HOME > 취업연수과정 > 교육과정
[빅데이터분석]
머신러닝(MachineLearning)을 활용한 빅데이터분석과정(B)
훈련과정 [빅데이터분석]
머신러닝(MachineLearning)을 활용한 빅데이터분석과정(B)
훈련자격 ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ국민취업지원제도ㆍ재학생(방통대,야간대)
ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 5개월 (100일_총800시간)
교육일정 2021년 04월21일 ~ 2021년 09월15일 [교육중]
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

k_0330_m.png



​​
​​
​​
​​
​ ​ncs.png

구분

교과목

단원 

훈련시간 

NCS 소양교과

문제해결능력

 

8H

NCS 전공교과

데이터분석 및 구축

    탐색적 데이터 분석

24H

    통계 기반 데이터 분석

40H​

    텍스트 데이터 분석

56H​

    분석용 데이터 구축

24H​

머신러닝 분석

    머신러닝 기반 데이터 분석

56H

빅데이터 분석 시각화

    빅데이터 분석 결과 시각화

40H​

빅데이터 프로그래밍

    프로그래밍 언어활용 

88H​

데이터분석 및 구축

    빅데이터 환경분석 

16H​

데이터베이스 활용

    데이터베이스 구현 

32H​

    SQL활용

32H​

빅데이터 활용

    빅데이터 운영 기획 

32H​

    빅데이터 분석 기획

56H​

    빅데이터 활용 기획

32H​

비 NCS교과 (실기)

Deep Learning 

 

    Deep Learning

      - Tensorflow에서 구현

     - Deep NeuralNet이해 및 Tensorflow에서 구현

     - 여러종류의 활성화 함수이해 및 Tensorflow에서 구현

     - Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIS 문자분류실습

     - on volutionalNeuralNetwork(CNN)이해 및 Tensorflow구현

     - Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST문자분류실습 및 기존 방법들과 비교

     - RecurrentNeuralNetwork(RNN)이해 및 Tensorflow구현

     - Word2Vec 이해 및 Tensorflow에서 구현

 

80H 

최종프로젝트

 

    빅데이터 분석 프로젝트

     - 주제선정

     - 요구사항 정리 및 수집

     - 분석결과 서비스 개발 계획

     - 프로젝트 일정 관리 및 업무 분담

     - 정형데이터 수집 및 분석

     - 비정형데이터 수집 및 분석

     - 공공데이터 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석

     - 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석

     - 서비스 개발을 위한 환경 구축

     - 서비스 인터페이스정의 및 프로세스 정의

     - 수집데이터 정제 및 분류

     - 시각화 기술을 통한 요구 사항에 맞는 시나리오 분석

     - 시각화 입력데이터 식별 및 매핑

     - 데이터분석 및 모델 평가 구현

     - 화면설계 및 구현

     - 통합테스트 및 디버깅 작업

     - 프로젝트 시연 및 발표

 

184H 

총 훈련시간

800시간 


0330_book_list.png

 

hrd_machineLearning.png

취업현황 리스트

취업현황 더 보기 +

 

1.jpg

 

​ ​ ​​​​​​

 

 ​ 

​ ​ ​​​​​​

 

 ​ 

교육센터 시설안내

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

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
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
H
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
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
데이터표준화
  • 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
Python
『NumPy / pandas』
  • 1) 파이썬 / 아나콘다 설치(Window, Linux)
  • 2) 파이썬 기본 이해
  • 3) GUI, DB 연동 프로그래밍, Network 처리
  • 4) Web Programming (HTML, CSS, JavaScript)
  • 5) Django framework 개발환경 설정 및 사용법
  • 6) Numpy, Pandas, Matplotlib 등의 데이터 가공 및 시각화 라이브러리 활용
  • - 데이터 요약, 가공으로 기술통계의 산출물 획득
  • - 기술통계 시각화 및 Insight 도출
H
빅데이터분석시스템
『Web Crawling & Scraping』
  • 1) BeautifulSoup을 이용한 웹크롤링
  • 2) Web Driver를 이용한 웹스크래핑
  • 3) Scrapy Framework을 이용한, 웹
  • 크롤링 자동화
  • 4) 수집자료와 Oracle Database 연동 및
  • 저장
  • 5) PANDAS 분석 라이브러리 활용
  • - 기초/요약/기술통계의 산출
  • - 기술통계 시각화 및 Insight도출
H
분석용 데이터 구축, 분석
  • 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
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

