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빅데이터 취업반 - 자바프로그래밍 빅데이터 인공지능 딥러닝

빅데이터 취업반 - 자바프로그래밍 빅데이터 인공지능 딥러닝
자바기반 인공지능 딥러닝을 활용한 빅데이터 분석가
평일반 : 2020년 08월 04일
전화 : 02-6901-7098
100%국비지원 | 월 40만원 훈련수당 지급
교육내용  
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과정안내


 

JAVA를 통한 OOP 프로그래밍, Python을 통한 데이터 수집 및 분석, Tensorflow를 이용한 머신러닝을 학습하고 예측 모델을 제작하여 Django2, Spring 및 Spring Boot 2를 통한 지능형 웹서비스를 구축하는 과정입니다.

 

 

1) 학습목표


- JAVA, Spring, Ajax, jQuery, Mobile web, DBMS, Ubuntu, Cloud, Github 관련 학습을 통한 신입 Web 개발자 취업 능력 함양과 Python을 이용한 비정형 데이터 수집 및 분석, 시각화을 통한 데이터 분석 분야 취업 능력 함양, 머신러닝과 Tensorflow를 통한 인공신경망에 기반한 딥러닝 ANN, CNN, RNN, DQN, 게임 인공지능 관련 알고리즘을 학습하여 머신러닝 개발자로 취업 할 수 있는 능력을 갖추는 것이 목적입니다.

 

 

2) 교육과정 로드맵

 

- JAVA OOP 개발, JSP 웹 개발 기초, MySQL DBMS
- Oracle, Spring 및 Spring Boot 2를 통한 웹서비스 제작
- R을 통한 통계 기반 데이터 분석 및 시각화
- 파이썬을 통한 데이터 수집 Crawler 제작 및 분석
- Hadoop을 통한 분산 데이터 입출력
- 인공지능, Machine learning, Tensowflow 2 학습을 통한 예측 모델 제작
- Django2와 Spring Boot 2를 이용한 분석 결과와 머신러닝 모델 실시간 웹서비스 구축

 

 

3) 교육 대상 및 전망


- 웹 개발에 입문하는 개발자
- Python을 배우고 실무에 활용하고 싶은 구직자
- 데이터 수집 및 분석에 입문하는 개발자
- 머신러닝에 입문하는 개발자
- 머신러닝의 시작을 어디서부터 해야할지 모르는 학생
- NVIDIA GTX 1060 GPU를 이용한 딥러닝에 입문하는 개발자
- Google Cloud를 활용한 딥러닝에 입문하는 개발자
- 인간과 인공지능의 대전 게임 관련 모델을 개발하고 싶은 구직자

 


4) 교육목적


- 데이터 수집과 분석을 통하여 머신러닝 기초 데이터를 준비하고 예측 모델을 제작하여 Django2, Spring 및 Spring Boot 2를 통한 지능형 웹서비스 구축

 

 

빅데이터개요



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5) 교육진행


- JAVA, Python, Tensorflow, DBMS 관련 필수 이론을 습득후 실습을 최대한 진행
- 실습방식: STS, Pycharm, Jupyter Notebook, NVidia GTX 1060 6G, Cloud 기반의 실습

 


6) 과정강점


- 현재 가장 많은 수요가 있는 JAVA, Python을 학습 후 웹서비스, 데이터 수집 및 분석, 예측 모델 개발 프로젝트를 통해 초급 경력자 수준의 개발 능력을 갖출 수 있음.

 

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자바프로그래머


 

프로그래밍 언어 ‘자바(JAVA)'를 통해서 프로그램을 개발하거나 웹사이트 제작, 어플리케이션을 개발할 수 있는 프로그래머

 

 

꾸준히 인기있는 ‘자바’

 

IT매체 테크리퍼블릭이 발표한 2018년 수요가 많은 프로그래밍 언어 7가지(자바, 파이썬, 자바스크립트, C++, C#, PHP, 펄)에 속해 있기도 합니다.


자바는 아주 잘 만들어진 언어로 전 세계 수십억 개의 디바이스에서 수백만 명의 개발자들이 사용하고 있는 프로그래밍 언어입니다.

 

 

자바 프로그래머의 전망


4차 산업혁명 시대를 맞아 개발자 또는 프로그래머 직업이 전망이 밝은 취업직종으로 떠오르고 있습니다. 4차 산업혁명 시대에 소프트웨어 부문 일자리 전망이 밝기 때문입니다.

