클라우드 기반의 빅데이터 구현을 위한 자바(JAVA) 응용SW개발자양성과정
훈련과정 클라우드 기반의 빅데이터 구현을 위한 자바(JAVA) 응용SW개발자양성과정
훈련자격 전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 6개월 (120일_총960시간)
교육일정 2017년 03월06일 ~ 17년09월07일 [마감]
2017년 09월13일 ~ 2018년03월16일 (6개월) [모집중]
교육장소 강남
교육비용 교육총비용 6,311,040원ㆍ전액무료교육
교육문의 및 신청
02-539-8879 신청하기 +
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 매월 316,000원~416,000원

   

 


 

 

  





  


 

 

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교육센터 시설안내

강남 본관
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종로 본관
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구로 본관
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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
Java Programming
  • 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
H
UML과 Design Pattern
  • 객체 지향 디자인 원칙과 디자인 패턴
  • Factory와 Singleton Design Pattern
  • Dcoration 과 Adaptor design Pattern
  • State와 Syrategy Design pattern
  • Command 와 Strategy Design Pattern
H
Oracle Data Base
  • 데이터베이스 개요와 기본문(DML, DDL, DCL)의 이해
  • 데이터 모델링 - ERM(객체-관계 모델링)
  • 그룹함수와 Join 및 subquery
  • view, index, sequence, transaction
  • 사용자와 권한 및 백업/복원
H
PL-SQL, JDBC
  • JDBC CRUD의 이용
  • Server cursor 와 Client Cursor
  • Stored Procedure의 구성
  • Stored Procedure와 JDBC
  • DB 처리 종합
H
Client Side Programming
  • HTML5 구조와 APIs
  • CSS개념 정리 및 적용
  • Javascript의 이해와 기본 문법
  • 배열, 함수, 객체, 정규표현
  • jQuery와 Event
  • jQuery와 Ajax
  • jQuery와 UI플러그인
  • Bootstrap - 기본 템플릿, 테마, 컴포넌트
  • Backbone framework의 활용
  • Backbone framework와 Underscore library의 활용
H
Server side Programming
  • 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)
H
ORM framework(MyBatis)
  • 데이터 매퍼 MyBatis의 이해
  • MyBatis CRUD
  • 매퍼 XML과 매퍼 인터페이스
  • XML에서 동적 SQL
  • MyBatis 웹 어플리케이션 작성
H
Spring framework
  • Spring framework 구조 이해와 설치
  • Spring Model, View간의 parameter 전달
  • Controller의 종류별 구현
  • Bean의 라이프 싸이클과 Bean의 범위
  • Spring DAO & JDBC
  • Handler Mapping
  • AOP(Aspect Oriented Programming) : POJO class
  • Spring Web & Context
  • Spring Web MVC 예제
  • Spring Web MVC - 게시판 구현
H
프로젝트
  • 자바 프레임워크를 활용한 프로젝트
H
python programming
  • python 개발환경 구축과 기초구조 및 제어문
  • 자료구조 ( string, tuple, list, dict ) 와 변환
  • 함수(내장함수, 사용자 정의 함수, 람다함수, 일급함수)와 클래스
  • mariadb설치와 table설계 및 CRUD
  • GUI Toolkit 와 item 활용한 업무 프로그래밍
H
Hadoop 환경조성 및 MapReduce Programming
  • 가상서버와 Hadoop Cluster 구성
  • 하둡 분산 파일 시스템 HDFS사용법과 MapReduce기본 개념
  • Java로 구성하는 MapReduce 프로그래밍
  • 역색인 만들기, 검색엔진 색인 만들기
  • Python Streaming
H
flume & sqoop & data crawling
  • flume 설치와 비정형 데이터 수집
  • sqoop설치와 정형 데이터 수집 및 분석
  • web data crawling
  • log 데이터 가공 (이상치, null, 오류정정 )
  • 데이터 병합, 분리, 연산, 샘플링
H
Hive Programming
  • Hive개발환경 구축(Oozie, Zookeeper)과 Hive Security
  • Data Definition & Data Manipulation
  • Hive Query ( join, union, distribute, cluster)
  • schema design 과 data view & indexing
  • UDF programming & Hive tuning
H
python을 이용한 Spark Programming
  • PySpark 구성 및 전역 Class(SparkContext, RDD,SparkConf 등)
