전체교육과정
- [04.24] 자바(JAVA) 중심 풀스택 캠프[강남]
- [05.22] 자바(JAVA) 풀스택 개발자 양성과정 [강남]
수강생프로젝트
- 프로젝트
- 프로젝트템플릿
취업지원실

HOME > 취업연수과정 > 교육과정

훈련과정	텐서플로우를 활용한 빅데이터 분석 양성과정 HRD과정명:텐서플로우 기반 챗봇(Chatbot)시스템 개발 과정
훈련자격	전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	6개월 (120일_총960시간)
교육일정	2019년 03월 04일 ~ 2019년 09월 04일 - 3월11일까지 편입입학가능
교육장소	종로

교육비용	교육총비용	7,031,040 원 ㆍ전액무료교육	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
	개인부담금	전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
	교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

교육정보
교육커리큘럼
교육문의
수강신청
국비대상자 간편조회

교과목	NCS능력단위(요소)	NCS능력단위(요소)시간
DataBase	데이터베이스 구현	40 시간
DataBase	SQL활용	40 시간
프로그래밍 기본	프로그래밍 언어 활용	80 시간
프로그래밍 기본	응용SW기초 기술 활용	40 시간
프로그래밍 기본	화면 구현	40 시간
프로그래밍 테스트 및 배포	애플리케이션 배포	40 시간
프로그래밍 테스트 및 배포	애플리케이션 테스트 수행	40 시간
BigData 기본	분석용 데이터 구축	24 시간
BigData 기본	빅데이터 환경분석	40 시간
BigData 기본	빅데이터 분석 기획	80 시간
BigData 분석	통계 기반 데이터 분석	40 시간
BigData 분석	텍스트 데이터 분석	56 시간
BigData 분석	탐색적 데이터 분석	24 시간
Machine Learning	머신러닝 기반 데이터 분석	56 시간
BigData 분석 활용	빅데이터 분석 결과 시각화	56 시간
총 훈련시간		696 시간

교과목	단원	세부내용	훈련시간
ChatBot System 개론	ChatBot System 이해	ChatBot System의 개념 및 챗봇 프레임워크의 종류 음성인식 서비스 및 ChatBot AI의 이해 ChatBot의 활용분야 및 비즈니스 가능성	16 시간
ChatBot System 개론	ChatBot System 설계	ChatBot System DB 구조 ChatBot System UML Design	24 시간
챗봇 시스템 개발 최종프로젝트(이론)	챗봇 시스템 기획	벤치마킹(카카오 및 네이버 등 상용 챗봇 분석) 프로젝트 주제선정(마켓팅을 위한 챗봇시스템 구현, 리얼타임 인공지능 자동화 시스템, 알고리즘 자동트레이딩 시스템 등) 챗봇 시스템 개발 일정 수립 및 업무 분장	8 시간
총 훈련시간			48 시간

교과목	단원	세부내용	훈련시간
ChatBot System 개발	ChatBot System 개발 기본	TTS 와 STT 실습 텍스트 기반의 챗봇 AI 개발 음성 기반의 챗봇 AI 개발	40 시간
ChatBot System 개발	ChatBot Library 활용	ChatBot API를 활용한 대화형 AI 인터페이스 구현 입력 Data 분석 및 한글화 기법 ChatBot Library 활용한 ChatBot System 구현	64 시간
챗봇 시스템 개발 최종프로젝트(실기)	챗봇 시스템 설계	챗봇 시스템 Server 및 Client DB설계 및 UML 디자인 설계 정형 데이터 및 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 저장	24 시간
챗봇 시스템 개발 최종프로젝트(실기)	챗봇 시스템 구현	데이터셋 분류 및 생성, 수집된 데이터 분석,텍스트 마이닝 및 형태소 분석 챗봇 시스템 Client UI/UX 구현 및 인터페이스 구현 Framework Back-End 개발 및 Front-End 개발 및 시각화 챗봇 시스템 통합 작업 및 테스팅 & 디버깅	88 시간
총 훈련시간			216 시간

