클라우드 기반 빅데이터 융합 자바 풀스택 개발자 양성과정
박** 강사님
모.집.임.박.강.좌
과정명 | [K-디지털 트레이닝]빅데이터 융합 자바&파이썬 인공지능(AI) 풀스택 개발자 양성과정 |
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교육기간 | 2024년 5월 21일(화) ~ 11월 15일(금) 122일 총 976시간 (평일주간) |
접수기간 | 2024년 5월 20일(월) 까지 / 선착순 마감 |
교육시간 | 09:30 ~ 18:30 |
교육비 | 전액지원 |
모집정원 | 25명 |
문의처 | email : oraclejava@oraclejava.co.kr / tel : 02 - 6925- 4760 |
강좌명 | [K-디지털 트레이닝]빅데이터 융합 자바&파이썬 인공지능(AI) 풀스택 개발자 양성과정 |
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교육목표 |
[JAVA파트] - 자바의 특성을 이해할 수 있다 - 자바를 이용해 기본적인 프로그램을 작성할 수 있다. - 자바를 이용해 객체지향 프로그램을 이해할 수 있다. - 멀티쓰레드 프로그램을 이해하고 프로그램을 작성할 수 있다. - 입출력 개념을 이해하고 파일처리 프로그램을 작성할 수 있다. [SQL DB파트] - 관계형 데이터베이스의 개념과 특성을 이해할 수 있다. - 데이터베이스를 설치하고 실습환경을 구축할 수 있다. - 데이터베이스가 제공하는 논리 및 물리 Objects 종류와 특성을 이해하여 생성할 수 있다. [JAVA WEB] - 웹 개발 환경에 대해서 이해한다.(eclipse,apache, tomcat) - EL(Expression Language)과 JSTL 이해 - 고급 자바 프로그래밍 능력 함양 - 자바웹 개발(JSP, Servlet) 능력 강화 [JAVA UI] - 자바 라이브러리를 활용한 응용프로그램 개발 - jQUERY를 이용한 UI 개발에 대한 이해 - HTML을 이해하고 활용할 수 있다. - CSS를 이해하고 활용할 수 있다. - JavaScript를 이해하고 활용할 수 있다. - jQuery를 이해하고 활용할 수 있다. - HTML5, CSS, JavaScript를 이용 UI 설계 화면을 구현할 수 있다. [JAVA 프레임워크] - 스프링DI/AOP의 기본개념을 이해할 수 있다. - JDBC를 대체하는 쉽고 빠른 자바 DB 프레임워크인 Mybatis을 이해할 수 있다. - Hibernate의 OR-Mapping 개념을 이해할 수 있다. - Hibernate와 JPA의 차이점을 이해할 수 있다. - 스프링 MVC 모델을 이해하고 활용하며 Mybatis, Hibernate, JPA와 연동하여 프로그램을 작성할 수 있다. - JPA를 활용하여 데이터를 연동할 수 있다. - 스프링부트의 동작 원리를 이해하고 활용할 수 있다. - 의존성 관리, 테스트 로깅, 빌드 등 다양한 스프링 부트의 핵심기능을 활용할 수 있다. - Querydsl을 이해하고 활용할 수 있다. [BIG DATA] - 빅데이터 기획 통계기술 이해 할 수 있다. - R 기본 개발환경 설치 방법 및 활용 방법을 습득할 수 있다. - 자동 문서화를 위한 라이브러리 설치 및 활용 방법을 습득할 수 있다. - R 라이브러리와 패키지를 활용할 수 있다. - 파이썬 프래그래밍 언어를 이해하고 활용할 수 있다. - 파이썬 프로그래밍 언어의 특징과 라이브러리를 활용하여 기본 응용소프트웨어를 구현할 수 있다. - 업무 요구사항을 달성하기 위하여 전사 데이터 아키텍처 정책과 원칙을 기반으로 데이터베이스를 설계, 구축하고 성능을 관리할 수 있다. - 다양한 형태의 대용량 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 예측하기 위해 목적에 적합한 분석 기술과 방법을 적용하여 데이터에 대한 전처리, 탐색, 분석 모델링, 시각화를 수행할 수 있다. - 비관계형 데이터베이스를 이해하고 활용할 수 있으며 빅데이터 최적화 운영과 관리를 위한 튜닝, 백업 등 다양한 기술을 학습할 있다. - 애플리케이션 서비스 제공을 위한 각 환경별 서버, 스토리지, 인프라스트럭쳐를 구성하고 서비스를 통합 구현할 수 있다. - 다양한 형식의 대용량 데이터를 저장, 처리, 분석하기 위한 인프라, 인터페이스 및 솔루션을 개발하고 적용할 수 있다. - 딥러닝을 위한 기초 함수 및 필요 모듈을 활용할 수 있으며 신경망을 이해하고 주어진 문제에 가설을 설정하여 CNN, RNN 등 딥러닝 기법을 구현할 수 있다. - 한글 검색에 특화된 엘라스틴 서치를 이해하고 엘라스틴 서치의 다양한 기능을 활용하여 데이터를 운영할 수 있다. [Project] - AI 모델구현 프로젝트 산출 - AI 융합 통합 솔루션 개발 프로젝트 산출 |
