[계좌제훈련]자바단기취업과정

35일 단기간동안 자바 개발자가 필요로 하는 기술을 학습하고 취업까지 연계되는 과정입니다.

구직자 무료취업교육

  • 강의안내
  • 교육내용
  • 교육문의
  • 교육후기
과정명 파이썬을 활용한 빅데이터 머신러닝 개발자 양성과정
교육기간 2021년 3월 22일(월) ~ 4월 21일(수) 23일 총 184시간 (평일주간)
접수기간 2021년 3월 21일(일) 까지 / 선착순 마감
교육시간 09:30 ~ 18:30
교육비 최대 100% 지원
모집정원 20명
문의처 email : oraclejava@oraclejava.co.kr / tel : 02 - 6925- 4760
강좌명 파이썬을 활용한 빅데이터 머신러닝 개발자 양성과정
교육목표 - 파이썬 기초 프로그래밍에 대해 이해하고 구현할 수 있다.
- 데이터 분석, 시각화를 위한 파이썬 패키지와 라이브러리 활용법을 배우고 습득할 수 있다.
- 데이터 수집, 가공, 분석, 시각화를 할 수 있다.
- 머신러닝의 개념을 이해할 수 있다.
- 빅데이터 머신러닝의 알고리즘들을 이해하고 구현할 수 있다.
- 본 교육을 수강한 훈련생의 경우 실무 현장에서 발생되는 문제가 어떤 유형이며 어떤 알고리즘을 통해 해결할 수 있는지 분석할 수 있으며 기존 데이터마이닝 방식과 머신러닝의 차이를 명확히 이해할 수 있다.
교육개요 본 과정은 4차산업혁명에서 각광받는 언어인 파이썬에 대해 기본부터 학습하는 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 언어의 기초문법을 적용하고 언어의 특징과 라이브러리를 활용하여 기본 응용소프트웨어를 구현하는 능력을 함양할 수 있고, 이를 활용하여 데이터 분석 및 머신러닝 알고리즘을 이해 및 구현할 수 있습니다.

또한 각종 라이브러리로 데이터 분석 및 시각화에 대한 내용, 그리고 머신러닝의 기본까지 학습하여 데이터 분석가를 희망하는 입문자가 단기간 데이터 분석과 인공지능에 대해 학습할 수 있으며 기존 사용되고 있는 데이터마이닝과 머신러닝의 차이점에 대한 교육을 진행하여 현직 데이터 분석가 및 개발자가 차이점에 대해 정확히 이해할 수 있도록 훈련이 진행된다.

마지막으로 관계형 데이터를 대상으로 분석하여 분류모형을 훈련할 예정이며 군집과 패턴, 분석 등 실무에서 가장 원활하게 사용될 수 있는 기법을 강의한다.

끝으로 훈련생이 직접 PC, 교육용 서버, 그리고 가상서버를 연결하여 빅데이터 환경 구축을 정확히 이해할 수 있습니다.
Python(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
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
Python Machine Learning 머신러닝 개요
- 머신러닝 소개
- 개요 및 적용사례
- PC 및 실습서버장비를 활용한 머신러닝 분석환경 준비 구축

머신러닝 수행방법 계획하기
- 머신러닝 기반 데이터 분석 도입 및 프로세스 관리하기
- 머신러닝 기법 적용 필요성 판단하기
- 머신러닝 기법 선정 및 절차 계획하기
- 수행계획 문서화 하고 구성원에게 공유하기

데이터셋 분할하기
- 데이터셋 분할 설계하기
- 데이터 셋 분할 기준 판단하기
- 교차검증 필요성 판단과 K값 결정하기
- 데이터셋 분할 및 샘플링하기
- 샘플링 차이 분석 및 적용하기

지도학습 모델 적용하기
- 적합한 머신러닝 기법 적용하기
- 최적의 분류모델 선정 및 적용하기
- 최적의 수치예측모델 선정 및 적용하기
- 앙상블 모형 적용 및 새로운 방법론 개발하기

자율학습 모델 적용하기
- 필요한 자율학습 머신러닝 기법 적용하기
- 군집화 기법 적용 및 최적 기법 적용하기
- 차원 축소 기법 선청 및 적용하기
- 목적에 맞는 문제해결을 위해 알고리즘 비교 및 적용하

모델 성능 평가하기
- 모델 성능 평가 방법 선정 및 비교하기
- 평가 메트릭 계산하고 해석하기
- 주어

학습결과 적용하기
- 분석 결과 부합성 판단 및 평가하기
- 평가결과 문서화 및 커뮤니케이션하기
- 프로세스화 작업 수행하기
- 피드백 사이클 시행 및 관리하기
실무 프로젝트 - 프로젝트 기획
- 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