  • 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
기술통계및추론통계
  • 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』
  • 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
H
Deep Learning
『인공신경망/Tensorflow』
  • 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)
  • -----------------------------------------------------
  • 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
  • Word2Vec 이해 및 Tensorflow에서 구현
H
빅데이터분석 최종프로젝트
  • - 주제선정
  • - 요구사항 정리 및 수집
  • - 분석결과 서비스 개발 계획
  • - 프로젝트 일정 관리 및 업무 분담
  • - 정형데이터 수집 및 분석
  • - 비정형데이터 수집 및 분석
  • - 공공데이터 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석
  • - 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석
  • - 서비스 개발을 위한 환경 구축
  • - 서비스 인터페이스정의 및 프로세스 정의
  • - 수집데이터 정제 및 분류
  • - 시각화 기술을 통한 요구 사항에 맞는 시나리오 분석
  • - 시각화 입력데이터 식별 및 매핑
  • - 데이터분석 및 모델 평가 구현
  • - 화면설계 및 구현
  • - 통합테스트 및 디버깅 작업
  • - 프로젝트 시연 및 발표
H

교육문의Acorn Job Employment Center

이름 (필수)
연락처(필수)
이메일주소(필수)
문의사항(필수)

개인정보 수집 및 이용

수집하는 개인정보의 항목

수집하는 목적/방법에 따라 수집하는 개인정보 항목은 다음과 같습니다.
- 기본 개인정보 정보
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 마케팅/서비스 이용을 위한 정보
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 서비스 이용 중 발생되는 정보
 서비스 이용기록, 접속로그, 쿠키
 결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록

개인정보 수집 및 이용 목적

에이콘 아카데미는 수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
- 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산 목적
학습진행, 컨텐츠 제공, 구매 및 요금 결제, 물품배송 또는 청구지 등 발송
- 회원 관리
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
- 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, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
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

교육문의

수강신청Acorn Job Employment Center

아이디(필수) 4자이상 12이하로 작성해야 합니다.
비밀번호(필수)
신청자(필수)
핸드폰번호(필수) - -
이메일주소(필수) @
생년월일(필수) 예)820506
최종학력 대학 전공, 기타
교육일정선택(필수)
문의사항

개인정보 수집 및 이용

수집하는 개인정보의 항목

수집하는 목적/방법에 따라 수집하는 개인정보 항목은 다음과 같습니다.
- 기본 개인정보 정보
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 마케팅/서비스 이용을 위한 정보
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 서비스 이용 중 발생되는 정보
 서비스 이용기록, 접속로그, 쿠키
 결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록

개인정보 수집 및 이용 목적

에이콘 아카데미는 수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
- 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산 목적
학습진행, 컨텐츠 제공, 구매 및 요금 결제, 물품배송 또는 청구지 등 발송
- 회원 관리
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
- 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, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
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

수강신청하기

국비대상자 간편조회

정확한 지원비용을 산출해 드리고자 조회신청하신분들은
12시간(평일기준)안에 E-Mail 및 전화연락을 드릴수 있도록 하겠습니다
  • 성 명*
  • 연락처*
    - -
  • 이메일주소
    @
  • 현 상태
    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
    
                 수집하는 목적/방법에 따라 수집하는 개인정보 항목은 다음과 같습니다.
                 - 기본 개인정보 정보
                  신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 회사명
                 - 마케팅/서비스 이용을 위한 정보
                  신청자, 주민등록번호, 연락처, 이메일, 회사명
                 - 서비스 이용 중 발생되는 정보
                  서비스 이용기록, 접속로그, 쿠키
                  결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록
                 개인정보 수집 및 이용 목적
    
                 에이콘 아카데미는 수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
                 - 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산 목적
                 학습진행, 컨텐츠 제공, 구매 및 요금 결제, 물품배송 또는 청구지 등 발송
                 - 회원 관리
                 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
                 - 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
                 
    본인은 위 개인정보취급방침에 동의하십니까?

Back to Top