빅데이터분석 융합 자바(JAVA)응용SW개발자양성과정
훈련자격	ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ취업성공패키지참여자ㆍ재학생(방통대,야간대) ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) \| 5.5개월 (112일_총896시간)
교육일정	2021년 10월06일 ~ 2022년 03월24일 [모집중]
교육비용	5,902,840원ㆍ전액무료ㆍ K-디지털 트레이닝 훈련과정
교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

구분	교과목	단원	훈련시간
NCS 소양교과	의사소통능력		8H
NCS 전공교과	소프트웨어 개발	서버프로그램 구현	88H
	프레임워크	인터페이스 구현	56H
	프레임워크	통합 구현	56H
	요구사항 분석	요구사항 확인	32H
	소프트웨어 개발	네트워크 프로그래밍 구현	72H
	데이터베이스 활용	데이터베이스 구현	24H
	데이터베이스 활용	SQL활용	32H
	UI 개발	UI 구현	80H
	빅데이터 분석	빅데이터 분석 결과 시각화	56H
		텍스트 데이터 분석	40H
		머신러닝 기반 데이터 분석	56H
		통계 기반 데이터 분석	40H
비 NCS 교과 (실기)	DeepLearning	DeepLearning - Tensorflow에서구현 - DeepNeuralNet이해 및 Tensorflow에서 구현 - 여러종류의 활성화 함수 이해 및 Tensorflow에서구현 - Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST문자 분류 실습 - onvolutionalNeuralNetwork(CNN)이해 및 Tensorflow구현 - ensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST문자 분류 실습 및 기존방법들과 비교 - RecurrentNeuralNetwork(RNN)이해 및 Tensorflow구현 - Word2Vec이해 및 Tensorflow에서 구현	80H
	최종 프로젝트	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	24H
		서비스개발 및 시각화 - 서비스 개발을 위한 환경구축 - 서비스 인터페이스정의 및 프로세스 정의 - 수집 데이터 정제 및 분류 - 시각화 기술을 통한 교구 사항에 맞는 시나리오 분석 - 시각화 입력 데이터 식별 및 매핑 - 데이터분석 및 모델평가 구현	96H
		테스트 및 발표 - 화면설계 및 구현 - 통합테스트 및 디버깅작업 - 프로젝트시연 및 발표	8H
	빅데이터 프로그래밍	파이썬 프로그래밍 - 자료형, 숫자형, 문자열 - 리스트 자료형, 튜플 자료형, 딕셔너리 자료형 - 집합 자료형, 불자료형 - 자료형의 값을 저장하는 공간 - 변수if문, while문, for문 - 함수사용자 입력과 출력 파일읽고 쓰기 - 클래스모듈 예외처리내 - 장함수외 장함수 - 정규표현식	48H
총 훈련시간			896H

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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 딥러닝	•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

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