 CRUD
  • Index, View, Sequence,
  • Stored Procedure, Function,
  • Package
H
Analytic Function
  • Analytic SQL (분석용 SQL)
  • 1) Aggregation
  • 2) Group
  • 3) Window
  • 4) Partition
  • 5) Ranking
  • 6) Walking Tree
H
데이터베이스
  • 데이터베이스 설계
  • 1) Ubuntu Linux 설치와 패키지관리
  • - VMM(Virtual Machine Manager)
  • - 기본 패키지관리
  • - DBMS설치환경 설정
  • 2) DBMS 설치환경설정 및 설치수행
  • - On-premise (Windows/Ubunu)
  • - Cloud Database
H
데이터베이스 성능관리
  • 정규화(Normalization)
  • 1) 이상현상(Anormaly) 확인
  • 2) 함수 종속성 제거
  • 3) 1NF ~ BCNF (제1정규형 ~ BCNF)
  • 트랜잭션 관리
  • 1) 개념과 성질
  • 2) 락(Lock)
  • 3) 동시성 제어
  • 4) 고립수준 (Isolation Level)
H
데이터 전환
  • 관계대수
  • 1) 셀렉션(Selection)
  • 2) 프로젝션(Projection)
  • 3) 집합연산(Union/Intersection/..)
  • 4) 조인(Join), 디비전(Division)
  • 키 관리
  • 1) 슈퍼키(super key)
  • 2) 후보키(Candicate Key)
  • 3) 기본키(Primary Key)
  • 4) 대체키(Alternate Key)
  • 5) 외래키(Foreign Key)
  • 무결성 제약조건
  • 1) 개체 무결성 제약조건
  • 2) 참조 무결성 제약조건
  • 3) 컬럼 무결성 제약조건
  • 관계 데이터 모델링
  • 1) Conceptual Modeling
  • 2) Logical Modeling
  • 3) Physical Modeling
  • 4) 모델링 실습
H
R 패키지
『R 기초 문법 및패키지 사용법』
  • 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
H
분석도구 Python
『NumPy / pandas』
  • Python & PANDAS
  • 1) 파이썬 3.x 설치(Window, Ubuntu)
  • 2) Jupyter Lab 설치(Window, Ubuntu)
  • 와 사용법
  • 3) Visual Source Code 에서의 파이썬
  • 개발환경설정 및 사용법
  • 4) PANDAS 분석 라이브러리 활용
  • - 기초/요약/기술통계의 산출
  • - 기술통계 시각화 및 Insight도출
H
자바(Java) 프로그래밍
  • 1) 기본 문법
  • 2) 객체지향(OOP) 설계
  • 3) JCF(Java Collection Framework)
  • 4) Generic, Lambda
  • 5) 대용량 데이터 처리(STREAMS API)
H
분석용 데이터활용
『추출, 변환, 적재, Data Munging』
  • ETL(Extract/Transformation/Loading)
  • 1) CSV, TSV, PSV 파일 대상
  • 2) Excel 파일 대상
  • 3) Json 파일 대상
  • 4) XML 파일 대상
  • 5) Web Scraping, Crawling
  • 6) 외부자료:
  • - 롯데 L.point 빅데이터 컴피티션
  • 공모전 자료
  • - 한국보건사회연구원 웨이브 자료
  • 7) Cloud Database 에 데이터 구축

  • 탐색적 데이터 분석
  • 1) 데이터 먼징(Data Munging)
  • - 이상값(outliers) 확인 및 처리
  • - 결측치 대체(Imputation)
  • - 데이터프레임 조작
  • - Tidy 데이터 확보
  • 2) 변수의 기초통계량
  • 3) 다변량 데이터에 대한 기술통계량
  • 3) 시각화를 통한 변수간 관계, 의미도출
H
빅데이터 분석 결과 시각화
  • 데이터 분석을 위한 시각화
  • ⓐ이산변수와연속변수 시각화

  • 데이터 분석을 위한 전처리
  • ⓐ 데이터 특성 분석
  • ⓑ 데이터 전처리
  • 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
통계기반 심화 학습
『예측분석』
  • 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
기술통계 및추론통계 분석
  • 1) 기술통계
  • - 표본추출
  • - 변수의 척도와 구분
  • - 확룰분포
  • - 표본분포 및 모수추정
  • - 가설검정
  • - t-검정 (두 집단의 평균 비교)
  • - 분산분석 (여러 집단의 평균 비교)
  • - 평균의 다중비교

  • 2) 추론통계
  • - 변수들 관계분석 (회귀/상관/교차 분석)
  • - 시계열데이터 분석
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Machine learning
R+Python
  • 1) 이상탐지(Anormaly Detection)
  • - based on One-class SVM
  • - based on PCA and EFA

  • 2) 군집화(Clustering)
  • - K-means clustering
  • 3) 분류(Classification)
  • - 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
  • - 의사결정트리(Decision Tree)
  • - 부스트의사결정트리(Boosting)
  • - 서포트벡터머신(SVM)
  • 4) 회귀분석(Regression)
  • - 단순 선형회귀분석
  • - 다중 선형회귀분석
  • - 곡선 회귀분석
  • - 일반화 회귀분석
  • - 로지스틱 회귀분석
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Deep Learning
  • 심층신경망(DNN, Deep Neural Net)
  • 1) 소개
  • 2) 딥러닝 기본 알고리즘 이해
  • 2) 딥러닝 프레임워크 소개 및 사용법
  • - Tensorflow2.0+케라스(Keras)
  • - 실습
  • 3) CNN, RNN, GAN 등 이해 및 실습
  • - 다양한 유형의 딥러닝 학습방법습득
  • - 실습
H
데이터구조와 알고리즘
『취업에 필요한 기술면접대비』
  • 1) 자료구조
  • - 배열
  • - 클래스

  • 2) 알고리즘
  • - 반복
  • - 검색
  • - 스택(Stack), 큐(Queue)
  • - 재귀(Recursive Call)
  • - 정렬
  • - 집합(Set)
  • - 문자열 검색
  • - 리스트(List)와 트리(Tree)
  • - 해시(Hash)
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최종프로젝트 기획 및 개발
  • R과 Python를 활용한 빅데이터 기획설계 및 프로젝트
 H

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