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빅데이터 분석가 과정 - K-Digital Training 훈련수당지급
| 작성자 |
김라온
(
2020-11-11 14:02:08, Hits :
135)
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| 빅데이터 분석가 과정 - K-Digital Training 훈련수당지급 교육기관명 : 글로벌아이티(IT)인재개발학원 교육장위치 : 서울 관악구 봉천동신주소 : 서울특별시 관악구 남부순환로 1820 (봉천동 에그엘로우) 에그옐로우빌딩 14층 문의처 :02-3673-3323 수강료 : 전액무료교육 훈련수당 : 훈련수당지급 교육기간 : 2020-12-29 ~ 2021-07-02 (총 6개월과정) 수업시간 : 평일반 교육인원 : 20명 지원자격 : 미취업자, 졸업예정자 , 6개월 동안 충실히 교육이 가능한자 등록시구비서류 : 학원양식,신분증,졸업증명서 과정소개 ▶훈련목표 빅데이터 분석에 대한 전반적인 프로세스와 플랫폼의 종류, 활용도를 파악한 후, 빅데이터 분석 과정에서 사용되어지는 언어인 파이썬과 R을 사용법을 익히고, 머신러닝, 딥러닝의 알고리즘을 적극 수용하여 빅데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화를 할 수 있는 오픈소스 소프트웨어의 활용법을 익혀 빅데이터 분석가로써의 초석을 다질 수 있다. ■ K-Digital Training 2020년 디지털 핵심 실무인재 양성(K-Digital Training)사업」은 한국형 뉴딜이 효과적으로 시행되기 위해 이를 뒷받침할 우수 인재, 구직 청년과 실직·경력단절 등 일자리 어려움에 처한 국민에게 디지털 전환을 위한 수준 높은 직업훈련을 제공해 디지털 분야의 핵심 실무인재로 양성하기 위해 올해 처음 개설된 과정이다. 고용노동부는 한국형 뉴딜(사람투자)의 핵심과제인 KDigital Training에 참여하는 총 43개 혁신교육훈련기관 등을 통해서 3,600여명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육기회를 제공하고 향후 5년간 18만명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다. 고용노동부는 KDigital Training이 기존 교육훈련사업과 다른 이유를 청년들의 4가지 워너비로 설명하였습니다. 교육내용 : 산업 프로젝트 기반 인공지능 빅데이터 분석가 과정 교육기간 : 문의 : 02-3673-3323 카톡상담:gukbi 개강일자 : (6개월/960시간 교육) 과정수준 : 핵심 ▶ 연수과정 : 산업 프로젝트 기반 인공지능 빅데이터 분석가 과정 ▶ 연수수준 : Level 5 ▶ 연수기간 : (6개월/960시간 교육)-일정은 변경가능(연휴 및 공휴일제외) ▶ 연수시간 : (월~금) 09:30 ~ 18:30 (1일 8시간 점심시간 1시간) ▶ 연수인원 : 25명 ▶ 연수비용 : 9,140,160원 ▶ 지원자격 : 미취업자, 졸업예정자 , 6개월 동안 충실히 교육이 가능한자 ▶ 연수비용 : 전액국비 지원(연수비+교재비+입사지원서 컨설팅+취업지원) ▶ 연수수당 : 6개월간 수당(교통비+식대) 지급 ※ 내일배움카드 : 11만 6천원 ※ 취업성공패키지 대상자 : 월 40만(1유형에 한하여 취업 시 성공수당 80만원 추가 지급) ▶ 모집마감 : 고용노동부 대상자 선정에 일반과정은 3주, 장기과정은 4주~5주 정도의 기간이 필요합니다. 따라서, 연수과정 신청은 개강일 기준으로 2주 전까지 가능합니다. 