국비지원교육정보센터

*토/일/공휴일/저녁시간에도 전화상담 가능합니다. 010-4910-2567로 문자주시면 전화 드리겠습니다.
문자 주실때 과정명을 알려주세요~ (일부과정은 조기마감이 될 수 있으므로 주말상담도 가능)

훈련과정 개요

* 파이썬 프로그래밍 언어를 학습하고 라이브러리를 활용하여 방대한 데이터를 수집, 정제 분석의 절차를 통해 데이터를 활용할 수 있고 머신러닝 기술을 사용하여 새로운 형태의 서비스 및 소프트웨어를 개발하고 응용할 수 있다.
* 컴퓨터가 스스로 학습하여 결정할 수 있는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 응용소프트웨어를 개발할 수 있다.

- 데이터베이스를 설계하고 구현하기 위해 최종사용자의 요구사항을 수집, 분석하고 정의하며, 각 단계의 산출물에 대하여 검증할 수 있다.
- 설계된 데이터베이스 모델을 적용하기 위해 DBMS(Data Base Management System)를 설치하고 데이터베이스와 데이터베이스 오브젝트를 생성할 수 있다.
- 컴퓨터 프로그래밍 언어로 각 업무에 맞는 소프트웨어의 기능에 관한 설계, 구현 및 테스트를 수행하고, 사용자에게 배포하며, 버전관리를 통해 제품의 성능을 향상시킬 수 있다.
- 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행할 수 있다.
- 빅데이터 플랫폼 구축의 목적을 달성하기 위한 요구사항을 수집하고 도출 및 분석하여 플랫폼의 범위를 명세하고 검증할 수 있다.
- 빅데이터 수집, 저장, 처리 등을 할 수 있도록 빅데이터 플랫폼 구축에 필요한 하드웨어와 소프트웨어의 구조를 설계할 수 있다.

선수학습 - 본 훈련은 별도의 선수학습 해당 사항이 없으며 비전공자 및 초보자 대상으로 데이터 분석 분야에 취업을 희망하는 자를 선발한다.
- 컴퓨터 프로그래밍, 통계학 등의 전공을 이수한 경우 유리할 수 있음.
직무경력 - 본 과정은 별도의 직무경력을 필요로 하지 않음
기취득자격 - 본 과정은 별도의 기취득자격을 필요로 하지 않음.

전 산업분야에서 데이터를 관리하고 분석하여 필요로 하는 데이터로 변환/활용하는 것이 기업의 중요 핵심 부분으로 진행되고 있다.
데이터간의 복잡한 상호작용을 탐지하고 미분류 데이터를 다루는 능력 등을 학습하여 여러 데이터를 다른 방법보다 더 정확한 관련 데이터의 결과를 도출할 수 있도록 하는 인력이 필요한 상황이다.
이에 데이터분석가의 채용 수요가 높아지고 있으며 본 기관은 기업의 수요에 대응하고자 교육을 편성하였다.

본 과정은 NCS 국가직무능력표준 5 수준의 양성과정으로 데이터 분석 및 AI 머신러닝 학습을 위한 프로그래밍 언어부터 빅데이터 분석, 시각화를 통한 결과 도출, 머신러닝까지 학습할 수 있다.
그 외 실습 및 과제, 팀 프로젝트 등을 통해 본인의 성취도를 파악하며 수료 후 다양한 개발환경에서도 수행할 수 있는 개발자로 양성될 수 있다.

1. NCS(국가직무능력표준)의 훈련내용을 반영한 교과편성
2. 성취도가 낮은 학생에 따른 내부 교강사의 보충학습 편성
3. 실무 개발경력이 많은 강사의 운영으로 실제 현장에서 필요로 하는 내용을 학습
4. SW 개발회사 자체 운영을 통한 모의 면접 및 현장전문가 초청 특강 진행
5. 자체 취업 지원 시스템 구축 및 취업지원 활성화

