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[디지털컨버전스]
빅데이터분석 & 자바(JAVA)개발자 양성과정
[디지털컨버전스]
빅데이터분석 & 자바(JAVA)개발자 양성과정
훈련자격 ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ국민취업지원제도ㆍ재학생(방통대,야간대)
ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) | 5.5개월 (110일_총880시간)
교육일정 2021년 06월23일 ~ 2021년 11월30일
교육비용 5,797,440원ㆍ전액무료ㆍ 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

데이터베이스 활용

     데이터베이스 구현

32H

     ​SQL 활용

32H

소프트웨어 개발

     ​프로그래밍 언어활용

112H

     ​화면 구현

64H

     ​UI 구현

96H

빅데이터 분석

     ​머신러닝 기반 데이터 분석

56H

     ​텍스트 데이터 분석

56H

     ​빅데이터 분석 결과 시각화

48H 

     ​탐색적 데이터 분석

24H​

 세미프로젝트 테스트

     ​애플리케이션 테스트 수행

24H​

비 NCS 교과 (실기)

세미프로젝트 구현

     ​세미 프로젝트 구현

96H

Spring 프레임워크

     ​Spring 프레임워크

64H

Deep Learning

     ​Deep Learning

56H

최종프로젝트

     ​최종프로젝트

112H

총 훈련시간

880H




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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
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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
기초 SW 프로그래밍
HTML
  • • 개발환경 설정 및 HTML 개요
  • • HTML Basic
  • • HTML 실전 마크업 및 레이아웃
  • • 명확한 정보 구조 설계
  • • HTML 의 요소 성격의 구분
  • • HTML 의 DOCTYPE, 공통 속성
H
CSS
  • • CSS의 개요 및 적용방법
  • • CSS 선택자(Selector) , Box Md디
  • • 배치에 관한 속성 (float vs position)
  • • Border 관련 속성 , Background 관련 속성
  • • Text Effects
  • • User Interface 관련 속성, Animation, Transition 속성
H
자바스크립트
jQuery 프레임워크
  • • 자바 스크립트 기초
  • • 자바 스크립트 반복문, 제어문
  • • 여러가지 객체
  • • 함수 생성 방법
  • • 지역변수 전역변수 구분하기
  • • 함수 파라메터
  • • 자바스크립트 엔진
  • • 1.실행컨텍스트 2.활성화객체
  • • 3.변수객체화 4.스코프 체인
  • • 콜백함수
  • • 중첩함수
  • • 클로저란
  • • 클래스 기초
  • • 클래스 상속문법
  • • Ajax 프로그래밍
  • • JQUERY 라이브러리 활용 및 문서접근, 탐색, 이벤트 처리
H
DataBase
  • •요구사항 분석 및 개념적, 논리적 모델링
  • •테이블 정의 및 제약 조건
  • •Data Query Language : Select 구문의 사용능력 배양
  • •연산자, 내장 함수의 활용
  • •심화 Select 문 사용
  • •데이터베이스 객체(View ..)
  • •계정 생성, 권한 및 보안
H
JAVA Standard Edition
  • •개발환경 및 플랫폼 구조
  • •변수 및 연산자, 제어문(조건판단, 반복)의 이해
  • •클래스의 이해 및 멤버를 기반으로 객체 생성
  • •OOP의 핵심 기능의 이해 (클래스의 포함, 상속, 추상, 다형)
  • •Collection 활용 : List, Set, Map 등
  • •Stream기반의 File 입출력
  • •Thread : Multi Thread에 의한 Multi Tasking, Thread 활용
  • •JDBC : DB연동 프로그래밍(CRUD)
  • •NETWORK : TCP, UDP, Thread기반 네트워크 프로그래밍
  • •자바 응용 프로젝트 작성 및 발표
H
JAVA EE - Back end (JSP)
  • •WAS 환경 구축과 아키텍처의 이해
  • •서블릿과 JSP 개요와 API 이해
  • •요청 처리 : get /post, request/response 등
  • •사용자 정보 유지를 위한 메커니즘 : Session, Cookie
