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[스마트혼합 국기100% 무료교육](디지털컨버전스)자바와 파이썬을 활용한 빅데이터융합 개발자 양성과정 |
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교육목표
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* 자바와 파이썬 프로그래밍 언어를 활용하여 빅데이터 분석 시각화 자료를 웹 및 응용소프트웨어에 새로운 형태의 제품이나 융합서비스로 창출하기 위해 기기, 콘텐츠의 기획, 설계, 제작, 운용 및 시험을 수행할 수 있다.
* 파이썬 라이브러리를 활용한 빅데이터 분석 시각화 자료를 활용하여 유저에게 적합한 UI 화면을 반응형으로 설계 및 구현하여 차세대에 적합한 융합소프트웨어 기술을 습득할 수 있다.
- 컴퓨터 프로그래밍 언어로 각 업무에 맞는 소프트웨어의 기능에 관한 설계, 구현 및 테스트를 수행하고 서비스를 개선할 수 있다.
- 설계된 데이터베이스 모델을 적용하기 위해 DBMS(Data Base Management System)를 설치하고 데이터베이스와 데이터베이스 오브젝트를 생성할 수 있다.
- 관계형 데이터베이스에서 SQL을 사용하여 목적에 적합한 데이터를 정의하고, 조작하며, 제어할 수 있다.
- 관계형 데이터베이스에서 SQL을 사용하여 응용시스템의 요구기능에 적합한 데이터를 정의하고, 조작하며, 제어할 수 있다.
- UI 설계 산출물과 GUI 디자인 가이드를 바탕으로 UI 구현 표준을 수립하고 UI를 제작할 수 있다.
- 구현된 UI를 검증하기 위하여 사용성 테스트 계획, 수행, 분석, 결과 보고를 수행할 수 있다.
- 정보를 명확하고 효과적으로 전달하기 위해서 사용자가 분석 결과를 이해하기 쉽게 그래픽 의미를 이용하여 시각적으로 표현하고 전달할 수 있다.
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교육개요
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본 과정은 5.5개월(876시간)로 진행되는 과정으로 Java 기반 프로그래밍 언어를 활용, 다양한 응용 SW를 개발하여 각 업무에 맞는 기능을 구현하고, 테스트 및 배포, 버전관리를 할 수 있으며, 빅데이터환경 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터분석, 시각화 구현"등
다양한 예제를 활용하여 실무데이터분석사례를 배울 수 있습니다.
아울러 JAVA기반 빅데이터 융합으로 스프링프레임워크 UI 웹기반 활용한 빅데이터 분석 시각화실습을 배울 수 있습니다.
나아가 WEB개발 프로젝트를 수행하기 위해 필요한 역량을 갖추고 나아가 다양한 사례와 실습을 통해 현업 개발자 전문가로 성장할 수 있도록 구성되었습니다.
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 |
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자바(프로그래밍 언어) |
* 통합개발환경 설치 및 환경 설정
- JDK, eclipse 설치
* 연산자 및 기본 구문
- 연산자, 조건(if/else, switch), 반복문(for, while), 분기문(break)
* 클래스와 인터페이스
- 클래스, 인스턴스 생성, 생성자, 추상 클래스, 인터페이스, 상속/구현
* 표준 입출력 및 Object와 주요 클래스
- System, Object, String, 날짜/수학 관련 클래스
* 컬렉션 & 스트림, 함수형 프로그래밍
- 자료구조, 디자인 패턴, 람다(lambda expression)식, 스트림
* 예외처리(Exception)
- try~catch, throw, throws, try~resource, 디버깅
스레드(thread)
- 스레드 라이프싸이클, 동기화, 교착상태 해결법, 멀티스레드 |
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데이터베이스 관리 |
* SQL*Plus
- 데이터베이스 개요, RDBMS 개념
- SQL*Plus /iSQL*Plus사용법
- SQL*Plus 명령어
* SQL BASIC
- 산술표현식 및 합성연산자, 컬럼 Alias,ALL/Distinct
- 조건질의와 Order By, SQL연산자
- 집합연산자(Set Operator)
- 기본SQL 함수(문자/숫자/날짜관련), Conversion Function, Analytical Function
- Aggreate Function, GROUP BY, HAVING
- Sub Query, Join(Outer Join, Self Join, Inner Join등)
- Inline View
* Table 관련 DDL
- DDL을 활용한 기본테이블 Create (생성), Alter(변경), Tuncate(초기화) 작업
-SubQuery를 활용한 임시테이블 작성방법
-임시테이블을 활용한 각종 데이터 변경 및 옮김, 데이터의 일부 정리(삭제) 작업
