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**
2019-01-18 17:08 파이썬(Django framework)웹개발 기초부터 실무과정수강후기
실무자가 들으면 좋을듯하다.
박**
2019-01-18 17:07 파이썬(Django framework)웹개발 기초부터 실무과정파이썬 교육
강사님 열의가 대단하시다. 파이썬 처음 접하는 사람도 따라갈수있게 쉽게 설명해주신다.
강**
2018-11-09 10:45 파이썬(Django framework)웹개발 기초부터 실무과정파이썬 웹개발 기초부터 실무과정 교육 후기
파이썬의 기초부터 설명을 해주셔서 교육 자체도 어렵지 않았고 실습 위주로 진행을 하여 많은 도움이 된거 같습니다.
양**
2018-11-09 10:44 파이썬(Django framework)웹개발 기초부터 실무과정파이썬 교육 후기
파이썬 기초부분 잘 배우고갑니다. 재밌었어요 넘파이,판다스부터는 난이도가 살짝 올라가는데 꾸준히 해야 될거같습니다 전체적으로 만족합니다
안**
2018-11-09 10:43 파이썬(Django framework)웹개발 기초부터 실무과정파이썬 교육 유익했습니다.
실무에 반영할 수 있을지는 복귀해서 확인해봐야겠지만, 강좌 내용을 통해 업무에 적용할 많은 영감과 스킬을 얻어가는 것 같습니다. 강좌 과정 자체는 많은 내용을 5일안에 끝내야 하기 때문에 세부적으로 많은 내용을 알려주시진 못하셨지만 기본적으로 필요한 사항은 다 습득하지 않았나 싶습니다. 그리고 강좌 중간중간 주시는 과제의 경우는 제 기준에서는 조금 어렵지 않았나 합니다. 살짝 난이도를 낮춰주시면 더 좋았을 것 같습니다.