훈련과정	딥러닝 (AI:인공신경망 네트워크)구현을 위한 빅데이터분석 양성과정
훈련자격	전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	3.7개월 (75일_총600시간)
교육일정	2019년 07월29일 ~ 2019년 11월19일
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	4,394,400원ㆍ전액무료교육	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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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

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 - collaborative filtering을 이용한 추천기	40H
Tensorflow를 활용한 딥러닝 (Deep learning)	- tensorflowdkajtlsfjsld ajtls 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 - 페이셋과 aggregation - search engine을 이용한 분석기 - ELK 스택을 이용한 대시보드 구축	40H
웹을 활용한 출력기술 시각화	- flask, javascript - flask mysql 연동, ajax - crawling - realtime 분석 service 구축 - Project를 위한 웹 기본 프레임워크 구축	40H
빅데이터분석 프로젝트	- web base realtime machine learning project	80H

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보존 기간 : 3년

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