- 주어진 테이블에 적절한 Index 구성 및 생성
* Index 관리
- 효율적인 Index 관리방법
- 자료사전을 통한 관련 정보 조회
- Index를 활용한 관련자료 조회 질의문 작성
* PL/SQL
- PL/SQL 개요 및 소개
- PL/SQL 기본 문법
(IF, BASIC LOOP, WHILE, FOR, NESTED LOOP 등)
- PL/SQL Program(Variable, SQL)
- PL/SQL Operator,DML IN PL/SQL, Transaction Control Cursor (Where Current Of, Ref Cursor, Parameterized Cursor)
- Exception
- Stored Procedure, Stored Function
- Dynamic SQL
- Package(패키지명세, 패키지몸체) 작성방법
- Package내 전역/공용변수, 오버로드, 사전선언 |
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프론트엔드(HTML, CSS, Javascript) |
* 프론트엔드(front-end) 스크립트 활용
- Javascript(ECMA), jQuery/AJAX, DOM 탐색 등
* 각종 UI 컴포넌트 기술 활용
- jQuery UI, bootstrap 등
* 폼 유효성 점검(form Validation) 구현
- 정규표현식(regex) 및 AngularJS 를 활용한 유효성 점검
- XML
* XML 개발 환경 구축, XML Editor
* DTD(Document Type Definition)정의 사용
* XML namespac, XPath을 이용한 태그의 검색
* XML Schema
* CSS, XSLT, XML Script
* Parser, SAX
* XPath |
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자바기반 웹 개발(Servlet/JSP) |
* JDBC 프로그래밍
- Connection, Statement, ResultSet,
- PreparedStatement (DML 예제 실습)
- Oracle의 function, procedure 다루기
- DBCP, DataSource, Connection Pool
* 웹 컨테이너 설치 및 환경 설정
- Tomcat 설치/환경설정
* JSP/Servlet 개념 및 라이프 싸이클(life cycle) 및 구성요소
- 선언문, 표현식, 스크립트릿, Servlet 라이프 싸이클 함수 등
* 액션 태그(action tag) 및 템플릿(template) 관리
- 페이지 삽입, 이동 등
* 태그 라이브러리
* JSTL/EL(Expressional Languange)
- core, format, fucntions, EL 문법
* 필터(Filter)
- 필터 라이프 싸이클, 인코딩(encoding) 필터 작성
* MVC 디자인 패턴 개념
- model-1/model-2의 차이점 |
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자바기반 웹 개발(Spring Framework) |
* J2EE Framework에 대한 흐름과 Spring Framework에 대한 이해
* 개발 환경 설정(Java 8, STS 다운로드 및 설치)
* Spring Legacy Project
* Spring IoC
* Spring 설정(XML, Annotation)
* Spring AOP 란 ?
* Aspect, Weaving, ProxyFactoryBean
* Annotation기반 AOP(AspectJ)
* AutoScanning컴포넌트@Component,@Repository,@Service,@Contoroller
* Spring JDBC
* Spring MVC
* Spring Controller
* Spring Web MVC Simple 예제
* Flash Attribute(RedirectAttributes, FlashMap)
* Spring WEB MVC를 이용한 멀티파일 업로드
* Spring WEB MVC View, ViewResolver
* Spring MVC Interceptor
* REST API(RESTful Web Service)
* Spring Framework RESTful 지원
* RestTemplate을 이용한 RESTful Web Service Client
* Spring MVC REST CRUD (Hibernate, RestTemplate) 실습
* Spring Boot REST CRUD (JPA, DB)실습
* MyBatis
- Data Mapper, sqlMapConfig
- Spring, MyBatis 연동
- SQL Map XML File, SqlMapClient
- SQL의 실행(Insert/update/delete)
- Spring Framework 연동
* Hibernate
- Hibernate 설정파일 준비
- 영속화 클래스 준비
- Dao 준비
- 데이터 삽입/로드/갱신/검색/삭제
