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텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 빅데이터 분석 양성과정
(입문자를 위한 머신러닝, 딥러닝 빅데이터 분석)
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) | 5개월 , 840시간
교육일정 2018년 03월05일 ~ 2018년 08월02일[모집]
교육비용 6,152,160원ㆍ전액무료교육 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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강남 캠퍼스
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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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- 상담이력관리 및 민원처리 : 3년

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