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- [04.24] 자바(JAVA) 중심 풀스택 캠프[강남]
- [05.22] 자바(JAVA) 풀스택 개발자 양성과정 [강남]
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훈련과정	빅데이터분석 기반의 자바머신러닝 개발자 양성과정 [자바개발자 & 빅데이터 머신러닝]
훈련자격	현재 실업상태의 구직자.취업준비생.2018년졸업예정자.개인사업자경우(8천만원이하)
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	6개월 (120일_총960시간)
교육일정	2018년 12월27일 ~ 2019년 06월27일 (6개월)
교육장소	종로

교육비용	교육총비용	6,311,040원	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
	개인부담금	전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
	교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

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-본 교육은 JAVA, 웹 프로그래밍 기술을 활용해 빅데이터 분석 머신러닝을 적용해보는 취업 연수과정입니다.

-수료 후 자바 웹개발, 빅데이터 분석, 머신러닝 개발 분야의 취업대비가 가능해집니다.

-프로그래밍의 기초부터 단계별로 진행하기 때문에 기초자 분들께서도 따라올 수 있도록 구성되었습니다.

-국비지원교육은 준비기간의 변수가 있기 때문에 교육을 희망하신다면 신청을 서둘러주시기 바랍니다.

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강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
Java Programming	Eclipse사용법과 자바의 개요 자료구조( 기초 데이터 타입, 배열, Collection) 제어문( 조건문과 반복문) 클래스와 객체 ( 멤버 변수와 멤버 Method) 인터페이스와 다형성 java.lang패키지와 기타 패키지 예외처리와 Program testing 쓰레드와 Network Programming Generic과 Collection Debugging	H
UML과 Design Pattern	객체 지향 디자인 원칙과 디자인 패턴 Factory와 Singleton Design Pattern Dcoration 과 Adaptor design Pattern State와 Syrategy Design pattern Command 와 Strategy Design Pattern	H
Oracle Data Base	데이터베이스 개요와 기본문(DML, DDL, DCL)의 이해 데이터 모델링 - ERM(객체-관계 모델링) 그룹함수와 Join 및 subquery view, index, sequence, transaction 사용자와 권한 및 백업/복원	H
PL-SQL, JDBC	JDBC CRUD의 이용 Server cursor 와 Client Cursor Stored Procedure의 구성 Stored Procedure와 JDBC DB 처리 종합	H
Client Side Programming	HTML5 구조와 APIs CSS개념 정리 및 적용 Javascript의 이해와 기본 문법 배열, 함수, 객체, 정규표현 jQuery와 Event jQuery와 Ajax jQuery와 UI플러그인 Bootstrap - 기본 템플릿, 테마, 컴포넌트 Backbone framework의 활용 Backbone framework와 Underscore library의 활용	H
Server side Programming	웹프로그래밍의 이해와 웹 개발환경 구축 기본 내장 객체의 이해와 활용 JSP 기본 객체의 속성과 페이지 구성 Servlet 프로그래밍 페이지 모듈화와 요청 흐름 제어 - JSp Action Tag 쿠키와 세션 그리고 에러처리 JavaBean 과 DB 접속 처리 MVC 패턴을 적용한 회원관리 프로그램 파일업로드가 가능한 답변형 게시판 구현 웹어플리케이션의 배포( war화일)	H
ORM framework(MyBatis)	데이터 매퍼 MyBatis의 이해 MyBatis CRUD 매퍼 XML과 매퍼 인터페이스 XML에서 동적 SQL MyBatis 웹 어플리케이션 작성	H
