모.집.임.박.강.좌
과정명 | 파이썬 활용 빅데이터 시각화&머신러닝 데이터 분석가 양성과정 |
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교육기간 | 2024년 5월 16일(목) ~ 6월 19일(수) 24일 총 190시간 (평일주간) |
접수기간 | 2024년 5월 15일(수) 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 | 파이썬 활용 빅데이터 시각화&머신러닝 데이터 분석가 양성과정 |
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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 있다. |
PYTHON |
- 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 |
* 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 |
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) |
mini Project |
- 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 |
강사님 | L00 강사님 |
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프로젝트 경력사항 |
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전문분야 |
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김**
2019-06-12 19:15 파이썬 기초입문과정(Python)강사님이 차근차근 잘 가르쳐 주십니다~
완전 초보인데요~기초문법무터 차근차근 잘 가르쳐 주십니다. 돌발적인 질문에도 잘 답변해주시고 좋았습니다. 실제 적용을 어떻게 해 볼 수 있을지 그려볼 수 있었습니다.
류**
2019-06-12 19:11 파이썬 기초입문과정(Python)지난 14일간 교육 잘받았습니다.
파이썬에 대해서 완전 문외한이었는데 최소한 기본적인 것은 알고 갈수 있게 되어서 정말로 좋았던 기억이 납니다. 실무에 어느정도 도움이 될것같으며 제 입장에서는 아예 파이썬에 대해서 문외한이다 보니 과정내내 어렵기는 했습니다. 하지만 선생님께서 자세하게 알려주셔서 좋았던 기억을 않고 갑니다. 여기서 배운것들을 회사에 가서 실무에서 잘 적용할수 있도록 하겠습니다. 감사하구요. 지난 14일간 밤 늦은 시간까지 선생님께서나 같이 교육한 교육생들이나 모두들 수고하셨다는 말 전하고 싶네요. 수고하세요 ^^
윤**
2019-04-12 12:08 파이썬을 활용한 데이터 분석 전문가 향상과정파이썬 교육 후기 작성
파이썬을 활용한 데이터 분석전문가 향상과정을 수강 후기 올립니다. 강사님의 적절한 난이도(초~중급) 조절로 강의를 이해하는데 어려움없이 잘 따라 갈 수 있었습니다. 그리고, 실무에 관한 다양한 사례와 교육한 내용을 활용할 수있는 방법, 분야 및 나아갈 방향등을 자세히 설명해 주셔서 차후 업무와 자기계발에 많은 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다.
현**
2019-04-12 11:14 파이썬을 활용한 데이터 분석 전문가 향상과정파이썬 활용 분석 GOOD!!!
파이썬을 이용하여 데이터를 분석하는데 준비된 데이터도 많이 주시고, 처음 접하는 초보에 맞게 적절하게 강의해 주셔서 많이 배우고 갑니다. 궁금한 것이 많았는데 질문에도 잘 응답해 주셨고, 현장의 상황과 데이터에 알맞은 사례를 들어주셔서 시간가는줄 모르고 수강을 했습니다. 재미있고 즐거웠습니다.
백**
2019-01-18 18:28 파이썬(Django framework)웹개발 기초부터 실무과정파이썬 문법보다 중요한 배경지식을 많이말씀해주십니다.
어느정도 문법 보고나서 오시길 추천드립니다... 제로베이스에서 들으니 이해하기가 살짝 난해해서ㅜㅜ 배경지식을 많이말씀해주십니다. 웹이라는 숲을 바라볼수있도록 시야를 트여주시려고 많이 노력하십니다. 아예 모르는상태로 듣기시작하니 초반에는 좀 버거웠습니다. 대략적으로 문법은 아는상태로 들었으면 더 잘 흡수할수 있었을텐데 아쉽네요. 문법을 몰라서 시간이 많이 할애되어 파이썬문법 + 장고프레임워크 기본강의였는데 커리큘럼 자체가 크게 중요하지않았습니다. 그래서 문법자체에 낑낑되기보다는 왜 이런 개념인지를 들으려고 했습니다. 문법공부는 처음부터 찬찬히 튜토리얼 좀 다시해보려구요(웹개발 경험이 없어서 더 헤맸음) 강의를 끝까지 듣고나니 파이썬 = Data Driven Language 라는 감이 조금은 잡힌 것 같습니다. 초보개발자의 입장에서 맛을 보게 해주셔서 감사하다고 말씀드리고싶습니다.