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 교육내용
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* 본과정은 국비훈련생위탁모집과정이므로 수강생모집에 따라 개강일정 및 교육장이 변경 될 수 있습니다.
전화문의 후 방문 상담을 하신 분들에게는 e커피쿠폰을 드립니다( 매월 20명 가능 )
한국ICT인재개발원
(빅데이터전문가)자바,파이썬기반 빅데이터 플랫폼개발자 양성과정 모집중
#국가기간전략훈련 #국가기간전략산업직종훈련
훈련기관 직종별 취업률 90%
수강생 평균 만족도 : 매우높음
NCS 직무분류 응용SW엔지니어링(20010202)
NCS 수준 5 수준
NCS 적용여부 적용 교과편성 >
관련 자격증 -
훈련기간 6개월 02-703-7063 / 1688-6499 카톡상담 신청 : gukbi
훈련시간 112일, 총896시간
수강생 평균 연령대 28 세
담당자 성명 서병용
담당자 전화번호 02-703-7063
담당자 이메일 najoana@naver.com
주관부처 서울서부고용센터
훈련유형 국가기간전략산업직종훈련
취업처 임금평균 해당없음
시간표 시간표보기
주야구분/주말여부 주간 / 주중
훈련과정 개요
훈련과정 개요 상세 표 이며 훈련목표, 훈련대상 요건 선수학습, 훈련대상 요건 직무경력, 훈련대상 요건 기취득자격, 훈련대상 요건 훈련과정의 강점 으로 구성되어 있습니다.
훈련목표
공공 및 민간에서 제공되는 데이터와 자바프로그램 기술을 융합해서 새로운 컨텐츠를 창출하고,공공데이터를 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 재가공하거나 시각화하는 기술을 습득하는 데 목표를 둔다. 구체적인 목표는 다음과 같다.
1. 공공정보(Data.go.kr)나 민간정보(Naver or Kakao OpenAPI) 등에서 제공되는 데이터 유형을 분석할 수 있다.
2. 댜향한 형태로 제공되는 데이터(XML/JSON)에 대한 관계, 패턴, 규칙을 분석 및 해석할 수 있다.
3. 정형(데이터베이스),비정형 데이터(음성 및 영상등) 및 반정형 데이터(HTML,XML등)를 융합한 서비스나 플랫폼을 구축하기 위한 요구사항을 분석하고 아키텍쳐를 설계할 수 있는 능력을 향상시킬 수 있다.
4. JSP & 스프링 프레임워크를 이용하여 제공되는 공공정보데이터에 대한 시각화 작업 및 손쉬운 검색에 대한 UI를 작성할 수 있고, 명확하고 효과적으로 전달할 수 있는 처리 능력을 향상시킬 수 있다.
5. 공통데이터타입(XML/JSON)기반으로 웹과 앱간의 정보를 공유할 수 있는 미들웨어를 작성할 수 있다.
6. 공공 데이터 및 민간의 다양한 형태의 이종간 데이터를 융합하여 N-Screen 환경을 지원하는 프로그램을 작성할 수 있으며, 서비스 및 플랫폼을 구축할 수 있다.
훈련대상 요건 선수학습
- 양성자 구직과정으로 선수학습 없음
- NCS능력단위와 관련 교육훈련 이수자 우대, 2년제 이상의 관련학과 전공자 우대
훈련대상 요건 직무경력
- 신입 개발자 양성과정으로 직무경력 무관
- 본 훈련과정에서 제시한 NCS 능력단위와 관련하여 1년 이상 직무수행 경험자 우대
훈련대상 요건 기취득자격
- 자격취득을 위한 과정이 아니므로 기 취득자격 무관
- 정보처리기사(산업기사)자격 취득자 우대, 기타 NCS 능력단위와 관련한 정보처리분야 관련 자격 취득자 우대
훈련대상 요건 훈련과정의 강점
첫째, 훈련과정개발 수요조사를 통해 본 기관과 MOU체결된 협약기업의 채용 담당자 및 개발자로 구성된 교육운영협의회에서 현업에서 수요가 높은 과정으로 기획 및 설계되었으며, NCS기반 훈련교.강사의 역량을 충족한 실무경력 및 강의경력을 갖춘 직업훈련교사 또는 강사진과 현업 실무전문가의 자문을 바탕으로 개발된 훈련과정입니다.