제4차 산업 혁명(fourth industrial revolution, 4IR)은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 이루어낸 혁명 시대를 말하며, 2016년 1월 20일 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼에서 처음 언급된 개념입니다. 학자에 따라 제시하는 키워드는 조금씩 다르지만, 대체로 기계 학습과 인공지능의 발달이 주요 수단으로 꼽히고 있으며, 18세기 초기 산업 혁명 이후 네 번째로 중요한 산업 시대입니다. 이 혁명의 핵심은 인공지능, 로봇공학, 사물 인터넷, 무인 운송 수단(무인 항공기, 무인 자동차), 3차원 인쇄, 나노 기술과 같은 6대 분야에서 새로운 기술 혁신이며, 제 4차 산업혁명의 핵심은 역시 ‘인공지능’입니다

인간의 지능에 가장 밀접한 것으로는 학습이 있습니다. 학습은 새로운 지식을 습득하는 수단이라고 할 수 있죠. 이 학습을 기계가 할 수 있게 만들면서 패턴을 찾고 가장 효율적인 결과를 낼 수 있게 하는 것을 기계학습 또는 머신러닝이라고 합니다.

구분	교과목	교육내용
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.
이론 기초	기계학습과 딥러닝	빅데이터 분석을 위해서는 통계학적 지식이 필요하다는 요구가 있었고, 딥러닝과 신경망에 대한 기본적인 지식을 가지고 개발에 참여를 해야 하는 능력이 필요하다는 요구사항을 반영함
실습 기초	리눅스 구축 및 프로그래밍	빅데이터 분석을 위한 시스템 구현에 필요한 OS로 리눅스의 기본적인 설치와 프로그래밍 기술과 능력이 필요하다는 요구사항을 반영함
	자바와 스프링 부트	기본적으로 웹 개발 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구사항을 반영함
	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.
	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
	파이썬 웹 프로그래밍	파이썬의 API를 활용한 웹 서버 개발 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함
	NoSQL	관계형 DB 뿐 아니라 비정형화된 자료에 대한 처리 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함
	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
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
실습 심화	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.
프로젝트	미니 프로젝트 1	공공정보 및 웹 정보를 활용한 빅데이터 분석 실무 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 미니 프로젝트에서 개별적을 실시함.
	미니 프로젝트 2	R과 파이썬을 활용한 실제 빅데이터 분석 실무 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 미니 프로젝트에서 팀별로 실시함
	산업체 연계 프로젝트	기업에서 직접 내 주는 프로젝트 주제를 가지고 프로젝트 방법론에 입각하여 프로젝트를 수행 할 수 있어야 한다는 능력에 대한 요구 사항 반영함
	현업 프로젝트 튜터링	코로나 19로 인하여 잦은 대면 멘토링을 지양해야 한다는 기업의 요구 사항을 반영하여 미니 프로젝트를 실시할 때 개별 현업 프로젝트 튜터링을 실시함.
	현업 프로젝트 멘토링	기업에서 내어주는 프로젝트를 직접 현업에서 뛰고 있는 실무자들이 멘토링을 해 주는 과정으로 현업 프로젝트에 대한 멘토링으로 기업과 연수생의 만족도를 높임
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.

실습 기초	리눅스 구축 및 프로그래밍	빅데이터 분석을 위한 시스템 구현에 필요한 OS로 리눅스의 기본적인 설치와 프로그래밍 기술과 능력이 필요하다는 요구사항을 반영함
	자바와 스프링 부트	기본적으로 웹 개발 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구사항을 반영함
	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.
	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
	파이썬 웹 프로그래밍	파이썬의 API를 활용한 웹 서버 개발 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함
	NoSQL	관계형 DB 뿐 아니라 비정형화된 자료에 대한 처리 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 반영함
	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
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
실습 심화	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.
프로젝트	미니 프로젝트 1	공공정보 및 웹 정보를 활용한 빅데이터 분석 실무 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 미니 프로젝트에서 개별적을 실시함.
	미니 프로젝트 2	R과 파이썬을 활용한 실제 빅데이터 분석 실무 능력을 갖추고 있어야 한다는 요구 사항을 미니 프로젝트에서 팀별로 실시함
	산업체 연계 프로젝트	기업에서 직접 내 주는 프로젝트 주제를 가지고 프로젝트 방법론에 입각하여 프로젝트를 수행 할 수 있어야 한다는 능력에 대한 요구 사항 반영함
	현업 프로젝트 튜터링	코로나 19로 인하여 잦은 대면 멘토링을 지양해야 한다는 기업의 요구 사항을 반영하여 미니 프로젝트를 실시할 때 개별 현업 프로젝트 튜터링을 실시함.
	현업 프로젝트 멘토링	기업에서 내어주는 프로젝트를 직접 현업에서 뛰고 있는 실무자들이 멘토링을 해 주는 과정으로 현업 프로젝트에 대한 멘토링으로 기업과 연수생의 만족도를 높임
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