교육개요 |
K-digital은 무엇인가요? 한국형 뉴딜(사람투자)의 핵심과제인 K-Digital Training에 참여하는 총 43개 혁신 교육훈련기관 등을 통해서 3,600여명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육기회를 제공하고 향후 5년간 18만명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다. K-Digital Training 강점 - 기존국비수료생도 1회에 한해서 무료수강 가능 - 중견기업이상의 기업 필수참여 - 학원과 기업 협업으로 완성된 최적화 교육 프로그램 - 교육훈련으로 기업에 필요한 실무인재 양성 빅데이터 융합 자바&파이썬 인공지능(AI) 풀스택 개발자 과정은 어떤 과정인가요? 비전공자도 할 수 있는 자바 웹프로그래밍부터 시작하여 빅데이터 파이썬 라이브러리 활용 머신러닝, 딥러닝 빅데이터[AI] 인공지능까지 전반적인 개발 환경을 습득 하는 과정이며 풀스택 개발자 능력까지 기를 수 있습니다. [QA] - 개발자가 되고싶은데 고민 하시나요? - 백엔드 개발자가 되고 싶은데 기초가 없다구요? - 기업이 원하는 프로젝트 수행을 하고싶다구요? - 프론트엔드 백엔드 어디를 목표를 해야할지 고민이시라구요? - 검증된 실무 강사님의 수업을 듣고싶으시죠? - 취업을 위한 교육비 부담이 걱정이시라구요? 오라클자바교육학원의 [KDT] 빅데이터 융합 자바&파이썬 인공지능(AI) 풀스택 개발자 과정은 수강생분들의 걱정과 질문 내용의 답을 갖고 훈련하고 있습니다. 정확하고 빠른 이해와 실무개발 경험 강사님의 경험을 통해 실무교육까지 습득 후 기업의 프로젝트 업무수행 투입이 가능한 실전 기업연계 취업훈련 입니다. |
자바 프로그래밍 |
* 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 |
데이터베이스 프로그래밍 |
* SQL*Plus - 데이터베이스 개요, RDBMS 개념 * SQL BASIC - 산술표현식 및 합성연산자, 컬럼 Alias,ALL/Distinct - 조건질의와 Order By, SQL연산자 - 집합연산자(Set Operator) - 기본SQL 함수(문자/숫자/날짜관련), 변환함수, 분석함수, 집합함수, 그룹함수, HAVING - 서브쿼리, 조인(아웃터조인, 셀프 조인, 이너 조인 등) - 인라인 뷰 * Table 관련 DDL - DDL을 활용한 기본테이블 Create (생성), Alter(변경), Truncate(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) |
UI / UX 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 |
웹 서버 프로그래밍 |
* 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 |
파이썬 프로그래밍 |
* 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 * PyQT 이해활용 |
알고리즘 프로그래밍 |
* 알고리즘 개요 * 알고리즘의 구조화 * 자료구조 * 정렬 알고리즘 * 검색 알고리즘 * 매칭, 랭킹, 반복 등 다양한 알고리즘 |
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 |
빅데이터 기획 |
* 빅데이터 이론적 배경 * 빅데이터 정의 및 특성 * 빅데이터적 사고 * 빅데이터 분석 및 기획 * 빅데이터 통계 기술 이해 * 빅데이터 비즈니스 모델 |
R 프로그래밍 |
* R개발환경 설치 및 R Studio사용법 실습 * R함수 작성 및 기본 기능 이해와 실습 * R객체지향 특성의 기본 기능 이해와 실습 * R 일반화 함수와 함수 선택실행(특보) 실습 * R라이브러리 설치 실습 * 벡터 행렬 시스템의 이해 * 리스트와 데이터 프레임 연산 설계 및 검증 * 리스트와 데이터 프레임에 함수 적용 실습 * RStudio 퍼스펙티브 UI 이해 및 활용 * R을 활용한 각종 통계처리 이해 및 실습 * 이산적 시계열 이해 및 실습 * R과 SQL데이터베이스의 연동 * 웹 크롤링의 이해 * 데이터 프레임 결합의 이해 * R이미지 처리 라이브러리 이해 및 실습 * R을 활용한 자동 문서화 |