 

 

 

"소프트웨어는 인공지능, 사물인터넷, 지능형 로봇, 빅데이터 분석.활용 등
4차 산업혁명 시대 주요 산업분야에서 공통적으로 쓰이는 핵심기술"

 

 

 

기존 일자리가 사라지더라도 소프트웨어 분야 일자리는 오히려 늘어날 것이라는 전망이 많습니다.

 

 

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솔데스크 강의장


 

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교육대상

- 웹 개발에 입문하는 개발자
- Python을 배우고 실무에 활용하고 싶은 구직자
- 데이터 수집 및 분석에 입문하는 개발자
- 머신러닝에 입문하는 개발자
- 머신러닝의 시작을 어디서부터 해야할지 모르는 학생
- NVIDIA GTX 1060 GPU를 이용한 딥러닝에 입문하는 개발자
- Google Cloud를 활용한 딥러닝에 입문하는 개발자
- 인간과 인공지능의 대전 게임 관련 모델을 개발하고 싶은 구직자


 진출 분야


- 웹 프로그래밍 개발자
- 웹 컴퍼넌트 개발자
- GUI 응용프로그램 개발자
- ERP/CRM 기업용 솔루션 개발자
- 모바일 어플리케이션 개발자
- 빅데이터 분석/개발 전문가

- 인공지능 딥러닝 분석/개발 전문가

교육기간 · 6개월
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

응용SW엔지니어링

화면 구현(Javascript, jQuery, Bootstrap)

Data Type, Variable, Operator(연산자), 제어문

function(함수), 시스템 지원 전역 함수의 사용, 가변인수

객체 지향 프로그래밍

Event의 처리(INPUT, BUTTON, SUBMIT)

Ajax(Asynchronous JavaScript and XML), XMLHttpRequest 객체

JSON(JavaScript Object Notation) 출력의 Ajax 처리

Javascript framework jQuery 설치

selector를 이용한 DOM Element(태그)의 검색

jQuery Ajax 요청의 처리, GET, POST 방식과 한글 처리

Bootstrap 활용

화면 설계

HTML 파일의 제작 실습(H, BR, IMG, A, UL, OL, LI)

스크립틀릿(Scriptlet) 실습

JSP 코드상에서의 태그의 사용, HTML 기반 JSP 결과 출력

표현식(Expression), P, DIV, SPAN, DL, DT, DD, pre, xmp 태그

Page 지시자(Directive), class import, request 내부 객체 실습

response 내부 객체, out 내부 객체, application 내부 객체의 사용

GET, POST Form Data 전송 방식, TEXT, TEXTAREA, PASSWORD, CSS

placeholder, autofocus, <SELECT> ~ <OPTION>, RADIO 태그

CHECKBOX 태그

CSS(Cascading Style Sheet)의 사용, SPAN, DIV 기본 사용법, A 태그

정보시스템 이행

 

Ubuntu download VMware Player 15.5.1 설정

Ubuntu 18.04.4 LTS VMWare 설정

TAR 명령어, JAVA, Tomcat 설치

MariaDB 10.3.21 다운로드 및 설정

업로드할 프로젝트 설정

웹 서비스의 운영상의 분류,

Linux 기반 웹 호스팅 서비스의 신청, DBMS의 설정

FTP(File Transfer Protocol) 설정

DBMS접속 및 테이블 생성, MariaDB Client HeidiSQL 설정

FTP(File Transfer Protocol) 설정

SSH 접속, 톰캣 서버 재시작

 

조건 그래프, 3차원 산점도 그래프 제작 실습

ggplot2 package를 이용한 시각화

서버 프로그램 구현(JSP, Spring, Spring Boot 2)

TOMCAT 8 Install

JSP 스크립트 기본 문법, JSP 스크립틀릿 코드의 생성 및 실행

Page 지시자(Directive), class import, request 내부 객체 실습

response 내부 객체, out 내부 객체, application 내부 객체의 사용

GET, POST Form Data 전송 방식

CSS(Cascading Style Sheet)의 사용

JSP 기반 공지사항의 제작 및 응용

JSP 기반 회원 관련 제작

JSP 기반 로그인/로그아웃, Cookie, Session의 활용

STS(Spring Tool Suite) 설치(권장)

