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빅데이터취업과정 - 빅데이터 R.파이썬을 활용한 빅데이터 과정

빅데이터취업과정 - 빅데이터 R.파이썬을 활용한 빅데이터 과정
최적화된 도구 (R/파이썬)를 활용한 애널리스트 빅데이터
평일반 : 2021년 03월 11일  |  주말반 : 2021년 03월 11일
전화 : 02-6901-7098
◈오전반:09:30~14:30  ◈오후반:14:00~19:00  ◈저녁반:16:30~22:30
교육내용  
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교육과정

본 훈련과정은 빅데이터 분석을 위하여 수집 저장된 데이터를 분석용 데이터로 정제, 변환, 적재, 검증하는 능력을 함양할 수 있도록 하며 유의미한 데이터간의 관계를 찾고 검증하기 위하여 데이터의 기본 통계와 데이터 분포를 분석하고 데이터 변수간 관계를 확인하는 능력을 함양할 수 있다. 수집된 정형/비정형 데이터를 활용하여 분석 목적에 따라 가설을 설정하고 필요한 데이터셋을 편성하여 통계기반 데이터 분석 모델을 구현할 수 있도록 한다. 또한, 복잡한 데이터 구조 패턴을 컴퓨터로 하여금 스스로 학습하게 하는 머신러닝(Machine Learning)알고리즘 기술을 활용하여 산업별 오픈 데이터를 분석하고 실제 업무에 투입하여 활용할 수 있도록 단계별 기술능력을 배양하여 차세대 빅데이터 애널리스트 전문 인력 양성을 목표로 한다.



" 빅데이터분석이란 "


빅데이터 분석이란 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M:Machine to Machine) 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 생활속의 데이터를 직접 모아 빅데이터를 만들고, 고성능 병렬처리로 빅데이터를 정리, 직접 분석해서 결과를 산출하거나 인공지능으로 미래를 예측할 수 있는 기술을 배우는 과정



학습목표

- 생활속의 데이터를 직접 모아서 빅데이터를 구축하는 프로그램 개발
- 고성능 병렬처리로 빅데이터를 정리
- 빅데이터 분석, 결과 시각화
- 인공지능으로 미래를 예측



빅데이터 개요 
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솔데스크강의장

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교육대상
본 교육은 5개월 교육과정으로 6수준을 목표로 하는 교육과정으로 데이터베이스(SQL) 및 프로그래밍 또는 통계학 지식을 갖추고 있는 훈련 대상자를 기준으로 한다.


[선수학습 지식 수준]
- DBMS와 SQL 등 데이터에 대한 이해
- SPSS, R, SAS 등의 통계 분석 도구의 이해
- C, Java, Python 등의 프로그래밍에 대한 이해
- 확률과 통계에 대한 이해

[우대사항]
- 통계학과 전공자 또는 이와 동등한 지식을 소유한 자
- 관련 분야 유 경험자 또는 이와 동등한 지식을 소유한 자
- 정보처리기사, ADsP, SQLD 등 자격증을 보유한 자
교육기간 4개월
수강생혜택
※ 국비지원 자격 ※   아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능  30명선착순접수

ㆍ 구직자 ( 미취업자 및 실업자 )
ㆍ 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자
ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생
ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생
ㆍ 야간대학교, 사이버대, 방통대 재학생 및 휴학생 ( 재학중에도 수강신청가능 )
ㆍ 고용노동부- 취업성공패키지. 내일배움카드 발급자
ㆍ 비전공자 초보자도 지원 가능 30명 선착순접수  지원문의 02-6901-7098

 
· 수강료 전액 무료 + 매월 훈련수당 지급(최대 400,000원)
· 예습 및 복습을 위한 실습실 상시 개방 (오전 10:00 - 22:00)
· 온라인 인터넷 동영상 강의 무료지원
· 국내취업연계 , 해외취업연계 ( 일본IT취업연계가능 )
· NCS 기반의 체계적 교육 · 훈련으로 경력개발 유리
· 수료생은 취업보도실의 체계적인 관리시스템을 통해 취업지원
교육커리큘럼
세부내용

과목명

모듈

세부과정

SQL / DataBase 

 

DBMS 이해

 

 

DBMS 구조 이해

Database 유형과 구성요소

DBMS Transaction 관리

 

SQL 을 이용한 Data 처리

 

SELECT절 활용

조건(WHERE)처리와 정렬(ORDER BY)

그룹 데이터 처리(GROUP BY)와 그룹조건 처리(HAVING)

