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훈련과정	[K-디지털] 백엔드개발자를 위한 빅데이터분석(파이썬) & 자바 개발자 양성과정
훈련자격	ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ국민취업지원제도대상자ㆍ재학생(방통대,야간대) ㆍ졸업까지 남은 수업연한이 2년 이내인 재학생 또는 졸업생
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	6개월 (총960시간)
교육일정	2024년 01월18일 ~ 2024년 07월12일 [개강확정 -박영권부장강사]
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	9,147,840원ㆍ전액무료ㆍ	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
	개인부담금	전액지원 (K-디지털 트레이닝 훈련과정)
	교육수당지원	월훈련장려금 316,000원 + (최대 284,000~500,000원 추가지급)

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강남 캠퍼스

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
React.js 프레임워크	• React.js 개요 및 환경설정 • React component 설정 • 중접component 설정 • JSX이용법 Property설정법 ( propTypes ) State 개념 및 사용법 Component맵핑법 React라우터 사용법 Redux 사용법	H
Vue.js 프레임워크	• Vue.js 설치 • 디렉티브( v-show, v-if, v-for 등 ) • 이벤트 처리 • 컴포넌트 생성 및 사용 • 바인딩 • HTTP 연동 및 라우터(router )	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 Django 프레임워크	•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.Tensorflow 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
웹서비스 플랫폼 개발 구현 프로젝트	• 금융 웹 서비스 프로젝트 • 쇼핑몰 웹 서비스 구현 프로젝트 • 물류 및 유통관리 서비스 프로젝트	H
머신러닝기반 데이터분석 및 서비스 구현 프로젝트	• 주식 및 금융데이터 분석 프로젝트 • 온라인 고객데이터 분류 및 맞춤서비스 프로젝트 • 이미지 분석을 이용한 마케팅 서비스 프로젝트 • 이미지 분석을 통한 유통관리 효율화 분석프로젝트 • 생활인구 데이터를 통한 실생활 서비스활용 분석 프로젝트	H

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