훈련과정	[빅데이터분석] AI(머신러닝,딥러닝) 프로젝트기반 빅데이터분석 과정
훈련자격	ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ국민취업지원제도ㆍ재학생(방통대,야간대) ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	5개월 (100일_총800시간)
교육일정	2022년 08월25일 ~ 2023년 01월27일 [모집중]
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	5,859,200원ㆍ전액무료ㆍ	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
개인부담금	전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

구분	교과목	단원	훈련시간
NCS 소양교과	의사소통능력		8H
NSC 전공교과	데이터 분석 및 구축	통계 기반 데이터 분석	40H
		텍스트 데이터 분석	56H
		분석용 데이터 구축	24H
		탐색적 데이터 분석	24H
	머신러닝 분석	머신러닝 기반 데이터 분석	56H
	빅데이터 분석 시각화	빅데이터 분석 결과 시각화	56H
	데이터 분석 및 구축	빅데이터 환경분석	24H
	데이터 베이스 활용	데이터베이스 구현	32H
	데이터 베이스 활용	SQL활용	32H
	빅데이터 활용	빅데이터 운영 기획	24H
		빅데이터 서비스 기획	32H
		빅데이터 분석 기획	56H
		빅데이터 활용 기획	32H
빅데이터 분석 프로그래밍	파이썬 프로그래밍	- 자료형, 숫자형, 문자열 - 리스트 자료형, 튜플자료형 - 딕셔너리 자료형, 집합자료형 - 불자료형, 자료형의값을 저장하는 공간 - 변수if문, while문, for문 - 함수사용자 입력과 출력파일읽고쓰기 - 클래스 모듈 예외 처리내 - 장함수외장함수 - 정규표현식	80H
Deep Learning	Deep Learning	- Tensorflow에서 구현 - DeepNeuralNet이해 및 Tensorflow에서구현 - 여러종류의활성화함수이해및Tensorflow에서구현 - Tensorflow에서NN/DNN을이용한MINIST문자분류실습 - onvolutionalNeuralNetwork(CNN)이해및Tensorflow구현 - Tensorflow에서CNN을이용한MINIST문자분류실습및기존방법들과 비교 - RecurrentNeuralNetwork(RNN)이해및Tensorflow구현 - Word2Vec이해및Tensorflow에서구현	80H
빅데이터 분석 프로젝트	프로젝트 구성	1.팀구성및프로젝트기획 2.프로젝트개발환경설정 3.프로젝트범위및일정관리 4.프로젝트요구사항분석및도출 5.프로젝트프로세스설계및구성	16H
빅데이터 분석 프로젝트	프로젝트 구현	1.데이터수집및관리 - 요구사항정리및수집 - 정형데이터수집및분석 - 비정형데이터수집및분석 - 공공데이터포털API를활용한데이터수집및분석 - 웹크로링을이용데이터수집 2.데이터를통한모델개발설계 - 시스템설계하기 - 알고리즘선택하기 - 특징,정답데이터,로그설계하기 3.데이터전처리및정제 - 분석프로세스구성 - 정형데이터및비정형데이터확인 - 수집데이터정제및분류 - 시각화기술을통한요구사항에맞는시나리오분석 - 시각화입력데이터식별및매핑 - 데이터분석및모델평가구현 - 다양한분석방법을통한데이터활용 (회귀분석,군집분석,시계열분석등등) - 머신러닝및딥러닝활용데이터분석및처리 4.효과검증 - 효과검증 - 가설검정 - 인과효과추정 5.결과평가 - 정밀도와재현율 - 성능평가 - 다중클래스분류평균 - 회귀모델평가 6.프로젝트발표 - 프로젝트발표및시연 - 평가자피드백및추가보완	128H
총 훈련시간			800시간

