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머신러닝(Machine Learning)을 활용한 데이터 분석 과정
훈련과정 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 데이터 분석 과정
훈련자격 ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ취업성공패키지참여자ㆍ재학생(방통대,야간대)
ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 5개월 (100일_총800시간)
교육일정 2020년 10월13일 ~ 2021년 03월10일
교육장소 강남
교육비용 교육총비용 5,859,200원ㆍ전액무료ㆍ
교육문의 및 신청
02-539-8879 온라인 신청하기 + 전화 상담하기전화
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급
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 구분

교과목 

단원 

훈련시간 

NCS 소양교과

의사소통능력 

 

16H 

NCS 전공교과 

빅데이터 분석 시각화

        빅데이터 분석 결과 시각화 

56H 

데이터 분석 및 구축

        ​탐색적 데이터 분석 

24H 

        ​분석용 데이터 구축 

16H 

머신러닝 분석

        ​머신러닝 기반 데이터 분석 

48H 

데이터 분석

        ​텍스트 데이터 분석 

56H 

        ​통계 기반 데이터 분석 

40H 

빅데이터 환경분석

        ​빅데이터 환경분석 

16H 

빅데이터 프로그래밍

        ​프로그래밍 언어활용 

96H 

데이터 베이스 활용

        ​SQL 활용 

32H 

        ​데이터 표준화

16H 

        ​데이터베이스 구현

32H 

빅데이터 시스템 개발

        ​빅데이터 분석시스템 개발 

24H 

        ​빅데이터 수집시스템 개발

24H 

        ​빅데이터 저장시스템 개발

24H 

비 NCS 교과 (이론)

프로젝트 기획 

 

        ​빅데이터 프로젝트 기획

         ​- 빅데이터 주제선정 및 분석방안 구체화

         ​- 요구사항 정리

         ​- 분석결과 서비스 개발 계획

         ​- 프로젝트 일정관리 및 업무분담

 

8H 

비 NCS 교과 (실기)

DeepLearning

 

        ​DeepLearning

         ​- Tensorflow에서 구현

        ​ - DeepNeuralNet이해 및 Tensorflow에서 구현

        ​ - 여러 종류의 활성함수 이해 및 Tensorflow에서 구현

         ​- Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류실습

         ​- onvolutionalNeuralNetwork(RNN)이해 및 Tensorflow 구현

         ​- Word2Vec 이해 및 Tensorflow에서 구현

        ​ - 구글 Inception 모델을 이용한 이미지인식 Tensorflow에서 구현 

 

80H 

서비스 구현을 위한 최종프로젝트

 

        ​데이터수집 및 탐색분석

         ​- 정형데이터 수집 및 분석

        ​ - 비정형데이터 수집 및 분석

         ​- 공공데이터 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석

        ​ - 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석 

 

40H 

 

        ​서비스개발 및 시각화

        ​ - 서비스 개발을 위한 환경구축

         ​- 서비스인터페이스정의 및 프로세스 정의

         ​- 수집데이터 정제 및 보류

        ​ - 시각화 기술을 통한 요구사항에 맞는 시나리오 분석

         ​- 시각화 입력데이터 식별 및 매핑

        ​ - 데이터 분석 및 모델평가 구현

 

104H 

 

        ​테스트 및 발표

         ​- 단위테스트

         ​- 화면설계 및 구현

         ​- 통합테스트 및 디버깅작업

         ​- 프로젝트 시연 및 발표 

 

16H 

데이터 구조 및 알고리즘

 

        ​재귀와 백트래킹

        ​연결리스트

        ​스택

        ​큐.트리

        ​우선순위큐와 힙

        ​분리집합ADT

        ​그래프 알고리즘

        ​정렬,검색

        ​선택알고리즘

        ​심볼테이블

        ​해싱

        ​문자열알고리즘

 