Data Management(SQL Development) 설정

servlet원리, servlet을 이용한 폼 데이터의 처리, Servlet 실습

Spring기반 MVC의 원리, STS Spring MVC의 개발 구조 분석

Maven 의존성 추가, Local 저장소의 설정, settings.xml

EL(표현 언어, Expression Language)의 사용

JSTL(JSP Standard TAG Library)의 사용

DI(Dependency Injection)의 구현

MyBATIS 설치 및 사용

Spring 기반 공지사항의 제작 및 응용

Spring 기반 자료실의 제작 및 응용

Spring 기반 회원(관리자) 관련 기능의 제작 및 응용

Spring boot 2 기반 공지사항의 제작 및 응용

Spring boot 2 기반 자료실의 제작 및 응용

Spring boot 2 기반 회원(관리자) 관련 기능의 제작 및 응용

Filter, Interceptor의 활용

AOP(Aspect Oriented Programming)의 구현

Transaction 구현

AOP + MyBATIS + Oracle기반 선언적 Trancation

애플리케이션 테스트 수행(JUNIT)

요구사항을 기반으로 테스트 계획을 수립

JAVA 테스트, 메소드 실행 추적을 위한 Eclipse 사용

JSP, Beans(DAO, Process) 테스트

Spring 4.3.20 + DataSource 테스트, spring-jdbc 모듈 추가 JUNIT 테스트

Spring + MyBATIS + Oracle 테스트

@RunWith, @ContextConfiguration, @Before, @Test, @After 테스트 실습

프로그래밍 언어활용(JAVA/Python)

Software 개론, 자바 언어의 이해, JDK1.8.0 설정

Eclipse JAVA Application 개발 환경 설정

컴파일, 자바 프로그램의 구조

데이터 형(data type), 연산자(Operator)

제어문의 실습

OOP 특성, Class, Method, 생성자, Package, 예외처리

Call By Reference, 메소드로 객체의 전달

추상 메소드, 추상 클래스(Abstract Class), 인터페이스(Interface)

File IO 프로그램 개발

Network 프로그램의 개발

JDBC 프로그램의 개발

파이썬 설치와 환경 설정,Anaconda (Python 3) 설치

Conda를 이용한 Python 3 기반 가상환경 생성

내장 데이터 타입, 숫자, 시퀀스, 매핑, set 타입

연산자, 제어문의 실습, 함수의 제작 실습

모듈과 패키지, datetime 모듈, 상속, import

객체지향 프로그래밍, 클래스 제작

Class 선언, 클래스 멤버, 메소드, 인스턴스 멤버, 메소드의 실습, 생성자, 소멸자, 모듈 분리

try ~ except를 사용한 예외 처리

요구사항 확인/

애플리케이션 요구사항 분석

요구사항의 파악, 요구 사항 정의(Defining Requirement)

Usecase Diagram 작성 실습

Usecase 제작에 따른 컨텐츠 구성도 등록

통합 구현

Github 회원 가입 설정, 저장소(Repository) 생성 및 삭제

EGit 설정, 팀장이 Github에 공유할 프로젝트 생성

test 프로젝트 최초로 등록하기(프로젝트 최초 공유)

팀장이 Github에 공유할 새로운 프로젝트 생성, 팀 프로젝트 등록하기

팀원이 Github에서 프로젝트 소스를 최초로 Eclipse(STS)P로 가져오기

개발 소스 통합

인터페이스 설계/인터페이스 구현

Interface 구현과 추상화

Interface 기반 빈의 생성 및 할당

Spring Controller Interface 구현

Spring Process, DAO Interface 구현

MyBATIS Interface 구현

애플리케이션 설계

요구사항을 참고하여 비기능 요구사항 분석

Application, DBMS, Framework등 시스템 간 연계 설계

JSON, HTML등 시스템간 송수신 데이터 형식 설계

Rest를 이용한 타시스템간 연동 설계

빅데이터 분석

머신러닝 기반 데이터 분석

Jupyter Notebook 커널 연동, 개발 환경 구성

머신러닝 개론

선형 회귀(Linear Regression), 성적 예측 모델 구현

평균 제곱근 오차(RMSE: Root Mean Square Error)

정규 분포 난수의 생성, 균등 분포 난수의 생성

경사 하강법(gradient decent)