테이블간 JOIN 처리

SUBQUERY 활용

Transaction 처리

 

데이터 입력수정삭제

Transaction 처리

Object 생성 관리

 

테이블 생성과 관리

인덱스 생성과 관리

SQL 기본 및 활용

 

 

정보 요구 사항 

DDL , DML , DCL, TCL 

WHERE 절 , GROUP BY, HAVING 절 , ORDER BY 절 

표준조인 

집합연산자 

계층형 질의 

서브쿼리 

그룹 함수윈도우 함수

 

RDBMS (MySQL)

 

 

MySQL설치접속계정 만들기와 권한 부여하기

테이블 작성과 수정삭제

SELECT 쿼리 (조건정렬조인서브쿼리함수)

DML (데이터 조작 쿼리)

 

 

기본 & R을 활용한 데이터 분석 

 

개요 및 설치 패키지 이해 

 

설치 및 패키지 설치

작동환경 이해

 

 

 

데이터 구조 이해 및 실습

 

주요 데이터구조 이해

-백터데이터프레임리스트데이터 처리,병합,

 가공데이터마트 생성

 

 

데이터 구조의 처리

 

다양한 패키지를 활용한 데이터 전처리

변수 생성 및 계산

 

 

파일 및 DB 입출력

 

 

파일 입출력

DB 연결 및 쿼리 실행

 

데이터 병합 및 문자열 처리 

열단위 병합

Merge 기능

문자열 처리를 통한 데이터 가공

분석 도구를 활용한 수리적 배경 *

 

통계 주요개념의 이해

확률 주요개념의 이해

선형대수 주요개념의 이해

개념 리뷰 실데이터 대상 확률통계 적용

 

데이터 분석 개요

         데이터 분석의 목적

           추론과 예측 관점의 기법 정리

R _ 선형회귀 분석의 이해 및 활용

 

선형회귀분석 개요 및 주요 개념

계수의 해석 및 잔차의 이해

결과의 해석

단순회귀분석의 이해 및 적용

다중회귀분석의 이해 및 적용

 

R _ 선형모형의 활용 (포아송로지스틱)

포아송회귀분석의 개요 및 적용 방안

로지스틱회귀분석의 개요 및 적용 방안

주요 개념 정리 및 실제 데이터 적용 실습 

          주요 내용 리뷰

          실제 데이터 기반 적용

Python & Python을 활용한 데이터 분석 

 

Python 

        설치 및 패키지 설치

        작동환경 이해

데이터 구조 이해 및 실습

주요 데이터구조 이해

-리스트/세트/테이터프레임

 데이터처리/병합/가공/데이터 마트 생성

데이터 구조의 처리

다양한 패키지를 활용한 데이터 전처리

변수 생성 및 계산

파일 및 DB 입출력

파일입출력

DB연결 및 쿼리 실행

데이터 병합 및 문자열 처리

         행/열단위 병합

           Merge 기능

         문자열 처리를 통한 데이터 가공

▲ 파이썬을 활용한 데이터 분석 _ SW/패키지 

           Python, Pandas, Numpy, Scipy 등 

응용 데이터 및 웹 데이터 활용 및 분석 

 

선형회귀 분석의 이해 및 활용 1

선형회귀분석 개요 및 주요 개념

계수의 해석 및 잔차의 이해 결과의 해석

선형회귀 분석의 이해 및 활용 2

단순회귀분석의 이해 및 적용

다중회귀분석의 이해 및 적용

선형모형의 활용

포아송/로지스틱

포아송회귀분석의 개요 및 적용 방안

로지스틱회귀분석의 개요 및 적용 방안

주요 개념 정리 및 

실제 데이터 적용 실습

주요 내용 리뷰

실제 데이터 기반 적용

웹 크롤링 이해 및 

관련 함수/패키지

         웹크롤링 방식 이해

         관련 패키지함수 확인 및 실습

예제 사이트 웹크롤링 실습

        예제 사이트 웹크롤링 적용

        수집된 데이터 표현 및 정리

병렬처리를 활용한 웹크롤링

멀티코어 기반 웹수집 방식

웹 수집 데이터 전처리

JSON 형식 전처리

XML 형식 데이터 전처리

데이터 시각화 기법

 

