훈련과정	텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 빅데이터 분석 양성과정 (입문자를 위한 머신러닝, 딥러닝 빅데이터 분석)
훈련자격	현재 실업상태의 구직자.취업준비생.졸업예정자.개인사업자경우(8천만원이하) , 일반 및 대학생
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	5개월 , 840시간
교육일정	2018년 03월05일 ~ 2018년 08월02일[모집]
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	6,152,160원ㆍ전액무료교육	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
개인부담금	전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
Python 프로그래밍 기초	- Python 언어의 특징 - 기본 구문 - OOP와 함수형 언어 기능 - 데이터베이스 프로그래밍 - Data Crawling	60H
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	84H
Django 개발하기(기본)	- Django에 필요한 Python 문법 정리 - Bookmark 앱 - Blog 앱 개발하기 - Python 함수 클래스 이해하기 - 기존 앱 개선하기 - HTML/CSS 상세 설명 - 가상 환경 사용하기 - Blog Tag, 댓글, 검색 기능 개발 - 테이블 QuerySet 상세 설명 - 클래스형 뷰 상세 설명	70H
Django 개발하기(활용)	- Photo 앱 개발 및 상세 설명 - 인증 기능 개발 - 콘텐츠 편집 기능 개발 - Edit 클래스형 뷰 활용 - InlineForm 이해 및 활용 - 모델간 관계 상세 설명 - 제네릭 뷰 설명 및 실습 - FormSet 이해 및 활용	50H
R 기본 분석	- R 구성과 기본 명령어 - R 과 선형대수 (vector, matrix) - Data cleaning & transformation & ETL - Visualization(Graphics, Lattice, ggplot2) - GIS와 Graphic interface(web과 연동) - R과 정형, 비정형데이터(oracleDB+ mongoDB) - R과 통계학 기초 - 확률과 베이즈 정리 및 분포(카이제곱, t분포, F분포, 정규분포) - 검정 (카이제곱검정, t검정, Anova)	120H
분석 도구 R 머신 러닝	- Corelation and Regression analysis - knn, dicision tree, random forest 및 모델평가 - SVM, K 평균 알고리즘 - 연관 분석, igraph를 활용한 review분석	48H
분석 도구 R 머신 러닝	- Naive Bayes 를 이용한 spammail 분류기 - tm, gensim word2vec - 시계열분석과 예측 - data crawling + KoNLP + 감정분석 - NLP 및 tm, igraph, wordcloud를 활용한 추천기 제작	64H
분석 도구 Python 머신 러닝	- SVM - Association analysis - scikit.image - scikit.learn & ANN - postgressSQL 과 tm, KoNLP를 활용한 추천기	54H
데이터 분석 실무 & 모델링	- 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	10H
웹을 활용한 출력기술 시각화	- Html5, javascript, css - database CURD - crawling, word cloud 등 - realtime 분석 service 구축 - Project를 위한 웹 기본 프레임워크 구축	40H
Tensorflow를 활용한 Deep learning	- tensorflow 설치와 환경구축 - 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	60H
Tensorflow를 활용한 Deep learning	- CPU, GPU 분산 처리 시스템과 clustering - tensorflow로 구현하는 word2vec - CNN, RNN	52H
심화 Algorithm 학습	- 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) - 시계열 분석 - HMM(Hidden Markov Models) _ 형태소 분석 - Kalman filter - 알고리즘을 이용한 문제 해결	32H
빅데이터 분석 프로젝트	- web base realtime machine learning project	88H

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비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계
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원칙적으로, 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다.
단, 다음의 정보에 대해서는 아래의 이유로 명시한 기간 동안 보존합니다.

보존 항목 : 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

그리고 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다.
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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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