둘째, NCS 전공교과의 능력단위별 능력단위요소를 학습함으로써 SW개발자가 갖추어야 할 국가직무능력을 습득할 수 있으며 응용SW엔지니어링 분야의 개발자로서 관련 업무에 종사할 수 있습니다.
셋째, 타 기관과의 차별화된 강점으로 ‘청년층의 일자리 창출과 안정적 취업지원’을 위하여 본원 ‘국비지원과정’을 수료한 훈련생들의 우선 채용을 약정한 다수의 협약업체를 확보하고 있으며, 채용협약업체 실무진들의 트렌드에 맞는 취업동향 정보제공. 면접시 부족한 사항을 보완할 수 있도록 1:1 밀착상담 및 이력서 특강(모의면접)과 취업특강을 지속적으로 진행하고 있습니다.
넷째, 훈련생의 학습능력을 상향시키기 위하여 개강 전 훈련 준비생들에게 선수학습을 참여하도록 하여 비전공자와 경력단절 훈련생들이 훈련을 충실히 이행할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한 훈련과정 진행 중 자격취득과정을 추가로 개설, 지원함으로써 훈련생 만족도와 취업율 향상을 위하여 지원하고 있습니다.
다섯째, 본원은 교육과정의 학사관리를 위한 시스템 구축(TMS), 교육생들의 진로 탐색 및 지도를 위한 ICT전문가 그룹 등 지속적으로 발전 계획을 수립하고, 이에 상응하는 투자를 하고 있습니다.
▣고용노동부 국가기간전략산업직종훈련
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* 구직자에게 개인의 비용 부담 없이 직업훈련을 받을 수 있는 기회를 제공하고 기업에서 필요로 하는 전문기술인력으로 양성하여 구직자의 취업과 기업의 인력채용을 지원하는 사업 |
▶ 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.
머신러닝의 기본적인 순서로는 데이터를 먼저 만들고 정리하는 과정을 통해서 추상화된 모형을 바탕으
로 훈련과 테스트를 반복해서 얻은 일반화된 알고리즘을 도출하는 순서로 진행됩니다
딥러닝은 사물 및 데이터를 모아서 분류하는데 사용하는 기술인데 이 기술을 적용하게 되면 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 기계 스스로가 인지하고 추리하여 판단 할 수 있게 됩니다. 이용 가능 범위로는 음성 / 이미지 인식과 사진 분석 등등 아주 광범위하게 활용할 수 있습니다. 이러한 딥러닝의 특징을 구글 / 페이스북 / 마이크로소프트 / 바이두 등의 기업들이 데이터를 분석하는 등의 서비스에 적극 활용하고 있습니다.
딥러닝은 사물 및 데이터를 모아서 분류하는데 사용하는 기술인데 이 기술을 적용하게 되면 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 기계 스스로가 인지하고 추리하여 판단 할 수 있게 됩니다. 이용 가능 범위로는 음성 / 이미지 인식과 사진 분석 등등 아주 광범위하게 활용할 수 있습니다. 이러한 딥러닝의 특징을 구글 / 페이스북 / 마이크로소프트 / 바이두 등의 기업들이 데이터를 분석하는 등의 서비스에 적극 활용하고 있습니다.