- 기계학습 실습
- 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 데이터 예측 실습
- 구현 시스템 데이터 목록 정의 및 관리 시스템 개발 실습
- 웹 구현을 위한 View 및 기능 구현 실습

- 테스트 및 발표
- 통합 테스트 및 제반사항 점검, 디버깅
- 최종 보고서 작성 및 프로젝트 결과 발표

강사프로필

강사님 LOO 강사님
프로젝트 경력사항
-한국전자산업진흥회(인사급여관리 시스템) 설계,개발,운영 -한국정보기술연구원(수강생 등록관리시스템) 설계,개발 -(주)고려원(회계관리시스템) 설계,개발,운영 -(주)고려원(영업지원시스템) 개발,운영 -중앙전파관리소(무전기 송수신기 성능측정시스템) 설계,개발 -대우전자(TV Tuner 성능측정시스템) 개발 -한국전파연구소(음정통신단말기 형식승인시험시스템) 설계,개발 -세아전자(케이블 성능관리측정시스템) 설계,개발 -C&S Fashion Jewellery(무역관리 시스템) 설계,개발 -SKT(TTL 멤버십관리시스템) 설계,개발 -SKT(SKT 멤버십관리시스템 UTO,CARA,Ting) 설계,개발,운영 -SKT(통합CRM관리시스템 카드승인,정산) 분석,설계,개발 -SKT(멤버십 UKEY통합 카드,발권,정산) 분석,설계,개발 -SKT(로밍데이타 DW시스템 구축) 분석,설계,개발 -알리안츠생명(가입설계시스템) 설계,개발 -알리안츠생명(운영CRM 시스템구축) 개발 -수협중앙회(공제업무관리시스템구축) 개발 -SPC 그룹(파리바게트 점포관리시스템 구축 POS,WEBPOS) 설계 - 아모레퍼시픽(에뛰드 점포관리시스템구축 WEBPOS,OLAP) 설계
전문분야
다양한 DBMS( Oracle, DB2, UDB, Sybase, SQL Server )에 대한 구축 경험 및 튜닝 경험 보유 유통/제조/물류/포탈 데이터베이스 모델링 경험 대용량 데이터에 대한 DBA 경험 및 운영 경험 Oracle DB관리 및 SQL 튜닝 Skill, SQL Server 튜닝 Skill 대용량 데이터의 관리 및 파티셔닝 관리 노하우 보유 및 데이터 Migration Skill 보유 Oracle RAC 경험, DB2 Data-sharing 경험 등 대용량 금융사이트 경험 보유 Oracle DB관리 및 SQL 튜닝 Skill, DB2 DB관리 및 SQL 튜닝 Skill, SQL Server 튜닝 금융권 차세대 시스템 데이터 이관 업무 관련 컨설팅 및 튜닝업무 경험 대량 데이터 마이그레이션 전문가 빅데이터 머신러닝 활용 경험 DW 프로그램 개발 경험 10년 DBA경험으로 다양한 DBMS에 대한 이해도 및 전문성이 많으며 M/F, Unix, NT 모든 분야 대응가능 BI솔루션 전문가 빅데이터 하둡 or R 개발 및 통계분석 경험 삼성전자 화성 파이썬 강의진행 삼성전자 화성 파이썬 데이터분석 강의진행 기업출강 전문강의 현 오라클자바 교육센터 오라클데이터베이스 강의진행 현 오라클자바 교육센터 빅데이터분야 강의진행 현 오라클자바 교육센터 파이썬,데이터분석,머신러닝 강의진행
  • @
  1. jsp 실무 향상과정 후기

    실무 위주로 알짜배기로 잘 가르쳐주셔서 잘 배운 거 같습니다.

  2. 자바 수강후

    자바 기초부터 JSP 웹프로그램에 대한 기본 원리를 잘 배울 수 있어 좋았습니다. 정해져있는 시간상 여유있게 진행할 수 없었지만, 강사님의 꼼꼼함과 세심함 덕분에 강좌 듣기에 편했습니다. 감사합니다.

  3. JSP 수강후기

    자바 기초와 JSP 웹프로그램에 대한 기본 원리를 잘 배울 수 있어 좋았습니다. 감사합니다.

  4. JSP 수강후기

    회사에서 실무를 다루고 있는 도중 교육을 받아서 그런지, 개념을 다시 잡기에 좋은 강의였습니다.

  5. 수강 후기

    기초가 부족하다고 생각해서 수업을 듣게 되었습니다. 교재도 알기 쉽게 설명 되어 있고 강사님이 설명을 잘해주셔서 기초는 다 잡혔습니다. 수업 뒷부분에 게시판 만들기로 실습 할 수 있어서 좋았습니다.

  1. HRD 수강평
  2. HRD 수강평