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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 상담전화 카톡 상담카톡
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
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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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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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- 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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								 보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
								 보존 기간 : 3년
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