머신러닝의 기본적인 순서로는 데이터를 먼저 만들고 정리하는 과정을 통해서 추상화된 모형을 바탕으로 훈련과 테스트를 반복해서 얻은 일반화된 알고리즘을 도출하는 순서로 진행 됩니다
■ 연수목적
이 교육은 미래의 일자리를 대비하는 교육이자 새로운 기술의 변화에 빠르게 적응할수있는 능력을 키워주는 교육입니다. 컴퓨터 전공자가 아니더라도 빅데이터와 인공지능에 관심이 있는 사람이면 누구나 미래에 다가올 알고리즘 사회에 적응할수 있는 기술력을 키우는 교육을 받아야 합니다. 지금 우리가 감탄하고 놀라는 기술들도 처음엔 호기심 많은 누군가의 필요와 동기에 의해 만들어졌습니다. 저희는 이 교육을 통해 바로 그 동기부여를 교육생들에게 심어주려 합니다. 변화의 와중에 마주할 문제들을 상상하고 하나하나 풀어가겠다는 강한 동기부여를 이 교육을 통해 같이 이루어나가도록 하겠습니다.
1) 응용SW 산업현장에서 필요로 하는 기술,지식, 소양을 갖추기 위해 NCS능력단위를 기반으로 이론, 실습, 프로젝 트 교육을 실시하여, 관련분야에서 직무를 성공적으로 수행할수 있는 인재양성이 가능한 훈련입니다.
2) 웹서비스에서 빅데이터는 이제는 당연한 기술이 되었습니다. 빅데이터는 분산처리나 데이터의 수집도 필요하지만, 가장 중요한 것은 빅데이터를 가치가 있는 ‘정보’로 분석하는 것입니다.
그리고 이제는 ‘정보분석’을 넘어, 분석된 정보를 통해 웹애플리케이션 스스로가 학습하는 인공지능 머신러닝이 가장 중요한
기술이 되었습니다. 딥러닝은 이메일 필터링 서비스부터, 쇼핑몰이나 영화 연관 추천 시스템, 문자 / 음성 인식, 이미지를 분석하여 얼굴을 알아낸 후 나이를 추측하고, 자연어나 연관 검색어를 처리하는 등 다양한 심층분석을 할 수 있습니다. 본 훈련은 이러한 웹애플리케이션을 개발할 수 있는 R과 파이선을 활용하여 빅데이터 / 딥러닝 개발자 양성에 중점을 둔 과정입니다.
■ 진출분야
머신러닝 알고리즘에 대한 연구는 수 년간 진행되어 왔지만, 2016년에 들어서 주요 IT 트렌드 중 하나로 급성장했다. 머신러닝 알고리즘은 강력한 프로세서, 빅데이터 수집 아키텍처, 그리고 오픈소스 소프트웨어의 실행이 가능해지면서 모든 종류의 데이터에 적용이 가능해졌다.
2017년 머신러닝은 모든 산업분야에서 혁신을 선도하는 기반 기술로써 그 중요성이 더욱 확대될 것으로 전망된다. 특히, 네트워크 분야에서 머신러닝 기법은 이전에는 해결할 수 없다고 여겨졌던 문제들에 적용될 것이다. 2016년에 나타났던 기술 인재의 부족 현상은 2017년 뛰어난 머신러닝 과학자와 엔지니어에 대한 수요가 증가하게 되면서 더욱 심화될 것으로 보인다. 또한, 머신러닝은 SDN및 NFV와 결합돼 차량 네트워킹, IoT, 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC), 클라우드, 보안을 위한 차세대 플랫폼을 구축하려는 업체들에게 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망된다
■ 과정 커리큘럼
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구분 |
교과목 |
교육내용 |
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이론
기초 |
빅데이터와 비즈니스 |
빅데이터의 기본적인 개념을 알 수 있고, 프로젝트 진행시 필요한 구성 요소들을 도출할 수 있어 빅데이터 분석 기획시 프로젝트 계획을 수립할 수 능력이 필요함. |
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기계학습과 딥러닝 |
빅데이터 분석을 위해서는 통계학적 지식이 필요하다는 요구가 있었고, 딥러닝과 신경망에 대한 기본적인 지식을 가지고 개발에 참여를 해야 하는 능력이 필요하다는 요구사항을 반영함 |
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실습
기초 |
리눅스 구축 및 프로그래밍 |
빅데이터 분석을 위한 시스템 구현에 필요한 OS로 리눅스의 기본적인 설치와 프로그래밍 기술과 능력이 필요하다는 요구사항을 반영함 |
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자바와 스프링 부트 |
기본적으로 웹 개발 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구사항을 반영함 |
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관계형 DB 구축 및 성능 관리 |
빅데이터 저장 기술에 대한 역량을 갖추고 있어야 하는 요구를 반영할 것으로 관계형 데이터베이스 정규화와 튜닝 등을 하여 성능 관리 능력을 함양시킴. |
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파이썬 기본 및 응용 |
빅데이터 분석에 사용되는 파이썬에 대한 기본적인 문법을 익히고, 빅데이터 분석에 필요한 API 활용법, 모듈 활용법 등의 역량을 갖추어 한다는 요구 사항을 반영시킴 |
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파이썬 웹 프로그래밍 |
파이썬의 API를 활용한 웹 서버 개발 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함 |
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NoSQL |
관계형 DB 뿐 아니라 비정형화된 자료에 대한 처리 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함 |
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하둡 시스템 활용 및 빅데이터 처리 |
빅데이터 분석을 위한 시스템 구축을 해야 하는데, 분산 처리를 할 수 있도록 하둡의 설치 및 구성, 사용법에 대한 처리 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함 |
