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머신러닝(Machine Learning)을 활용한 데이터 분석 과정
훈련과정 머신러닝(Machine Learning)을 활용한 데이터 분석 과정
훈련자격 전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 4.5개월 (90일_총720시간)
교육일정 (1회차)→ 2019년 03월12일 ~ 2019년 07월18일
교육장소 강남
교육비용 교육총비용 5,273,280 원ㆍ전액무료교육
교육문의 및 신청
02-539-8879온라인 신청하기 +
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

 


 

  

교과

​NCS능력단위(요소)

NCS능력단위(요소)시간

 빅데이터분석 시각화

 빅데이터 분석 결과 시각화​

 56 시간​

 데이터 분석 및 구축

 분석용 데이터 구축

 24 시간

 데이터 분석 및 구축

 탐색적 데이터 분석

 24 시간

 머신러닝 분석

 머신러닝 기반 데이터 분석

 56 시간

 데이터 분석

 통계 기반 데이터 분석

 40 시간​

 데이터 분석

 텍스트 데이터 분석

 56 시간​

 빅데이터 환경분석

 빅데이터 환경분석

 40 시간

 빅데이터 프로그래밍​

 프로그래밍 언어활용​

 112 시간​

데이터베이스 활용

 데이터베이스 구현

 40 시간

데이터베이스 활용

 SQL활용​

 40 시간

 ​총 훈련시간

 ​488시간​​

 

  

교과

단원

세부내용

훈련시간

Deep Learning

Deep Learning for Text​

-CNN 사례 - DBN(Deep Learning) : RBN & AutoEncodier -자연어처리에 사용되는 RNN 알고리즘 (LSTM, GRU)​

48 시간​

Deep Learning

ReinForcement Learning​

-마코프 디시즌 프로세스 -Deep Q-Learning​

8 시간​

서비스 구현을 위한 프로젝트​

프로젝트 기획

-주제선정 -요구사항정리 및 수집 -분석결과 서비스 개발 계획 -프로젝트 일정관리 및 업무 분담

16 시간​

서비스 구현을 위한 프로젝트

데이터 수집 및 탐색분석​

-정형데이터 수집 및 분석 -비정형데이터 수집 및 분석 -공공데이터 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석 -포털 API를 활용한 데이터 수집 및 분석

32 시간​

서비스 구현을 위한 프로젝트

서비스 개발 및 시각화​

-서비스 개발을 위한 환경 구축 -서비스 인터페이스 정의 및 프로세스 정의 -수집 데이터 정제 및 분류 -시각화기술을 통한 요구사항에 맞는 시나리오 분석 -시각화 입력 데이터 식별 및 매핑 -데이터 분석 및 모델 평가 구현​

72 시간​

서비스 구현을 위한 프로젝트​

테스트 및 발표​

-단위 테스트 -화면 설계 및 구현 -통합테스트 및 디버깅 작업 -프로젝트 시연 및 발표

16 시간​

인공신경망 이론​

인공신경망 이론​

-ANN,MLP,loss function, Gradient Decendent, Optimizer Alogrithm -Backpropagation Algorithm, 규제화 알고리즘​

24 시간

총 훈련시간

216시간

 

 


  

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
강남 캠퍼스
강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
분석을위한 Python 기초프로그래밍
  • - 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
  • - Class와 객체 지향 프로그래밍
  • - 쓰레드와 Network Programming
  • - 기초수학(random, recursion, tree, math, statistics)
  • - UML과 Desing Pattern
H
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
H
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
H
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
H
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)
H
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)
H
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
H
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
H
분석도구 Python 머신러닝 (Machine learning)
  • - SVM
  • - Association analysis
  • - scikit.image
  • - scikit.learn& ANN
  • - postgressSQL 과 tm, KoNLP를 활용한 추천기
H
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
H
Tensorflow를 활용한 딥러닝 (Deep learning)
  • - CPU, GPU분산처리 시스템과 , clustering
  • - tensorflow로 구현하는 word2vec
  • - CNN
  • - RNN
  • - tensorflow를 이용한 실시간 분석 서비스 구축
H
Algorithm 학습
  • - GA(Genetic Algorithm) _ 패턴인식분야
  • - 시계열 분석과 DTW (동적타임워핑)알고리즘
  • - HMM(Hidden Markov Models) _ 형태소 분석
  • - Kalman filter
  • - 알고리즘을 이용한 문제해결
H
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
H
웹을 활용한 출력기술
시각화
  • - Html5, flask, javascript
  • - Graphic 실시간 출력 및 database CURD
  • - crawling, beautifulsoup 등
  • - realtime 분석 service 구축
  • - Project를 위한 웹 기본 프레임워크 구축
H
빅데이터 분석 프로젝트
  • - web base realtime machine learning
H

교육문의Acorn Job Employment Center

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문의사항(필수)

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- 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산 목적
학습진행, 컨텐츠 제공, 구매 및 요금 결제, 물품배송 또는 청구지 등 발송
- 회원 관리
회원제 서비스 이용에 따른 본인확인, 개인 식별, 불량회원의 부정 이용 방지와
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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개인 정보 보유 및 이용기간

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.
1) 기타 법령에 따른 보유기간/관계법 안내
- 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 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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생년월일(필수) 예)820506
최종학력 대학 전공, 기타
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보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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