Spring framework	Spring framework 구조 이해와 설치 Spring Model, View간의 parameter 전달 Controller의 종류별 구현 Bean의 라이프 싸이클과 Bean의 범위 Spring DAO & JDBC Handler Mapping AOP(Aspect Oriented Programming) : POJO class Spring Web & Context Spring Web MVC 예제 Spring Web MVC - 게시판 구현	H
1차 프로젝트	자바 프레임워크를 활용한 웹개발 프로젝트	H
통계패키지R :기초 문법 및패키지 사용법	R 프로그램 개요 및 기초문법 ⓐ R 설치(R Studio) 및 기본 메뉴 실습 ⓑ 데이터의 유형 및 자료구조 이해 ⓒ 데이터 입출력 및 파일 처리 ⓓ 제어문과 반복문 R 패키지 및 함수 사용 ⓐ 패키지 설치 및 사용법 ⓑ 사용자 정의함수 및 내장함수	H
통계패키지R :데이터 시각화및 특성 분석	데이터 분석을 위한 시각화 ⓐ 이산변수와 연속변수 시각화 데이터 분석을 위한 전처리 ⓐ 데이터 특성 분석 ⓑ 데이터 전처리 데이터 리모델링 ⓐ 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)	H
통계패키지R :기술통계 및추론통계 분석	기술통계분석 ⓐ 척도별 기술통계량 연산 ⓑ 교차분석과 교차표 작성 ⓒ chi-square 분석 및 검정 시각화분석 ⓐ 고급시각화 분석 패키지(lattice,ggplot2) ⓑ 공간시각화 분석 패키지(googlemap, ggmap) 집단별 비율 및 평균 차이 검정 ⓐ 집단별 비율 차이 검정(binom, prop) ⓑ 집단별 평균 차이 검정( T-test, Anova)	H
통계패키지R :예측분석	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
[분석도구 Python] 파이썬 개발환경 구축 및 기본문법	시작하기 위한 준비 및 간단한 소개 : 개별 과제 설정 파이썬 설치, PyCharm 설치, 기본 패키지 설치, 파이선 코드 테스트 Ipython 설치하기, IPython 사용방법 파이썬 코드 작성 방법 및 파이썬 언어 기본 복습 : 가상 시스템에 개발환경 다시 설치하기	H
[분석도구 Python] NumPy / pandas 학습	NumPy 기본 : 다차원배열 생성 / 연산 NumPy 기본 : 유니버셜함수 / 배열을 이용한 데이터처리 NumPy 기본 : 활용 예제 pandas 기본 : pandas소개 / 색인활용 pandas 기본 : 기술통계 기본 요약 / 누락 데이터 처리	H
[분석도구 Python] 데이터 수집 및 가공 (공공데이터 활용한 실습)	데이터 읽고 쓰기 : csv 파일 읽고 쓰기 + 실제 csv 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : excel 파일 읽고 쓰기 + 실제 excel 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : JSON 파일 읽고 쓰기 + 실제 JSON 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : XML 파일 읽고 쓰기 + 실제 XML 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : http통신을 활용한 json, xml 파일 저장 / 데이터 처리 / 출력 실습 데이터 변형 : 데이터 병합 / 피벗 데이터 변형 : 중복제거 / 값 치환 / 문자열 데이터 변형 : GroupBy 기반 그룹 연산	H
[분석도구 Python] 시각화 + 시계열을 비롯한 기본 통계분석	시각화 : matplot 기본 / matplot 활용 예제 / pandas + matplot 활용 시각화 시계열 데이터 활용 : 시계열 데이터 변환 시계열 데이터 활용 : 금융 데이터 활용한 예제 SciPy 기본 : 기본적인 통계 분석	H
[분석도구 Python] 머신러닝(Machine learning)	기본 알고리즘 개념 및 소개	H
[분석도구 Python] 머신러닝(Machine learning) 지도학습 (Supervised Learning)	나이브 베이즈 분류 의사결정나무 랜던포레스트 회귀분석 서포트 벡터 머신	H
[분석도구 Python] 머신러닝(Machine learning) 비지도 학습 (Unsupervised Learning)	주성분 분석 K평군 연관성 분석	H
[분석도구 Python] 머신러닝(Machine learning) 인공신경망	인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)	H
2차 프로젝트	빅데이터 분석 프로젝트 및 발표	H

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보존 기간 : 3년

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