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실습
심화 |
R과 빅데이터 처리 |
오픈 소스로 빅데이터 분석 도구로 활용되는 통계학적 R 분석과 데이터 처리 프로세스를 활용할 수 있는 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함 |
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빅데이터와 파이썬 API 활용 |
딥러닝 알고리즘 등 파이썬 API를 통하여 넘파이, 판다스 등의 분석 능력을 함양하고 이를 토대로 자연어 처리, 데이터 처리 등의 파이썬 라이브러리의 사용 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함. |
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프로젝트 |
미니 프로젝트 1 |
공공정보 및 웹 정보를 활용한 빅데이터 분석 실무 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 미니 프로젝트에서 개별적을 실시함. |
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미니 프로젝트 2 |
R과 파이썬을 활용한 실제 빅데이터 분석 실무 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 미니 프로젝트에서 팀별로 실시함 |
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산업체 연계 프로젝트 |
기업에서 직접 내 주는 프로젝트 주제를 가지고 프로젝트 방법론에 입각하여 프로젝트를 수행 할 수 있어야 한다는 능력에 대한 요구 사항 반영함 |
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현업 프로젝트 튜터링 |
코로나 19로 인하여 잦은 대면 멘토링을 지양해야 한다는 기업의 요구 사항을 반영하여 미니 프로젝트를 실시할 때 개별 현업 프로젝트 튜터링을 실시함. |
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현업 프로젝트 멘토링 |
기업에서 내어주는 프로젝트를 직접 현업에서 뛰고 있는 실무자들이 멘토링을 해 주는 과정으로 현업 프로젝트에 대한 멘토링으로 기업과 연수생의 만족도를 높임 |
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기타 |
취업특강, 실전실무특강,
프로젝트발표회 |
취업에 필요한 역량을 갖추었으면, 그 역량을 보여줄 수 있는 자기소개서 작성 및 면접에 대한 대비를 해 주었으면 좋겠고, 특히 협업에 대한 부분으로 gitHUB 등 실무에 대한 요구사항들이 있어 반영하였음. |
■ 세부 커리큘럼
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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 |
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JSP/
웹표준(HTML5, CSS3
,Javascript)
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 |
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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 |
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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
- SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE, WHERE 조건, 정렬, GROUP BY 문
- 단일행 함수, 그룹화 함수, 통계 데이터 산출 실습
- 데이터베이스 설계, 정규화와 JOIN |
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R /파이썬 프로그래밍 |
- 프로그래밍 환경구축
- 데이터셋 - 조건문 / 반복문 / 함수
- 데이터 익덱싱
- 데이터 입출력
- 패키지 활용 / 오픈 소스 적용 |
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빅데이터 수집/저장 |
- 빅데이터 수집방안 계획
- 프로그래밍언어를 활용한 데이터 수집 - 웹크롤링 오픈정보 수집
- 누적된 파일정보 탐색 - 파일 및 DBMS 를활용한 수집데이터저장 |
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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 |
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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 |
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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
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■ 선수학습
-오피스기본사용
-교육훈련전반에대한사전정보습득
-ICT분야기본소양
-프로그래밍에대한기본지식
-데이터베이스에대한기본지식
-IT/SW관련학과를전공하였거나응용통계학,경제학,수학,산업공학등의(빅)데이터관련학과를
전공한자우대
■ 훈련강점
1)현업프로젝트개발수행경력과관련분야강의경험이풍부한우수한강사분들이다양한강의방법과평가방법을적용하여훈련생의실력향상및취업역량을파악,보완하고있습니다.