교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
DB 개론 및 SQL (1 . 데이터베이스구현)	DBMS 개요, 기본 select 문장, SQL 함수를 사용한 데이터 생성 및 검색 조인의 개념 및 조인 문장을 통한 데이터 검색 Sub query를 사용하여 데이터 검색 및 계층적 데이터 검색 DML 이용한 데이터의 변경, DDL 이용한 객제의 생성 및 수정 테이블 생성 및 수정, 파티션 테이블의 생성 및 관리, 테이블의 관리 인덱스의 개념, 인덱스의 원리 및 구조, 인덱스의 종류, 생성 및 관리 뷰의 개념과 정의, 뷰의 생성 및 관리, 시퀀스와 시노님 시퀀스의 개념 및 생성과 관리, 시노님의 개념 및 생성	40H
PL/SQL 활용 (2. SQL활용)	PL/SQL의 개념, PL/SQL 작성요령, PL/SQL 프로그램 종류 Parameter 타입 및 선언방법 데이터 타입에 따른 변수의 종류, 변수의 선언 및 사용 PL/SQL에서 SQL문 사용, DML문 사용, SELECT문 사용 제어문의 종류, Exception의 처리구문, Exception 유형 Cursor의 사용, Fuction의 사용, Procedure의 사용 Trigger 정의 및 특징, Trigger 구성요소, Trigger 생성 및 관리	40H
Java Programming (3. 프로그래밍 언어활용)	자바 기반 프로그래밍 개론 및 환경설정 식별자와 데이터형 , 연산자 , 제어문, 배열 선언 및 사용 클래스와 객체 , 클래스 간의 관계 인터페이스와 추상클래스, 자바의 유용한 클래스, 예외처리처리 자바 입출력, 스레드, 자바 GUI, Swing 클래스와 계층구조 이벤트 처리, 네트워크의 이해 , Socket, JDBC	80H
Linux (4. 응용 SW기초 기술 활용)	linux 설치 및 환경설정, linux 기본 명령어, 관리자 명령어 네트워크 설정 명령어, linux 사용자 관리와 파일 속성의 이해 서버시스템 구축, 서버시스템 관리 및 운영, 네트워크 망구성	40H
Script Programming (5. 화면구현)	UI설계의 개념, HTML5 개요, HTML 5의 요소 성격의 구분 CSS3 기초 및 주요 속성, CSS3 선택자 활용 Javascript 기초, 여러 가지 객체, 함수의 활용, 클래스, 패키지 JQuery 기초, Effects, DOM, Node의 개념, Element, jQuery 유틸리티 반응형과 Bootstrap, bootstrap Gridsystem, builtincss, component Angular.js(Controlle, Directive, Service, Factory, Provider)	40H
Web Programming (6. Applicatoin테스트)	JSP 개론 및 개발환경 구축, JSP 페이지의 구성 요소, URL 매핑, 웹 어플리케이션의 배포, 기본 내장 객체, JSP 기본 객체의 속성, JSP Action tag, 에러 처리, 쿠키와 세션, MVC 패턴 구현 AJAX 개념 이해 및 활용	40H
Jenckins (7. Application배포)	UML & OOP 설계와 class design pattern, SVN, Redmine, CI의 개념 이해 및 CI의 구성요소, CI 도구, CI 장단점 Jenckins 설치 및 환경 설정, 젠킨스 설정, 백업과 복원, 권한설정	40H
빅데이터 개론 (8. 빅데이터 환경분석)	빅데이터 개념 이해, Mongo DB 설치, Mongo DB의 다양한 기능 문서의 삽입과 저장, 삭제, 갱신, 쿼리, 커서, 데이터베이스 명령 flume, sqoop, Hive 이해	40H
빅데이터 분석 프로그램 Python (9. 빅데이터 분석기획)	Python 환경 구축, 변수와 제어문, 자료구조, 함수, 정규표현식, Class python numpy, pandas, scipy(graph, interpolation, optimization, FFT) matplotlib, scikit-learn, scikit-image	80H
Apache Spark (10. 분석용 데이터 구축 11. 탐색적 데이터 분석)	Spark 실행, Spark 기본 아키텍처, Spark 데이터 타입, 복합 데이터 타입 Spark API 활용, Spark Session, Data Frame, Action, Spark UI, 집계 연산과 집계 함수, Spark의 조인, 데이터 소스 API, Spark SQL	48H
