텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 빅데이터 분석 양성과정
(입문자를 위한 머신러닝, 딥러닝 빅데이터 분석)
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 2017년 09월18일 ~ 2018년 02월26일[모집]
교육장소 강남
교육비용 교육총비용 6,152,160원ㆍ전액무료교육
교육문의 및 신청
02-538-0961 신청하기 +
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 매월 316,000원~416,000원

 
 

 

 

 

 

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교육센터 시설안내

강남 본관
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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
출력을 위한
자바 프로그래밍
  • Eclipse사용법과 자바의 개요
  • 자료구조( 기초 데이터 타입, 배열, Collection)
  • 제어문( 조건문과 반복문)
  • 클래스와 객체 ( 멤버 변수와 멤버 Method)
  • 인터페이스와 다형성
  • java.lang패키지와 기타 패키지
  • 예외처리와 Program testing
  • 쓰레드와 Network Programming
  • Generic과 Collection
  • Debugging
70H
출력을 위한
웹 프로그래밍
  • 웹프로그래밍의 이해와 웹 개발환경 구축
  • 기본 내장 객체의 이해와 활용
  • JSP 기본 객체의 속성과 페이지 구성
  • Servlet 프로그래밍
  • 페이지 모듈화와 요청 흐름 제어 - JSp Action Tag
  • 쿠키와 세션 그리고 에러처리
  • JavaBean 과 DB 접속 처리
  • MVC 패턴을 적용한 회원관리 프로그램
  • 파일업로드가 가능한 답변형 게시판 구현
  • 웹어플리케이션의 배포( war화일)
50H
분석을위한
Python 프로그래밍
  • - Python 언어의 특징
  • - 기본 구문
  • - OOP와 함수형 언어 기능
  • - 데이터베이스 프로그래밍
  • - Web/네트워크 프로그래밍, Crawling
48H
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)
  • - 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)
122H
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
50H
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
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
80H
분석도구 Python
머신러닝 (Machine learning)
  • - SVM
  • - Association analysis
  • - scikit.image
  • - scikit.learn & ANN
  • - postgressSQL 과 tm, KoNLP를 활용한 추천기
50H
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
80H
Tensorflow를 활용한
딥러닝 (Deep learning)
  • - CPU, GPU분산처리 시스템과 , clustering
  • - tensorflow로 구현하는 word2vec
  • - CNN
  • - RNN
  • - tensorflow를 이용한 실시간 분석 서비스 구축
60H
심화 Algorithm 학습
  • - GA(Genetic Algorithm) _ 패턴인식분야
  • - 시계열 분석과 DTW (동적타임워핑)알고리즘
  • - HMM(Hidden Markov Models) _ 형태소 분석
  • - Kalman filter
  • - 알고리즘을 이용한 문제해결
20H
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
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
빅데이터분석
프로젝트
  • - web base realtime machine learning project
100H

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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
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보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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

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