PYTHON 데이터 분석 |
* Pandas - Series - DataFrame - 기본함수 익히기 * 텍스트 데이터 수집 및 정리 - 데이터 수집(requests, Ixml) - 데이터 다듬기(포맷 통일, 빈값 채우기) * 데이터정제 - Index - Merge - Join - Concatenate - GroupBy * 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 |
AI 활용(머신러닝 & 딥러닝)) |
* ML(MACHINE LEARNING) - 머신러닝(기계학습) - 기본 알고리즘 개념 및 소개 - 나이브 베이즈 분류 - 의사결정나무 - 랜던포레스트 - 회귀분석 - 은닉마코브모형 - 서포트 백터 머신 - 주성분 분석 - K평균 - 연관성 분석 - 인공신경망(ANN, Articial Neural Network) * DL(DEEP LEARNING) - 딥러닝 기초 실습 - Cost, Activation Function OverFitting 등 기초함수 실습 - 필요 모듈(Pandas 등) 실습 - 인공신경망 - 분류 및 군집화 - 다중신경망 - 회귀분석 - CNN - 이미지 처리 실습 - RNN - RNN을 활용한 데이터 처리 - 글자 생성 및 프로그램 구현 - GAN - 이미지 생성 실습 - 강화 학습 모델링 및 학습 실습 |
엘라스틱 서치 |
- 엘라스틱 개요 - 엘라스틱 스택 - 엘라스틱서치 구성 및 소개 - 엘라스틱 서치 로그스태시(Logstash), 비츠(Beats),키바나 - 엘라스틱서치의 API - 집계합수(Aggregations) - 검색 기능(Query DSL) - 스크립트 코딩(Scripting) - 매핑 API(Mapping API) - 데이터 분석 플랫폼 구축(Elasticsearch) - 엘라스틱서치 환경 구축 - 키바나 환경 구축 - 키바나를 이용한 데이터 시각화 이해 - 엘라스틱서치 분산 환경 구축 - 로그스태시 환경 구축 - 비츠 환경 구축 - 데이터 적재 - 파일 기반 적재 방법 - 비츠, 로그스태시, 스프링 기반 적재 - 키바나의 인덱스 패턴 등록 - 데이터를 확인하는 방법 - 데이터 속성법 - GIS 속성을 사용하는 방법 - 키바나 시각화 기능 - Discover - Visualization - Dashboard - Canvas - Maps - Machine Learning - Metric - Logs - APM - Uptime - SIEM - Dev Tools - Monitoring - Management - 키바나의 시각화 결과 - 시각화 기능 임베디드 - 외부로 가져온 대시보드 활용 방법 - Nginx를 이용한 무인증 키바나 환경 구축 - 엘라스틱서치 실무사례 활용 |
AI 모델구현 및 융합 솔루션 개발 프로젝트 |
* 프로젝트 기획 - 조별 선정 및 프로젝트 주제 선정 - 환경에 맞는 플랫폼 이해 및 선정 - 프로젝트 관리 기획 및 일정 계획, 실행 계획서 작성 * 프로젝트 데이터 수집 및 정제, 변환 - 정형/비정형 수집 기능 구현 (크롤링, 데이터 저장소 수집 등) - 빅데이터 플랫폼 연동 기능 구현 실습 - 배치 기반 데이터 적재 및 실시간 데이터 적재 기능 구현 - 데이터 셋 정의 및 데이터 처리, 자동화 구현 - 실시간 변환 및 분석 기능 구현 및 외부 DB 연동 [AI 모델구현 & AI 융합 통합 솔루션 개발 프로젝트] * Project NO.1 [AI 모델구현 프로젝트] - 예산 맞춤 여행 가이드 및 맛집, 숙박 추천 서비스 - 고객 맞춤형 여행 가이드 및 예약 서비스 * Project NO.2 [AI 융합 통합 솔루션 개발 프로젝트] - 보험가입 고객 데이터 이탈 가능성 예측 고도화 웹 서비스 * 테스트 및 발표 실행 - 통합 테스트 및 제반사항 점검, 디버깅 - 최종 보고서 작성 및 프로젝트 결과 발표 |
취업 특강 |
* 최신 기술 동량 및 기업 업무 프로세스 동향 * 전문기업 인재 요구사항 분석 * 이미지 메이킹 및 셀프 리더쉽 * 자기소개서 작성 및 이력서 작성 방법 * 모의 면접 진행 방법 * 취업 컨설팅 조별 토론 |
강사님 | LOO 강사님 |
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프로젝트 경력사항 |
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전문분야 |
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