40H

 총 훈련시간 

 800시간




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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
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종로 캠퍼스
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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
SQL입문
  • SQL 기본
  • 1) 데이터 조작어 - 검색
  • - SELECT
  • - 집계함수와 GROUP BY
  • - 2개 이상 테이블에서의 질의
  • 2) 데이터 정의어
  • - CREATE, ALTER, DROP 문
  • 3) 데이터 조작어 - 삽입, 삭제, 수정
  • - INSERT, UPDATE, DELETE 문
  • SQL 고급
  • 1) 내장함수, NULL 값 처리, ROWNUM
  • 2) 부속질의
  • - 스칼라, 인라인 뷰, 중첩질의
  • 3) 뷰, 인덱스
  • - View 생성, 수정, 삭제
  • - Index 생성, 재구성, 삭제
H
PLSQL
  • 1) 프로시져 ( procedure )
  • 2) 트리거 ( trigger )
  • 3) 사용자 정의 함수
  • (user-defined function)
  • 4) 패키지 ( Package )
H
데이터베이스 설계
  • 1) 데이타베이스 생명주기
  • 2) 데이터 모델링 공정
  • 3) ER 모델
  • 4) ER 모델의 관계모델 사상
H
데이터베이스 성능관리
  • 정규화
  • 1) 이상현상
  • 2) 함수 종속성
  • 3) 1NF ~ BCNF
  • 트랜잭션
  • 1) 개념
  • 2) 성질
  • 3) 트랜잭션과 DBMS
  • 4) 동시성 제어
  • 5) 트랜잭션 고립수준
H
관계 데이터 모델
  • 관계 데이터 모델
  • 1) 관계 데이터 모델링 개념
  • 2) 무결성 제약조건
  • - 키(key)
  • - 무결성 제약조건 및 수행
  • 3) 관계대수
  • - 셀렉션(selection),
  • - 프로젝션(projection),
  • - 집합연산, 조인(join), 디비전(division)
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
『파이썬 개발환경 구축 및
기본문법』
『NumPy / pandas』
  • 『파이썬 개발환경 구축 및 기본문법』
  • 시작하기 위한 준비 및 간단한 소개 : 개별 과제 설정
  • 파이썬 설치, 기본 패키지 설치, 파이썬 코드 테스트
  • Ipython 설치하기, IPython 사용방법
  • 파이썬 코드 작성 방법 및 파이썬 언어 기본
  • 복습 : 가상 시스템에 개발환경 다시 설치하기
  • 『NumPy / pandas 학습』
  • 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
분석도구 Python
『분석용 데이터 구축 및 가공』
  • 데이터 읽고 쓰기 :csv 파일 읽고 쓰기 + 실제 csv 파일 활용 실습
  • 데이터 읽고 쓰기 : excel 파일 읽고 쓰기 + 실제 excel 파일 활용 실습
  • 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
분석도구 R
『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
분석도구 R
『기술통계및추론통계 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
H
Machine learning
R+Python
지도학습『Supervised Learning』
  • 1) 이상탐지(Anomaly Detection)
  • - based on One-class SVM
  • - based on PCA and EFA
  • 2) 군집화(Clustering)
  • - K-means clustering
  • 3) 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
  • 4) 회귀분석(Regression)
  • - Ordinal Regression
  • - Poisson Regression
  • - Linear Regression
  • - Decision Tree Regression
  • - Decision Forest Regression
H
Deep Learning
인공신경망
  • 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)
  • ------------------------------------------------
  • 에이다부스트 알고리즘
  • 기타 :특징추출, 측징선택, 모델선택 등
  • ------------------------------------------------
  • 인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow에서 구현
  • Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • 여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습
  • Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow구현
  • Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교
  • Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow구현
H
최종프로젝트 기획 및 개발
  • R과 Python를 활용한 빅데이터 기획설계 및 프로젝트
H

교육문의Acorn Job Employment Center

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회원제 서비스 이용에 따른 본인확인, 개인 식별, 불량회원의 부정 이용 방지와
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
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    야간대학 또는 사이버대학 재학중
    실업상태(구직중)
    실업급여 수급자
    취업성공패키지 진행인 자
    개인사업자 및 법인사업자가 있는분
    기타
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                  결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록
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                 - 마케팅 및 광고에 활용
                 신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
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                 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
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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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