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

홈페이지 바로가기 - www.gukbi.org / www.choongang.net

전액무료교육 02-3673-3323 교육장 이대캠퍼스,영등포구청역캠퍼스,당산캠퍼스,
구로디지털단지캠퍼스,서울대입구캠퍼스 신림캠퍼스,강남캠퍼스

* 본과정은 홈페이지를 통해 과정내용을 확인 하실 수있습니다.

문의 : 02-3673-3323 / 010-4910-2567 카톡상담:gukbi

* 본과정은 수강생 모집에 따라 개강 일정 및 교육장이 변경 될 수 있습니다.

*토/일/공휴일/저녁시간에도 전화상담 가능합니다. 010-4910-2567로 문자주시면 전화 드리겠습니다.
문자 주실때 과정명을 알려주세요~ (일부과정은 조기마감이 될 수 있으므로 주말상담도 가능)
*국민내일배움카드 소지자,미신청자,발급중인 경우에는 미리 상담신청해 주시길 바랍니다.(전화 또는 카톡)
*전화상담 후 방문상담을 해주신 분께는 e-커피쿠폰 또는 교통비를 대신해 모바일상품권을 드립니다. (커피쿠폰.모바일상품권 룰렛이벤트)
*다이소 모바일 금액권 5,000원/메가MGC커피(ICE)아메리카노/스타벅스아이스 카페 아메리카노 T/네이버페이 포인트 5,000원
CU 모바일상품권 5천원권/GS25 모바일 상품권 5천원권/배스킨라빈스 싱글레귤러 아이스크림/이마트 이마트 5,000원 상품권
이마트 5,000원 상품권/세븐일레븐모바일상품권5,000/파리바게뜨 교환권 5,000원/배스킨라빈스더블주니어 아이스크림/이디야커피(L)HOT카페 라떼 등 (전화 상담 후 방문 상담을 해주시는 분들께 교통비를 e쿠폰을 제공해 드립니다.룰렛이벤트)

서울특별시 서초구 서초대로77길 41, 4층, 5층 (서초동, 대동Ⅱ)

서울특별시 영등포구 선유로 130 (지번주소 : 양평동 3가 5-4번지)
에이스 하이테크시티 3차 2층

서울특별시 구로구 디지털로 306 (구로동, 대륭포스트타워 2차 203호)

경기도 고양시 일산동구 중앙로1275번길 38-10 (장항동, 우림 로데오스위트)

전화문의 후 방문 상담을 하신 분들에게는 e커피쿠폰을 드립니다( 매월 20명 가능 )

(K디지털) Azure기반 DS 실무 개발자 양성과정   09:00 ~ 18:00 , 6개월
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(K디지털) 빅데이터 분석&추천시스템 개발자 양성과정   09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) (디지털컨버전스)가상화 솔루션(Docker)과 클라우드(AWS) 서비스 기반 웹&앱 개발자 양성과정 09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) 빅데이터 기반 AI(인공지능)서비스(추천,트레이딩) 개발자 취업캠프 09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) 의료용 디지털 영상 표준(DICOM)활용 의료A.I 연동 개발 실무 프로젝트   09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) 빅데이터분석(with 파이썬)과 엘라스틱서치를 활용한 자바(Java)웹개발자양성 09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) (사물인터넷(홈·산업 IoT))IoT를 활용한 자바(JAVA)프로그램 개발자 양성과정   09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) 기업프로젝트 기반 빅데이터 분석 AI 융합전문가 양성과정 09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) 프로젝트 기반 빅데이터 분석 & AI 활용 웹 플랫폼 개발   09:00 ~ 18:00 , 6개월
(K디지털) (빅데이터전문가)자바(JAVA),파이썬(Pytjon)활용 빅데이터플랫폼 구축·운영 실무 09:00 ~ 18:00 , 6개월