다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) 모델

로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델의 구현,

하이퍼파라미터 최적화

기울기 소실 문제와 활성화 함수, 손실 함수

수치 예측 모델의 개발

분류(Classification) 모델 개발

통계 및 기하기반 머신러닝 알고리즘

DB엔지니어링

데이터베이스 요구사항 분석

실제 업무에 사용되는 문서에서 데이터베이스 요구사항 도출하기

사용자 인터뷰를 통해 수집된 요구사항을 업무 주제별로 분리

데이터 관리의 정확성을 위해 요구사항을 적절한 크기 또는 범위의 내용으로 분해 또는 통합

SQL응용

Oracle XE 11g 개발자 버전 설치, 최소 설치 사양

SQL Developer 설치

Sql developer sql 파일 생성, RDBMS 테이블 결합 JOIN ERD 제작

self join ERD 제작

DDL(Data Definition Language) 명령어 실습

Single-Row Function(단일행 함수) 실습

GROUP BY, HAVING, Group Functions(그룹화 함수), SubQuery

Transaction, Sequence, Index 관리

VIEW 제작

데이터 사전(Data Dictionary), 제약 조건의 조회, 추가, 삭제

PL/SQL의 이해, PL/SQL의 종류, PL/SQL의 구조, Script

Stored Procedure Create & Execution - IN/OUT 매개변수

Stored Procedure INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE의 이용

Stored Function, Trigger

빅데이터 플랫폼 구축

빅데이터 플랫폼 요구사항 분석

빅데이터 플랫폼의 기능 및 비기능 요구사항에 대한 자료 수집 계획 수립

요구사항의 중요도 및 비즈니스 측면의 영향성을 분석하여 요구사항별 우선순위 지정

빅데이터 플랫폼 구축의 기능 및 비기능 요구사항과 제약사항을

정리하고 명세서 작성

빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계

빅데이터 플랫폼 요구사항 명세서에 따라 빅데이터 플랫폼 구축에

필요한 하드웨어 및 소프트웨어 기능 자료를 검토하고 하드웨어와

소프트웨어 규격서를 작성

인프라구조 설계를 위하여 하드웨어와 소프트웨어 통합연동에서

고려해야 하는 사항을 검토

빅데이터 플랫폼 요구사항에 따른 규격서를 바탕으로 하드웨어

구조, 소프트웨어 구조를 설계

텐서플로 활용한 머신러닝

텐서플로 활용한 머신러닝

Tensorflow 2 설치

Jupyter Notebook 커널 연동, 개발 환경 구성

퍼셉트론(perceptron), 오차 역전파(Back Propagation)

기울기 소실 문제와 활성화 함수, 손실 함수

수치 예측 모델의 개발

이항 분류(Binary Classification) 모델 개발

와인의 종류 예측하기(이항 분류(binary classification)), 모델 업데이트 및 저장

다중 분류(Multi Classification) 모델 개발

아이리스(붓꽃) 품종 예측, -핫 인코딩(one-hot-encoding)

GPU 기반, CUDA, cuDNN, Conda를 이용한 Python 3 가상환경 설정

컨볼루션 신경망 레이어 CNN 모델 개발

미국 국립 표준 기술원(NIST)MNIST 이용 모델 제작

CIFAR-10, OpenCV를 이용한 이미지 인식 모델 개발

VGG 학습모델 재사용

순환 신경망 레이어 RNN 모델 개발

DQN을 이용한 강화 학습

강화 학습에 기반한 게임 인공 지능 구현

Django Web Application library의 생성 및 설정

Django application 세부 환경 설정

DJango와 딥러닝 모델의 연동을 통한 지능형 웹 개발

다양한 분야의 주제에 대한 예측 모델 제작

Web 크롤링

Web 크롤링

Regular Expression(정규 표현식) 기본 문법 실습

문자열 Crawling, Scraping, Web에서의 데이터 수집

BeautifulSoup, Selenium, chromedriver.exe 설정, robots.txt

Web 접속 크롤링, 한글 처리, 기본 트리 운행, SSL 처리

태그 id로 찾기, class가 같은 태그들 검색

find(), find_all(), select(), findAll() 함수 실습

비정형 텍스트의 수집

이미지의 수집

파일 형태의 데이터 수집

데이터 시각화 library Matplotlib(맷플롯립)