  • •표현언어
  • •MVC 패턴 구조와 역할
  • •게시판, 자원관리 등의 웹 응용프로그램 작성
  • •ORM Framework(MyBatis 적용)
H
Spring_Framework
  • •Spring framework의 구조 이해
  • •Dependency Injection의 이해, 응집력 및 결합도
  • •AOP 프로그래밍 기법의 이해와 적용
  • •SpringMVC 패턴의 구조와 역할
  • •스프링 프레임워크에서 ORM 연동 및 CRUD 구현
  • •Spring기반의 웹 프로그래밍 실습
  • •실무적 웹 프로젝트 개발 (기획-요구분석설계-구현-시연-평가)디스크 관리 명령어
H
파이썬 프로그래밍
  • •파이썬 개발환경 설정 및 활용방안 제시
  • •코드 작성 방법 및 기본 명령문 이해
  • •함수와 클래스의 이해
  • •DB 연동 프로그래밍 (CRUD)
  • •네트워크 : 네트워크 관련 클래스, Socket API 사용
  • •웹 문서 작성 및 배포
  • •Web data Scraping
H
Web Crawling
  • • json, xml 구조 이해
  • - json객체 파싱하기
  • - xml객체 파싱하기
  • • urllib 패키지 활용
  • - urllib.request, urllib.parse
  • • BeautifulSoup를 이용한 parsing
  • - parent, children, next_sibling(), previous_sibling()
  • - find(), find_all(), get_text()
  • • Selenium 활용
  • - chrome driver
  • - find_element_by_id(), find_element_by_xpath(), send_keys()
 H
R studio
  • R 구조와 기본명령어 학습
  • 데이터 시각화
  • Data 수집 및 가공
  • File I/O
  • 정형, 비정형 데이터 처리(RDBMS, NoSQL)
  • 형태소 분석
  • 기술통계 관련 명령어
  • 추론통계 기본 이해
H
파이썬 기반의 데이터 분석
1.라이브러리를 활용한 데이터 분석
  • •Anaconda 설치
  • •Numpy / Pandas 패키지 로 데이터 핸들링
  • •시각화 :matplotlib활용
  • •기술통계 : 데이터 처리
H
파이썬 기반의 데이터 분석
2. 데이터 마이닝
  • •파일 처리 :csv, excel, JSON, XML 등의 파일I/O
  • •데이터 전처리
  • •정형 / 비정형 데이터 처리
  • •형태소 분석
  • •Scipy / StatsModel 등의 패키지 활용
  • •추론 통계 개념 이해
H
파이썬 기반의 데이터 분석
3. 머신 러닝 (Machine learning)
  • •분석 알고리즘 개념 이해 및 활용
  • •교차(분산)분석, 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석,
  • •의사결정나무, 나이브베이즈 분류
  • •랜덤포레스트, K-NN, 서포트벡터머신
  • •인공신경망(ANN) - Perceptron
  • •다층신경망(MLP)
  • •군집분석, K-means 클러스터링
H
파이썬 기반의 데이터 분석
4.Tensorflow를 이용한 딥 러닝
  • •TensorFlow 설치 및 기본 이해
  • •변수, 상수 등
  • •TensorBoard로 시각화
  • •TensorFlow 함수 활용
  • •TensorFlow로 회귀/분류 모델 작성
  • •Neural network - Deep Learning
  • •CNN, RNN의 이해 및 실습
  • •데이터 분석 프로젝트 작성 및 발표
H
프로젝트
  • 1.기획서작성
  • 2.기술서작성
  • 3.구현
  • :프로젝트 기획 및 UI설계
  • :요구사항을 통한 상세분석
  • 4.발표및시연
 H

교육문의Acorn Job Employment Center

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이메일주소(필수)
문의사항(필수)

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3. 보유 이용기간
- 상담이력관리 및 민원처리 : 3년

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최종학력 대학 전공, 기타
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자바개발자
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기타
현 상태
졸업예정자
야간대학 또는 사이버대학 재학중
실업상태(구직중)
실업급여 수급자
국민취업제도 참여자
전련학과 전공자
비전공 기초자
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