정원 선착순 마감 ▶ 연수장소 : 글로벌IT인재개발원(2호선 서울대입구역 3번출구 에그엘로우14층) ▶ 우대사항 : IT/SW 관련학과 졸업(예정)자, 정보처리(산업)기사 취득자, IT/SW전문교육 3개월 이상 수료한 자 ▶훈련목표 빅데이터 분석에 대한 전반적인 프로세스와 플랫폼의 종류, 활용도를 파악한 후, 빅데이터 분석 과정에서 사용되어지는 언어인 파이썬과 R을 사용법을 익히고, 머신러닝, 딥러닝의 알고리즘을 적극 수용하여 빅데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화를 할 수 있는 오픈소스 소프트웨어의 활용법을 익혀 빅데이터 분석가로써의 초석을 다질 수 있다. 세부 커리큘럼 자바 기초 - OOP 언어의 이해, 자바 개발 환경 설치 식별자, Data Type, 상수 - 분기문(if, switch 문), 반복문(while, for, do~while) - Class 구조(클래스 이름 지정 방법), 객체 생성 - Attribute(멤버 변수), 멤버 메소드, 상속 - Interface, 접근 제한자, Autoboxing - 동기화 처리를 위한 Thread, Socket 네트워킹 - DBMS MySQL 서버 설치 및 설정, 데이터베이스 생성 - MySQL JAVA 연동, SQL, Connection JSP/웹표준(HTML5, CSS3 ,Javas c r i p t) 웹 프로그래밍 - 웹 표준의 이해와 개발 기준 - HTML5 기본 태그 기능 이해 및 실습 - CSS3 기본 스타일 기능 이해 및 실습 - JavaScript 문법 이해 및 실습, 이벤트 처리, Form 데이터 접근 처리 - Eclipse WTP 설치, Servlet 생명 주기, 실행 원리 - JSP 기본 문법, 스크립틀릿, 메소드 선언 - JSP 내부 객체, request, response, Form 처리 - 게사판 관련 제작 - JDBC 연동 처리, DTO, DAO Beans의 선언 - 자료 등록, 자료 목록, Paging, 자료 보기 - 자료 수정, 자료 삭제, 답변, 인쇄, 검색 구현 - 관리자 관련 개발 - Beans, 회원 추가, 중복 아이디 검사, 우편번호 검색, 중복 이메일 - 목록 보기, 정보 보기, 수정, 삭제, 패스워드 변경 - Session 로그인, Cookie의 활용, 로그 Spring 4 Framework, MyBATIS 3 Framework - JSP Model 2(MVC:Model, View, Controller)의 아키텍쳐, 한글 변환 - JSP forward action tag, JSP Servlet class 변환 분석 - Spring 4.0의 설치, DI(Dependency Injection)의 구현 - @Controller, @Component, @Autowired, @Resource 에노테이션 - @RequestMapping, @Qualifier 에노테이션 에노테이션 - AOP(Aspect Oriented Programming) - MyBATIS 3, Maven 설정, 기초 문법 - AOP 기반 Transaction의 구현 실습 - AOP 기반 인증의 구현 실습 - Oracle 기본 설정 - Oracle DBMS 정규화에의한 회원 모델링 - 회원 Application 제작 실습 - 사용자 및 관리자의 세션 관리 구현 - Oracle DBMS 정규화에의한 자료실 모델링 - 자료실 Application 제작 실습, 파일 업로드, 다운로드의 구현 데이터베이스 입출력 - 빅데이터 분석(Web, OpenAPI, 공공데이터포탈) - 빅데이터의 수집 방법(일괄,점증적,오픈데이터베이스) - 빅데이터 저장 방법(파일,DBMS) - 데이터베이스 환경구축 - 데이터베이스 설정, 계정의 생성, 권한 부여 - 테이블 스페이스 할당, 계정 잠금과 해제 - Data Source Explorer 접속 Client 설정, JDBC 드라이버 설정 - S e l e c t, I N S E R T, DELETE, U P D A T E, WHERE 조건, 정렬, GROUP BY 문 - 단일행 함수, 그룹화 함수, 통계 데이터 산출 실습 - 데이터베이스 설계, 정규화와 JOIN R /파이썬 프로그래밍 - 프로그래밍 환경구축 - 데이터셋 - 조건문 / 반복문 / 함수 - 데이터 익덱싱 - 데이터 입출력 - 패키지 활용 / 오픈 소스 적용 빅데이터 수집/저장 - 빅데이터 수집방안 계획 - 프로그래밍언어를 활용한 데이터 수집 - 웹크롤링 오픈정보 수집 - 누적된 파일정보 탐색 - 파일 및 DBMS 를활용한 수집데이터저장 빅데이터 머신러닝의 이해 Machine Learning 통계와 확률 - 상관분석 및 회귀분석, 선형 회귀 - 로지스틱 회귀 - 그래프 시각화 Machine Learning 분류 및 군집 - 연관분석, 의사결정 트리 - 클러스터링 - 다양한 분류모형 빅데이터 애플리케이션 개발 - 빅데이터 분석용 데이터 구축 - 빅데이터 플렛폼 기획 및 구성 인공신경망(Neural Networks) 기초 - 설치 및 환경설정 - 인공신경망(Neural Networks)의 개념 딥네크웍 아키텍쳐와 생성 - layer 설정 및 분석 - 모델링과 시간규모 설정 - 알고리즘의 구현 빅데이터 웹 시각화 - 분석데이터 시각화 - 차트 및 이미지를 활용 한 시각화 Open Source Framework /Bigdata 연동 프로젝트 0. 프로젝트팀 구성 및 주제선정 - Open Source BigData Framework 팀 프로젝트 주제 결정 - 개발 방법론, 업무 분석, 개발 일정 - 데이터베이스 설계, 객체 설계 툴 설치 - 역활 분담 방법, 요구 사항 정의(Defining Requirement), Usecase Diagram ) 1.빅데이터예측모델링 -정형데이터수집및저장 -비정형데이터수집및저장 -데이터정재및변환 -데이터전처리작업진행 2.알고리즘활용&모델학습 -데이터별학습진행속도및예측결과분석 3.프로젝트구현 -설계된UI구현 -데이터저장 / 처리프로그램구현 4.결과모델시각화구현 -차트/표/워드클라우드등을활용한시각화 -이미지/파일저장소설정 5.프로젝트테스트 -단위테스트,결과정리,디버깅 -오류페이지설정 6.서비스개발환경구축 -서비스대상의환경분석 7.서비스환경분석및테스트 -각브라우저별실행결과테스트 -브라우저의버전별실행결과테스트 -통합테스트및디버깅 8.프로젝트관리 -webserver/webapplicationserver배포파일생성 -배포파일배치후실행화면확인 9.프로젝트완료발표회 작은 꿈은 아예 꾸지도 마라. 작은 꿈은 사람들의 피를 들끓게 하는 기적을 만들지 못하며, 따 라서 실현되지도 못한다 이재명 관련주  여기에 다이렉트 자동차보험비교 견적사이트의 전문가와의 상담을 통해 운전자 범위를 알맞게 설정하면 40-60대 자동차 소유주들도 보험료를 절감할 수 있다. 자동차보험에 가입하는 피보험차량을 사용하는 범위를 넓히면 넓힐수록 금액이 올라가기 때문에 운전자 범위를 가급적 1인 한정(40세 이상), 부부 한정으로 제한하고 장거리 운전을 하거나 필요한 경우에만 ‘임시 운전자 특약’에 가입해야 한다. 다만 각 보험사별로 운전자 지정에 따른 할인율에 차이가 있으니 자동차보험다이렉트 견적비교사이트에서 유리한 조건의 보험사를 찾아야 한다. 심리학에는 한 가지 법칙이 있다. 이루고 싶은 모습을 마음속에 그린 다음 충분한 시간 동안 그 그림이 사라지지 않게 간직하고 있으면, 반드시 그대로 실현된다는 것이다 |
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