Apache Hadoop Yarn (12. 텍스트 데이터 분석)	Apache Hadoop 개념, Hadoop 온디맨드, HOD의 특징과 장점 Yarn2.0 설치 및 환경설정, Yarn 컴포넌트의 기능, Yarn 관리 도구, Scala, Data cleaning, sampling, data distribution PCA, FA, Data Warehouse	56H
빅데이터 분석 프로그램 R (13. 통계기반 데이터분석)	R 구성과 기본명령어, R 과 선형대수, Data cleaning, transformation, ETL, R과 정형/비정형데이터, R과 통계학 기초 및 PCA, FA, MDS, 확률과 베이즈 정리 및 분포, R분석(시계열분석, 연관분석, Network mining, TM), 빅데이터 모델개발, 모델평가(ROC)	40H
빅데이터 시각화 (14. 빅데이터 분석 결과 시각화)	빅데이터 시각화의 개념 및 종류 R을 활용한 빅데이터 시각화 Python 기반 시각화( matplotlib, smart phone 시각화 package , gis )	56H
Machine Learnig & Deep Learnig (15.머신러닝기반 데이터 분석)	deep learning(ANN, CNN, RNN, reinforce learning ) tensorflow( tensorboard, tensorflow serving, word2vec, gensim) TM(tensorflow(word2vec)) + chatbot library	56H
ChatBot System 개론	ChatBot System의 개념 및 챗봇 프레임워크의 종류 음성인식 서비스 및 ChatBot AI의 이해 ChatBot의 활용분야 및 비즈니스 가능성 ChatBot System DB 구조 ChatBot System UML Design	40H
ChatBot System 개발	TTS 와 STT 실습 텍스트 기반의 챗봇 AI 개발 음성 기반의 챗봇 AI 개발 ChatBot API를 활용한 대화형 AI 인터페이스 구현 입력 Data 분석 및 한글화 기법 ChatBot Library 활용한 ChatBot System 구현	104H
챗봇 시스템 개발 최종프로젝트	벤치마킹(카카오 및 네이버 등 상용 챗봇 분석) 프로젝트 주제선정(마켓팅을 위한 챗봇시스템 구현, 리얼타임 인공지능 자동화 시스템, 알고리즘 자동트레이딩 시스템 등) 챗봇 시스템 개발 일정 수립 및 업무 분장 챗봇 시스템 Server 및 Client DB설계 및 UML 디자인 설계 정형 데이터 및 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 저장 데이터셋 분류 및 생성, 수집된 데이터 분석, 텍스트 마이닝 및 형태소 분석 챗봇 시스템 Client UI/UX 구현 및 인터페이스 구현 Framework Back-End 개발 및 Front-End 개발 및 시각화 챗봇 시스템 통합 작업 및 테스팅 & 디버깅	120H

교육문의Acorn Job Employment Center

이름 (필수)
연락처(필수)
이메일주소(필수)
문의사항(필수)

개인정보 수집 및 이용

수집하는 개인정보의 항목

수집하는 목적/방법에 따라 수집하는 개인정보 항목은 다음과 같습니다.
- 기본 개인정보 정보
　신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 마케팅/서비스 이용을 위한 정보
　신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 서비스 이용 중 발생되는 정보
　서비스 이용기록, 접속로그, 쿠키
　결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록

개인정보 수집 및 이용 목적

에이콘 아카데미는 수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
- 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
- 고용보험 과정의 노동부 신고
회원이 신청한 과정이 고용보험 대상 과정인 경우 고용보험 환급을 이유로 노동부에 신고하게 됩니다.

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

본인은 위 개인정보취급방침에 동의하십니까?

교육문의

수강신청Acorn Job Employment Center

아이디(필수)	4자이상 12이하로 작성해야 합니다.
비밀번호(필수)
신청자(필수)
핸드폰번호(필수)	- -
이메일주소(필수)	@
생년월일(필수)	예)820506
최종학력	대학 전공, 기타
교육일정선택(필수)
문의사항