대용량 데이터 연산 package(library) Numpy

데이터셋 생성 및 분석 package(library) Pandas

머신러닝 기초 알고리즘

머신러닝 기초 알고리즘

-시그마(Sigma), 파이(Pi) 구현

-벡터와 행렬

-행렬의 연산, 전치 행렬

-기하벡터, 지수와 대수

-최소 제곱법 구현 실습

-1차함수 그래프 구현

-2차함수 그래프 구현

-회귀 실습, 다항식 회귀 실습

-확률 경사 하강법 구현

-내적분석

-퍼셉트론 구현

-로지스틱 회귀 실습

-시그모이드 함수 구현

-최급하강법

-우도 함수

-미분, 편미분

-합성 함수, 합성 함수의 미분

-모델 평가

-교차 검증

-평균 제곱 오차 구현

-분류 문제 검증 구현

-회귀의 정칙화 모듈 구현

-분류의 정칙화 모듈 구현

-과잉적 합과 오적합 판별

프로젝트

프로젝트

프로젝트 주제, 주제 결정, 프로젝트 주요 기술 결정

프로젝트 주제 개인 역활의 결정, 개발 요소 파악하기

개발 요소 등록

Amateras UML 객체 분석 설계 툴 설치

데이터베이스 설계 ERD 툴 설치

요구사항의 파악, 요구 사항 정의(Defining Requirement)

Usecase Diagram 작성 실습

팀 통합 프로젝트 및 개인별 개발 프로젝트의 생성

Github 연동하기

DBMS 설계, DBMS 정규화(Normalization)

AmaterasERD 파일 생성, 모델링(논리적/물리적) 실습

테이블 3개이상의 JOIN

Import, TABLE 구조 생성, SQL 생성

Local 저장소의 설정

Maven 설정, Spring 환경 설정

화면 Layout, Action TAG를 이용한 Mneu 페이지의 제작

JSP Template 설정

화면구현(User Interface Design, Prototype, Storyboard)

Prototype 제작 실습

VO(DTO), XML, DAO, Controller 기초 코드 작업

컨텐츠별 CRUD 구현

Frontend 제작

파이썬을 통한 웹 데이터 수집 및 DBMS에 저장

데이터 분석 및 시각화 제작

텐서플로 케라스 연동 각종 예측 시스템 개발

수집 및 분석된 데이터 Spring, Django 프레임워크로 웹 서비스 구축

기능/비기능 테스트

프로젝트 통합 및 변경 사항 수정

프로젝트 운영 테스트 및 수정

프로젝트 문서화 작업 및 발표

강사프로필


[엄기흥]
[교육경력사항]

· 숭실 대학교 정보과학 대학원 공학 석사

· 논문 - AR(증강현실) 응용과 미들웨어간의 메시지 전달 방법들의 성능 비교

· (주)유니윌 부설 아이티윌정보처리학원 강남센터 수석 강사

· 한신대학교 빅데이터 기반 하이브리드 앱과 웹 프로그래밍 과정 강의

· 성신여자 대학교 전산정보팀 CBD & FLEX 강의

· 울산 과학대학교 정보통신학부 자바 전문가 과정 강의

· 삼성전자 정보통신연구소 신입사원(2005년) Mobile Platform - J2ME&BREW 강의

· 서울지하철공사 전산직원 C, C++, Oracle Database Modeling(Erwin 4.1) 강의

· 경원직업전문학교 전임교사

· (주)파워피아 웹 개발 팀장

· 부형종합 건설 주식회사 전산부 기사

· 다인전기(주) 생산 기술부 사원

· 하나푸드(하나푸드시스템) - 업무 분석,데이터베이스모델링, 식자재 입출고 관리 구축

· proSales 1.0(파워피아㈜) - 업무 분석 및 데이터모델링, 개발

· 원조이동갈비 쇼핑몰 구축(원조이동갈비㈜) - 데이터모델링, 웹사이트 구축

· 부형종합건설 ERP(부형종합건설㈜) - 공개 입찰 시스템 구축

· 부형종합건설 ERP(부형종합건설㈜) - 축물 설계도에따른 공사비 산출/견적 시스템 구축

· 부형종합건설 ERP(부형종합건설㈜) - 공무부 경영정보시스템 구축

· 현 Soldesk Java학과 교육팀장



[보유자격증]

직업 능력 개발 훈련 교사(정보처리, 사무자동화, 멀티미디어), 정보처리 기사/산업기사, 사무자동화산업기사, 해킹 보안 전문가 3급(HSE), 전자상거래 운용사, RFID-GL(사물인터넷 협회), SCJP2(Sun), SCJP5(Sun)

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