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종로 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
SQL	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 5) 내장함수, NULL 값 처리, 의사컬럼, 6) 중첩(부속)질의 7) 다양한 DB 객체 CRUD..	H
데이터베이스/ DBMSL 『NoSQL - MariaDB』	1) DBMS 설치환경설정 및 설치수행 2) 비정형 데이터베이스 설치 및 수행 - NoSQL , - MariaDB 3) DB모델링	H
Python 프로그래밍 『NumPy – Pandas- Matplotlib』	1)파이썬 기본 프로그래밍 실습 환경 설정 변수의 이해 및 데이터 타입 정규 표현식 활용 if문과 반복문 내장함수,사용자 정의 함수 람다 함수 모듈과 패키지 Import문 2)파이썬 응용 라이브러리 NumPy다차원배열 생성 / 연산 NumPy함수 이해 및 활용 Pandas 데이터 구조 이해 DataFrame / Series Pandas 데이터 처리 활용 Matplotlib를 활용한 시각화 활용	H
빅데이터분석 실습	- Kaggle, UCI, 국내 공공 데이터를 활용한 빅데이터 분석 실습 - 데이터 크롤링 1) 크롤링 개념 및 이해 2) 웹크롤링을 위한 HTML개념 이해 3) 일정사이트에서 데이터 수집 방법 활용 4) 검색과 링크를 통한 웹크롤링기법 활용 - 지도 시각화 - 구글 및 카카오 API 활용 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 : 데이터 활용한 예제 SciPy기본 : 기본적인 통계 분석	H
R 패키지 『R 기초 문법 및패키지』	- 통계학 기본개념 정리 - 확률변수와 확률분포의 이해 - 데이터 시각화 - 데이터 전처리 - 지도학습(Supervised Learning) - 비지도학습(unSupervised Learning) 1) R 프로그램 개요 및 기초문법 ⓐ R 설치(R Studio) 및 기본 메뉴 실습 ⓑ 데이터의 유형 및 자료구조 이해 ⓒ 데이터 입출력 및 파일 처리 ⓓ제어문과반복문 2) R 패키지 및 함수 사용 ⓐ 패키지 설치 및 사용법 ⓑ 사용자 정의함수 및 내장함수 지도학습(Supervised Learning) ⓐ 상관/회귀분석(Correlation and Regression Analysis) 3) 시계열 분석 ⓐ시계열 예측 모형에 적합한 데이터 생성 ⓑ시계열 데이터를 이용한 미래 예측 ⓒ시계열모형 예측 도식화	H
Python Machine learning 『Tensorflow- Keras- Pytorch』	- 머신러닝 기본개념 이해 - 수학적 개념,통계학 기초 리뷰 - 머링러닝 도구 소개(Tensorflow, Keras, Pytorch) - 머신러닝 알고리즘 개념 – 지도학습의 이해 1) 회귀분석 (Regression) 선형회귀(단순/다중) 개념의 이해 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해 다중 회귀 이해 다중 회귀를 이용한 과소적합 및 과적합 이해 주성분분석(PCA)의 이해 릿지/라쏘 모델 제공방법 이해 엘라스틱넷 회귀분석 이해 선형 회귀 모델을 위한 데이터 변환방법 로지스틱 회귀 개념 이해와 구현 로지스틱 회귀를 이용한 이진 분류방법 이해 그리드 검색을 통한 하이퍼파라미터 찾기 ROC 곡선 이해 및 활용 2) 분류분석 (Classification) 분류(Classification)의 이해 결정 트리 파라미터 및 모델의 시각화 Naive Bayes분류기 이해와 구현 Naive Bayes 정리 생성 모델과 판별 모델 확인 베이즈 확률과 가우시안 분포의 이해 kNN(분류예측 알고리즘)개념 이해와 구현 Decision trees(의사결정나무)개념 이해와 구현 서포트백터머신(SVM) 선형 SVM / 비선형 SVM 분류	H
DeepLearning 『인공신경망/Tensorflow』	- 딥러닝의 개념 및 이해 - 딥러닝을 위한 Keras활용 - 딥러닝을 위한 Pytorch활용 - 딥러닝을 위한 TensorFlow활용 - 텐서보드 환경의 이해 및 활용 - 텐서플로우 계산 그래프 이해 - 텐서플로의 변수 이해 - 텐서플로우 계산 그래프 시각화 활용 - 수치예측/ 이진분류 - 딥러닝을 위한 로지스틱 회귀 - 시그모이드 함수 - 딥러닝 신경망 - 퍼셉트론 - 딥러닝을 위한 텐서플로우 활용 - 텍스트 데이터 처리 - 합성곱신경망 CNN 합성공 신경망(Concolutional Neural Network)의 이해 합성공 신경망의 일반적인 구성 영상처리를 위한 이미지데이터 전처리 과정 이해 및 활용 CNN기본 프레임 만들기 합성곱연산처리 방법 이해 합성곱 네트워크 한 계층 구성방법 이해 풀링(pooling)의 이해 CNN 시각화 표현 - YOLO v4 (You Only Look Once) -객체탐지기법(Object Detection) -Input image resize -Single Convolutional network -결과값 도출 - 세분화 (SegmenTation) - Transfer Learning	H
빅데이터 분석 프로젝트	① Python기반 빅데이터 프로젝트 Python을 이용한 Web / GUI 구현 (Flask or Django) Python Library활용 빅데이터 분석 미니프로젝트 Python기반 데이터 수집/처리 분석/시각화 구현 ② 최종 딥러닝 프로젝트 Python 기반 머신러닝/딥러닝학습모델 구현 최종프로젝트 CNN기반 데이터 비전 모델 구현	H

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보존 기간 : 3년

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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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