-또한장기교육임을감안,과정별전담매니저제도를실시하여훈련생중심의행정서비스를제공하고,정기적인훈련생상담및면담실시로훈련만족도를높이고있습니다.
-다양한취업교육(이력서작성,모의면접교육,산업체특강)및프로젝트성과발표회를개최하여훈련생들이성공적인취업을할수있도록지원하고있습니다.
교육수행방법
-3단계학습훈련방법을통한단기에프로그래밍스킬향상
(기초이론교육(1단계)->응용학습교육(2단계)->트레이닝교육(3단계)단계별교육)
-팀프로젝트를통한훈련생간협업시스템운영으로훈련생결속력강화
-능력단위별평가시스템가동을통해학습력향상극대화
-취업에필요한포트폴리오구축/훈련생간상호평가진행
능력단위별학습평가시스템
-능력단위평가를통해과목별학습능력을분석하여학습자의수준을관리함.
-평가방법중파트너와함께문제를해결하는파트너평가를통해협업하여문제를해결하는능력과향후최고의팀워크를구성하기위한개인별성향분석
-평가결과를통해학습효율을극대화하기위해서자리배치통해서로학습을도와줄수있는시스템운영
프로젝트평가시스템
-프로젝트idea회의를통해도출된5개이상의idea중최종idea1개를발표
-각분야별전문가도제식프로젝트지도를통한완성도-발표평가평가를통해프로젝트의자신감고취
지하철 2호선, 경의중앙선, 공항철도 홍대입구역 1번출구 250m
지하철 2호선 신촌역 6번 출구 308m 경의중앙선 서강대역 1번출구 도보 3분
홍대캠퍼스/신촌캠퍼스
훈련교재
교재명
자바프로그래밍 바이블 염기호, 오경주, 정용훈
(NCS학습모듈)SQL응용 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)데이터베이스 구현 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)데이터입출력 구현 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)요구사항 확인 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)애플리케이션 테스트 수행 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)화면설계 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)통합구현 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)화면구현 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)프로그래밍 언어활용 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)SQL활용 한국직업능력개발원
모던 웹을 위한 HTML5+CSS3 바이블 윤인성
(NCS학습모듈)애플리케이션 설계 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)인터페이스 구현 한국직업능력개발원
(NCS학습모듈)네트워크 프로그래밍 구현 학습모듈 한국직업능력개발원
한권으로 끝내는 실무 Java웹 개발서 김정현,김계희
(NCS학습모듈)서버프로그램 구현 NCS 개발진
스프링5 프로그래밍 입문 최범균
API 설계 실무에 바로 적용하는 JSON 톰 마스
(비NCS)데이터 융합을 위한 데이터 분석하기
훈련기간 6개월 02-703-7063 / 1688-6499 카톡상담 신청 : gukbi
훈련시간 112일, 총896시간
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교육정보등록일
: 2024-10-25
교육과정명