데이터 시각화의 이해

시각화의 주요 개념

시각화 사례

시각화 관련 함수 및 패키지의 이해

시각화 관련 주요 패키지 및 함수 이해

패키지함수 사용법 실습

시각화 차트 별 특징 이해 및 활용

다양한 차트의 이해 및 활용

단변수 차트이변수 차트 등

Python 주요 모듈 기반 웹 시각화

시각화

시각화 사례 및 실습

우수 시각화 사례 실습

실제 데이터의 웹 시각화 연습

텍스트마이닝과 토픽모델링

 

텍스트 데이터의 이해

텍스트 데이터 표현 및 처리방법

관련 함수 및 패키지 이해

Konlpy 기반 형태소 분석 기법

품사 태깅 및 nltk 적용

Gensim 모듈 활용 및 이해

코퍼스 생성 및 전처리 이해 및 실습

파일 및 디렉토리 내 텍스트 기반 코퍼스 생성

텍스트 전처리 과정(Stemming,Stopwords제거)

DTM 생성, TF-IDF 적용

텍스트마이닝 및 시각화

DTM 기반 머신러닝(지도/비지도학습)의 적용

워드클라우드

토픽모델링의 이해 및 적용

           LDA 활용 코퍼스 내 토픽 발견

         토픽의 활용 및 머신러닝 적용

오픈소스기반 머신러닝 학습 및 적용

 

지도학습의 이해

분류모형, Tree 기반 분류 이해

Decision Tree, Random Forest 기법의 이해 및 적용

분류 모형 성능평가

최신 분류모형의 이해

SVM의 이해 및 파라미터 튜닝 , KNN 이해 및 적용/ NB 이해 및 적용

분류기법 비교 평가

 

인공신경망 기반 분류모형의 이해 및 활용

인공신경망의 구성요소 이해

활성화함수의 이해 및 가중치 최적화 기법 이해

인공신경망을 통한 분류 기법

텍스트 데이터 적용을 위한 인공신경망 분류

비지도학습의 이해 군집,패턴

Kmeans클러스터링과 계층적 클러스터링의 이해

패턴 발견을 위한 Association Rule 이해

Sequential AR의 이해

비지도학습의 이해 그래프

         그래프마이닝을 통한 연결 분석 소셜네트워크 분석의 이해           및 적용

         링크 예측을 위한 그래프 분석

분류기법을 활용한 주가예측

        주가예측과 관련한 머신러닝 적용 사례

        정형 및 비정형 데이터 큐레이션

        데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석

분류기법 기반 스팸 필터링

스팸필터링 데이터 큐레이션 및 전처리

스팸필터링 분류 적용을 위한 기법 비교평가

성능개선을 위한 분류기법 선택

군집분석을 통한 고객군 발견 및 활용

고객 데이터에 대한 탐색적 데이터 분석

클러스터링 기법을 적용한 고객군 발견

최적의 클러스터링 기법 및 파라미터 선택

매출데이터 패턴 발견

패턴 발견을 위한 매출데이터의 전처리

AR적용 및 파라미터 튜닝 통한 결과 발견 패턴 시각화

추천 기법의 이해 및 활용

추천 기법의 이해 : IBCF, UBCF

콘텐츠 사용 데이터 기반 IBCF의 적용

UBCF의 적용 추천 결과 검증 및 성능 개선

딥러닝 알고리즘 학습 (TensorFlow2, Keras) 

 

AI 알고리즘의 이해

심층신경망의 이해

AI 알고리즘의 이해

인공신경망과 심층신경망

심층신경망의 특징

딥러닝 개요 및 기본 

심층신경망 학습을 위한 딥러닝

활성화 함수 및 최적화 기법의 이해

딥러닝을 위한 함수패키지의 이해

다양한 오픈소스 프레임워크의 이해

주요 함수 및 패키지 설치 및 활용

DNN, RNN, CNN의 이해

DNN의 이해 및 활용

RNN의 이해 및 활용

CNN의 이해 및 활용

워드임베딩의 이해

        오토인코딩과 임베딩

        워드임베딩의 이해

          Word2Vec 이해 및 활용

오픈소스를 활용한 딥러닝 응용

 

