파이썬기반의 빅데이터 분석 및 데이터베이스 전문가
훈련과정 파이썬기반의 빅데이터 분석 및 데이터베이스 전문가
훈련자격 전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 3.5개월 (70일_총560시간)
교육일정 05월15일 ~ 08월24일 (3,5개월)
교육장소 강남
교육비용 교육총비용 3,681,440원ㆍ전액무료교육
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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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
빅데이터기본분석 R
(기초문법 및 함수)
  • R 프로그램 개요 및 기초문법
  • ⓐ R 설치(R Studio) 및 기본 메뉴 실습
  • ⓑ 데이터의 유형 및 자료구조 이해
  • ⓒ 데이터 입출력 및 파일 처리
  • ⓓ 제어문과 반복문

  • R 패키지 및 함수 사용
  • ⓐ 패키지 설치 및 사용법
  • ⓑ 사용자 정의함수 및 내장함수
H
빅데이터기본분석 R
(분석을위한 시각화,데이터처리)
  • 데이터 분석을 위한 시각화
  • ⓐ 이산변수와 연속변수 시각화

  • 데이터 분석을 위한 전처리
  • ⓐ 데이터 특성 분석
  • ⓑ 데이터 전처리

  • 데이터 리모델링
  • ⓐ 데이터 리모델링 패키지(plyr, dplyr,reshape,reshape2)

  • 정형 데이터와 비정형 데이터 처리
  • ⓐ 정형 데이터 처리(SQL 데이터 처리)
  • ⓑ 비정형 데이터 처리(워드클라우드 및 연관어 분석)
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빅데이터기본분석 R
(기술통계분석,시각화분석)
  • 기술통계분석
  • ⓐ 척도별 기술통계량 연산
  • ⓑ 교차분석과 교차표 작성
  • ⓒ chi-square 분석 및 검정

  • 시각화분석
  • ⓐ 고급시각화 분석 패키지(lattice,ggplot2)
  • ⓑ 공간시각화 분석 패키지(googlemap, ggmap)

  • 집단별 비율 및 평균 차이 검정
  • ⓐ 집단별 비율 차이 검정(binom, prop)
  • ⓑ 집단별 평균 차이 검정( T-test, Anova)
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빅데이터기본분석 R
(예측분석)
  • 지도학습(Supervised Learning)
  • ⓐ 상관/회귀분석(Correlation and Regression Analysis)
  • ⓐ 분류분석(Decision Tree)

  • 비지도학습(unSupervised Learning)
  • ⓐ 군집분석(Clustering Analysis)
  • ⓐ 연관분석(Association Rule)

  • 시계열 분석
  • ⓐ 시계열 예측 모형에 적합한 데이터 생성
  • ⓑ 시계열 데이터를 이용한 미래 예측
  • ⓒ 시계열모형 예측 도식화
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빅데이터기본분석 Python
(설치및 코드작성법)
  • 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
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빅데이터기본분석 Python
(NumPy , pandas )
  • 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
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빅데이터기본분석 Python
(데이터운영 )
  • 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 파일저장/데이터처리/출력실습
  • 데이터 변형 : 데이터 병합 / 피벗
  • 데이터 변형 : 중복제거 / 값 치환 / 문자열 / 미국농무부 데이터 실습
  • 데이터 변형 : GroupBy 기반 그룹 연산
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빅데이터기본분석 Python
(시계열분석,시각화 )
  • 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
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R을 활용한 분석프로젝트
  • 데이터마이닝 기법활용 + 시각화
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머신러닝(기계학습) Python
[머신러닝이해]
  • 기본 알고리즘 개념 및 소개
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머신러닝(기계학습) Python
[지도학습] [Supervised Learning]
  • 나이브 베이즈 분류
  • 의사결정나무
  • 랜던포레스트
  • 회귀분석
  • 은닉마코브모형
  • 서포트 벡터 머신
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머신러닝(기계학습) Python
[비지도 학습]
[Unsupervised Learning]
  • 주성분 분석
  • K평군
  • 연관성 분석
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머신러닝(기계학습) Python
[인공신경망]
  • 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)
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딥러닝
Python+Tensorflow
(개발환경 구축 및 회귀분석)
  • 시작하기 위한 준비 및 간단한 딥러닝 소개
  • 개발환경 구축하기 : Python / Tensorflow 등 설치
  • 간단한 개발환경 구축 테스트 및 직접 새로운 개발환경 구축 실습
  • 선형 회귀 분석
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딥러닝
Python+Tensorflow
(회귀분석)
  • 로지스틱 회귀분석 및 Tensorflow에서 구현
  • 다중회귀분석 및 Tensorflow에서 구현
  • MINIST 데이터 소개 및 준비
  • Tensorflow에서 로지스틱/다중회귀분석을 이용한 MINIST 문자분류 실습
H
딥러닝
Python+Tensorflow
(인공신경망 I)
  • 인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow에서 구현
  • Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • 여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습
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딥러닝
Python+Tensorflow
(인공신경망 II)
  • Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow구현
  • Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교
  • Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow구현
  • Word2Vec 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • 구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식 Tensorflow에서 구현
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최종프로젝트
  • 머신러닝과 딥러닝을 활용한 최종프로젝트
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교육문의Acorn Job Employment Center

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비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
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보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
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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