- HQL이용
* JPA개요
- Spring JPA 개요
- pom.xml 설정
- Repository 인터페이스 작성
- Query 메서드 추가
- Entity 검색 기능 지정
- Entity 추가 처리 지정
- Entity 갱신 처리 지정
- Entity 삭제 처리 지정
- LIKE 검색시 이스케이프
- JOIN FETCH
* Spring Boot
- Spring Boot 소개
- Spring Boot & Maven
- Spring Starter Project
- 스프링 부트의 의존성 관리
- Spring Boot 테스트
- Spring Boot 로깅
- 템플릿 엔진 타임리프(Thymeleaf) 사용
- Restful Web Service 작성
* Querydsl
- Querydsl 소개
- 기본조작(query, insert, update/delete)
- Connection관리
- QuerydslTemplate 사용
- 연관관계 매핑
- 스프링 부트 화면 개발 |
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Python(파이썬 기초) |
* Python 인스톨
* 숫자
* 스트링
* 리스트
* If elif else
* For
* 범위와 While
* 주석과 Break
* Continue
* Function
* Return Value
* 매개변수의 기본값
* 변수의 스코프
* 키워드 매개변수
* 플렉서블한 매개변수의 개수
* 언패킹 매개변수
* 딕셔너리
* 모듈
* 웹에서 이미지 다운로드하기
* 파일 읽고 쓰기
* 웹에서 파일 다운로드 하기
* 웹크롤러 작성하기
* 예외 처리 하기
* 클래스와 객체
* 초기화(init)
* 클래스와 인스턴스 변수의 차이점
* 상속
* 다중 상속
* 스레딩
* 단어 빈도 카운터
* Zip
* 람다
* 딕셔너리 Max, Min, Sorting
* 이미지 자르기
* 이미지 합치기
* Struct
* Map
* 비트 연산자
* 딕셔너리 계산 |
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Python(데이터 분석 시각화) |
* 왜 Python인가?
* Python 데이터 분석을 위한 환경 구성하기(Windows)
* Python 데이터 분석 라이브러리 설치하기
* IPython 살펴보기
* IPython Notebook 살펴보기
* numpy ndarray 이해하기
* array 인덱싱 이해하기
* array 관련 함수 사용하기
* numpy를 사용한 데이터분석 맛보기
* pandas의 고유한 자료구조
* DataFrame 인덱싱 이해하기
* pandas를 이용한 데이터 분석 맛보기
* matplotlib의 플롯팅 함수 사용하기
* matplotlib를 사용한 데이터 시각화 맛보기 : Game of Thornes 데이터셋 분석
* 여러개의 DataFrame 합치기
* DataFrame의 계층적 인덱싱 이해하기
* DataFrame 데이터 변형하기
* 데이터 그룹화 함수 이해하기
* pandas의 그룹화 기능을 이용한 데이터 분석 맛보기 : 2016 US Election 데이터셋 분석
*웹크롤링 이해하기
* scrapy 및 selenium 설치하기(Windows)
* scrapy 의 구조 및 웹 스크롤링 맛보기
* 실전 데이터 분석 : US Baby Names 1880-2014 데이터셋 분석(1)
* 실전 데이터 분석 : US Baby Names 1880-2014 데이터셋 분석(2)
* 위치정보 데이터 분석
- 위치 정보 데이터 다루기
* Pandas 고급
- Time Series
- 원격 데이터 접근(내장 API들)
- 다양한 I/O 처리 옵션
* 파이썬시각화
- 라이브러리를 활용한 파이썬 데이터 시각화 |
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프로젝트(요구사항 확인) |
* 환경설정 및 팀원 이해
* 프로젝트 기획서 작성
- 제안요청서(RFP) 작성 및 검토
- UML 다이어그램 작성
- 유즈케이스(Use-case) 작성
- 프로젝트 일정표 작성 |
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프로젝트(UI 구현) |
* 프로젝트 UI/UX 확인
* 화면 설계의 원칙 이해
- 스타일 가이드(style guide) 작성
* 프로토타이핑 & 목업(mockup)
- 각종 태그 및 속성 설계
- CSS 선택자(select) 활용 |
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프로젝트 발표(통합 구현 실습) |
* 프로젝트 개발 실습 진행
- 리엑트 기반의 풀스택 프로젝트(빅 데이터에서 데이터를 추출한 후 파이썬으로 시각화 구현한 내용을 Spring Boot2에서 리엑트로 보내서 화면 구현)
* 프로젝트 소스 디버깅 및 오류 수정
* 프로젝트 발표 (구현 기술, 기능 구현 등) |
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