딥러닝 기반 주가예측

주가예측과 관련한 딥러닝 적용 사례

정형 및 비정형 데이터 큐레이션

데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석

최적 딥러닝 기법의 발견

딥러닝 기반 고객 리뷰 감성 분석

온라인 리뷰 관련 딥러닝 적용 사례

텍스트마이닝

탐색적 데이터 분석

딥러닝 기반 감성분석

CNN 활용 이미지 인식

이미지 인식과 분류기법

CNN을 통한 이미지 분류

파라미터 튜닝 및 최적화

고객 리뷰 대상 word2vec의 활용

온라인 리뷰 워드임베딩 적용

Word2vec의 이해 및 활용

RNN 리뷰 및 LSTM의 이해

RNN의 특징 이해 및 LSTM소개

LSTM 파라미터 및 구조 이해

오픈소스 기반 LSTM 구현

Tensorflow 기반 LSTM 구현

LSTM 학습 및 파라미터 최적화

LSTM을 위한 텍스트데이터 처리

가상 대화 데이터 전처리

텍스트마이닝

비즈니스에 따른 빅데이터 프로젝트

 

과제 정의 및 분석기획

 

데이터 분석 과제 수행 방법론

데이터 분석 기획 및 과제 구체화

데이터 소싱 및 전처리

데이터 획득/전처리/활용방안 수립

데이터 분석 프로토타이핑

분석 목적에 따른 기법 선택

다양한 기법 비교 평가

데이터 분석 및 시각화

실데이터 분석 및 성능 평가

시각화

프로젝트

분석결과 기반 프로젝트 보고서

강사프로필


[권기웅]
[교육경력사항]

동원대학교 산학협력단 2016 이공계전문연수 자바 프로세스기반 사물인터넷(IoT) 플랫폼 개발 전문가 과정
부천대학교 산학협력단 2017 이공계전문연수 인공지능을 활용한 빅데이터 분석 및 웹개발자 과정
부천우리직업전문학교 IoT 기반 네트워크 운영관리 전문가 양성과정
부천우리직업전문학교 국가기간전략산업 자바기반 사물인터넷 시스템 프로그래밍 실무과정
솔데스크 ㈜에스엠투네트웍스 직원 스프링 프레임워크 교육과정
솔데스크 중부대학교Inno-Media캠퍼스 웹&앱 개발 교육과정
솔데스크 대검찰청 사이버수사과 파이썬 교육과정
솔데스크 국가기간전략산업 사물인터넷기반 하이브리드 웹앱(자바빅데이터 머신러닝 개발)과정
솔데스크 고려대학교 4차 산업혁명 선도인력 양성 과정
오엔제이프로그래밍실무학원 iOS 앱 개발 교육과정
이소프팅 동양미래대학교 OCJP국제 자격증 취득과정
중앙정보기술인재개발원 자바 웹 개발과정
중앙정보기술인재개발원 스마트폰 앱 개발과정
중앙정보기술인재개발원 웹표준과정
중앙정보기술인재개발원 2011 상반기 국가기간 디지털컨버전스 과정
중앙정보기술인재개발원 2011 하반기 국가기간 디지털컨버전스 과정
중앙정보기술인재개발원 2012 상반기 국가기간 멀티플랫폼 기반 모바일게임 개발자 과정
중앙정보기술인재개발원 2012 하반기 국가기간 멀티플랫폼 기반 모바일게임 개발자 과정
중앙정보기술인재개발원 2013 상반기 국가기간 멀티플랫폼 스마트 웹&앱 개발자 전문과정
중앙정보기술인재개발원 2013 하반기 국가기간 멀티플랫폼 스마트 웹&앱 개발자 전문과정
큐브트리 강릉원주대학교 IoT교육
한국디지털미디어고등학교 iOS 앱 개발과정
한국오라클University 2013 한국생산성본부 빅데이터 사이언스 마스터 양성 아카데미
한국오라클University 2014 마포구&SBA IT전문가 취업과정
한국IT비즈니스진흥협회 2015 청년취업아카데미 경기대학교 IoT개발자 양성과정
한국IT비즈니스진흥협회 2015 청년취업아카데미 동국대학교 IoT개발자 양성과정
한국IT비즈니스진흥협회 2016 청년취업아카데미 충남대학교 자바개발자 양성과정
한국IT비즈니스진흥협회 2017 청년취업아카데미 대진대학교 빅데이터 분석/데이터 관리자 과정
한국정보공학 2017 청년취업아카데미 파이썬을 활용한 빅데이터 분석 과정
INCREPAS융합SW교육센터 안드로이드 앱 개발과정



[보유자격증]

정보처리기능사
정보기기운용기능사
컴퓨터그래픽스운용기능사
Microsoft Office Specialist 2000 Master
Sun Certified Java Programmer 5.0
Cisco Certified Network Associate
Cisco Certified Network Professional
Microsoft Certified Systems Engineer
Microsoft Certified IT Professional

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