  • Spark SQL 관련 클래스
  • Lambda함수와 데이터 transformation
  • Spark Streaming ( Realtime )
  • Spark GraphX graph를 이용한 데이터 시각화
H
R 기초 문법 및패키지 사용법 데이터 시각화
  • 데이터 분석 개요 및 R 특징 소개
  • R 프로그램 개요 및 기초문법
  • ⓐ R 설치(R Stu및dio) 및 기본 메뉴 실습
  • ⓑ 데이터의 유형 자료구조 이해
  • ⓒ 데이터 입출력 및 파일 처리
  • ⓓ 제어문과 반복문
  • R 패키지 및 함수 사용
  • ⓐ 패키지 설치 및 사용법
  • ⓑ 사용자 정의함수 및 내장함수
  • 데이터 분석을 위한 시각화
  • ⓐ 이산변수와 연속변수 시각화
H
기술/추론통계
  • 데이터 분석을 위한 전처리
  • ⓐ 데이터 전처리 패키지(plyr, dplyr,reshape,reshape2
  • ⓑ 정형 데이터 처리(SQL 데이터 처리)
  • ⓒ 비정형 데이터 처리(워드클라우드 및 연관어 분석)
  • 기술통계분석
  • ⓐ 척도별 기술통계량 연산
  • ⓑ 교차분석과 교차표 작성
  • ⓒ chi-square 분석 및 검정
  • 집단별 비율 및 평균 차이 검정
  • ⓐ 집단별 비율 차이 검정(binom, prop)
  • ⓑ 집단별 평균 차이 검정( T-test, Anova)
H
예측 분석 군집 및 연관분석 시계열 분석
  • 분석모형 개요
  • 지도학습(Supervised Learning)
  • ⓐ 상관분석(Correlation Analysis
  • ⓑ 회귀분석(Regression Analysis)
  • ⓒ 분류분석(Decision Tree)
  • 비지도학습(unSupervised Learning)
  • ⓐ 군집분석(Clustering Analysis) : K-means 클러스터링
  • ⓑ 군집분석(Clustering Analysis) : 계층적 클러스터링
  • ⓒ 연관분석(Association Rule)
H
Machine Learning: ⓐ소개 및 분석환경 구축 ⓑ군집 및 그래프
  • Machine Learning 소개
  • Machine Learning 개요 및 적용 사례
  • Machine Learning을 위한 분석환경 준비
  • R 기본 및 데이터 반입/처리 리뷰
  • K-means Clustering/Hierarchical Clustering의 이해 및 사례: 온라인 서비스 고객 군집의 발견
  • 그래프 분석의 이해 및 사례: 교통 데이터의 그래프 분석
H
Machine Learning: 추천 및 패턴
  • 아이템기반협업필터링을 이용한 콘텐츠/서비스 추천
  • 유저기반협업필터링을 이용한 콘텐츠/서비스 추천
  • Association Rule을 통한 온라인 서비스 Transaction에서 의미있는 패턴 발견
  • SAR 활용 순서 반영 패턴의 발견
H
Machine Learning: Supervised Learning
  • Supervised Learning 이해
  • Classification+Text Mining
  • Naive Bayes/Random Forest과 병렬처리/K-Nearest Neighbors/Support Vector Machine
  • 실습:부도 예측/스팸 필터링/주가예측 등
H
파이썬 개발환경 구축 및 기본문법
  • 시작하기 위한 준비 및 간단한 소개 : 개별 과제 설정
  • 파이썬 설치, PyCharm 설치, 기본 패키지 설치, 파이선 코드 테스트
  • Ipython 설치하기, IPython 사용방법
  • 파이썬 코드 작성 방법 및 파이썬 언어 기본
  • 복습 : 가상 시스템에 개발환경 다시 설치하기
H
NumPy / pandas 학습
  • NumPy 기본 : 다차원배열 생성 / 연산
  • NumPy 기본 : 유니버셜함수 / 배열을 이용한 데이터처리
  • NumPy 기본 : 활용 예제
  • pandas 기본 : pandas소개 / 색인활용
  • pandas 기본 : 기술통계 기본 요약 / 누락 데이터 처리
H
데이터 수집 및 가공 ( 공공데이터 활용한 실습)
  • 데이터 읽고 쓰기 : csv 파일 읽고 쓰기 + 실제 csv 파일 활용 실습
  • 데이터 읽고 쓰기 : excel 파일 읽고 쓰기 + 실제 excel 파일 활용 실습
  • 데이터 읽고 쓰기 : JSON 파일 읽고 쓰기 + 실제 JSON 파일 활용 실습
  • 데이터 읽고 쓰기 : XML 파일 읽고 쓰기 + 실제 XML 파일 활용 실습
  • 데이터 읽고 쓰기 : http통신을 활용한 json, xml 파일 저장 / 데이터 처리 / 출력 실습
  • 데이터 변형 : 데이터 병합 / 피벗
  • 데이터 변형 : 중복제거 / 값 치환 / 문자열 / 미국농무부 데이터 실습
  • 데이터 변형 : GroupBy 기반 그룹 연산
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시각화 + 시계열을 비롯한 기본 통계분석
  • 시각화 : matplot 기본 / matplot 활용 예제 / pandas + matplot 활용 시각화
  • 시계열 데이터 활용 : 시계열 데이터 변환
  • 시계열 데이터 활용 : 금융 데이터 활용한 예제
  • SciPy 기본 : 기본적인 통계 분석
  • 개인 과제 발표
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프로젝트
  • 빅데이터 머신러닝 기반 분석설계 및 시각화 프로젝트
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보존 기간 : 3년

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- 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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