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머신러닝과 딥러닝을 활용한
빅데이터분석 전문가 양성과정
머신러닝과 딥러닝을 활용한
빅데이터분석 전문가 양성과정
훈련자격 현재 실업상태의 구직자.취업준비생.졸업예정자.개인사업자경우(8천만원이하) , 일반 및 대학생
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) | 3.7개월 , 600시간
교육일정 2018년 10월22일~ 2019년 02월08일
교육비용 4,394,400원ㆍ전액무료교육 K-디지털 트레이닝 훈련과정
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급
💛 온라인 문의 ✔ 방문상담예약 수강신청

 

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
분석을위한
Python 프로그래밍
  • - Python 환경 구축과 변수와 제어문
  • - 자료구조(기초 데이터 타입, 배열, Collection(tuple, list, dict)
  • - 함수와 함수적 프로그래밍(내장함수, 사용자 정의 함수, 람다함수, 일급함수)
  • - 문자열과 정규표현식 및 파일 입출력
  • - Mariadb설치와 table설계 및 CRUD
 40H
분석을위한
Python 프로그래밍
  • - Class와 객체 지향 프로그래밍
  • - 쓰레드와 Network Programming
  • - 기초수학(random, recursion, tree, math, statistics)
  • - UML과 Desing Pattern
  • - Debugging
 40H
R 기본 분석
  • - R 구성과 기본명령어
  • - R 과 선형대수 (vector, matrix)
  • - R 과 선형대수 (vector, matrix) 고급
  • - Data cleaning & transformation & ETL
  • - Visualization(Graphics, Lattice, ggplot2)
 40H
R 기본 분석
  • - GIS와 Graphic interface(web과 연동)
  • - R과 정형, 비정형데이터(Mysql + Postgress + mongoDB)
  • - R과 통계학 기초 및 PCA, FA, MDS
  • - 확률과 베이즈 정리 및 분포(카이제곱, t분포, F분포, 정규분포)
  • - 검정 (카이제곱검정, t검정, Anova, Ancova, Manova)
 40H
분석도구 R
머신러닝(Machine learning)
  • - Corelation and Regression analysis (관객수 예측)
  • - knn, dicision tree, random forest 및 모델평가
  • - SVM, Adaboost, ogistic regression
  • - kmeans, hierachical clustering
  • - tm, Association analysis, igraph를 활용한 review분석
40H
분석도구 R
머신러닝(Machine learning)
  • - Naive Bayes 를 이용한 spammail 분류기
  • - tm, gensim word2vec
  • - 시계열분석과 예측
  • - data crawling + KoNLP + 감정분석
  • - NLP 및 tm, igraph, wordcloud를 활용한 추천기 제작
40H
Python 기본 분석
  • - numpy와 선형대수, matplotlib, seaborn
  • - pandas와 Series & dataframe , finance
  • - scipy( Optimization, Interpolation) 와 statistics
  • - Linear Regression to Logistic Regression
  • - dicision tree, Kmeans, random forest
 40H
분석도구 Python
머신러닝 (Machine learning)
  • - SVM
  • - Association analysis
  • - scikit.image
  • - scikit.learn & ANN
  • - postgressSQL 과 tm, KoNLP를 활용한 추천기
 40H
Tensorflow를 활용한
딥러닝 (Deep learning)
  • - tensorflow 설치와 환경구축, autoencoder,
  • - Graph 이론 과 tensorflow 구조의 이해,logistic analysis, regression
  • - Perceptron 및 ANN, MINIST데이터를 이용한 분류
  • - cost function과 opimization 기법들
  • - activation function 에 대한 이해와 적용 방법
 40H
Tensorflow를 활용한
딥러닝 (Deep learning)
  • - CPU, GPU분산처리 시스템과 , clustering
  • - tensorflow로 구현하는 word2vec
  • - CNN
  • - RNN
  • - tensorflow를 이용한 실시간 분석 서비스 구축
 40H
심화 Algorithm 학습
  • - GA(Genetic Algorithm) _ 패턴인식분야
  • - 시계열 분석과 DTW (동적타임워핑)알고리즘
  • - HMM(Hidden Markov Models) _ 형태소 분석
  • - Kalman filter
  • - 알고리즘을 이용한 문제해결
40H
데이터 분석실무
& 모델링
  • - search engine설치 와 monitoring system 구축
  • - data crawling과 data search 및 웹과 연동
  • - tensorflow와 search engine을 연계한 텍스트 분석 실무
  • - search engine과 gis데이터를 이용한 데이터 분석 실무
  • - 실시간 추천기 제작 및 service 구현
40H
웹을 활용한 출력기술
시각화
  • - Html5, bootstrap, javascript
  • - Graphic 실시간 출력 및 database CURD
  • - crawling, beautifulsoal 등
  • - realtime 분석 service 구축
  • - Project를 위한 웹 기본 프레임워크 구축
40H
빅데이터분석
프로젝트
  • - web base realtime machine learning project
80H

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