머신러닝+딥러닝을 활용한 빅데이터 플랫폼 구축(양성)
- 1차 개강일
- 24년 11월 26일(화)
- 2차 개강일
- 24년 12월 10일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
머신러닝+딥러닝을 활용한 빅데이터 플랫폼 구축(양성)입니다.
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산업구조변화대응 특화훈련 [산대특]
산업구조 변화 등에 따라 훈련 공급 부족 문제를
해소하기 위해 디지털 선도 기업 아카데미 등
새로운 훈련 유형들을 개발, 청년 일자리 문제 산업계의 시급한 인력 수요를 공급할 수 있도록 만든 훈련.
- 훈련비
전액무료 - 특별수당
지원 - 취업
연계
빅데이터 처리 및 분석으로 지능화된
서비스를 제공하는 IT환경을 만드는
[산대특]머신러닝+딥러닝을 활용한
빅데이터 플랫폼 구축(양성)
빅데이터 플랫폼 구축 및 개발을 하여 확장성 있는 대용량 처리 능력, 이기종 데이터 수집
및 통합 처리 능력, 빠른 데이터 접근 및 처리 능력, 대량의 데이터를 저장 관리할 수 있는 능력,
대량의 이기종 데이터를 원하는 수준으로 분석할 수 있는 능력 등을 갖춘 인재로 성장합니다.
Start now
- 지능형 쇼핑몰 구축 및 차세대 웹 솔루션 개발
- 프로그래밍(웹,솔루션) - HTML5 / CSS3 / Javascript / JQuery / JAVA
- 서버구축,DB구현 - 리눅스(Ubuntu) / DB구현
- 응용프로그래밍 구현 - 응용 프로그래밍 / 웹서버(Spring) / 빅데이터 플랫폼 구축
- 파이썬 이해 및 활용 - 인공지능 Python / R활용 전처리,분석 / TensorFlow
- 머신러닝,딥러닝 - 분석기법 종류,원리 / 신경망 알고리즘 / 뉴럴네트워크
웹 프로그래밍 펀더멘털 능력을 키우다
빅데이터 플랫폼 구축 및 개발을
하여 통합운영플랫폼을 전담할 수
있는 빅데이터 전문 인력양성을
목표로 합니다.
산업구조변화 대응 등 특화훈련 [산대특]
- 자주 사용하는 기초 문법을 실전에서 활용할 수 있도록 교육합니다.
- 논리적인 사고방식을 키우는 문법 교육을 합니다.
- 지역 산업 요구에 부합하는 디지털 신기술 분야 우수 인재를 양성합니다.
- 기업의 디지털 신기술을 프로젝트기반으로 운영합니다.
- 지능형 쇼핑몰 구축 및 차세대 웹 솔루션 개발합니다.
- PBL 방식(이론+실습+팀별 토의+과제 발표)의 실무 프로젝트 제작을 합니다.
- 핵심기술인 Python-Tensorflow, JAVA-Spring를 학습하여 웹 프로그래밍 펀더멘털
능력을 키우고, 수집된 데이터에서 학습할 형태를 지정하는 작업(라벨링)을 통하여
AI초기학습을 위한 데이터를 정할 수 있습니다. - 지능화된 서비스를 제공하는 빅데이터 플랫폼을 개발합니다.
프로젝트 수행 결과물
PBL방식(이론+실습+팀별 토의+과제발표)의 실무 프로젝트
- 주제 선정 및
자료조사, 그룹 토의 - 기술교육 실습
- 그룹 토의 +
멘토 피드백 - 그룹발표
빅데이터 플랫폼 구축 및 개발 프로젝트
- 제품생산 시스템 구축 및 분석 모니터링
- 생산관련 지표를 라인공정의 Top-down 방식으로 TOTAL 모니터링
- 가동현황 (팀/라인/공정별), 불량현황
- 시간당 생산현황 등을 파악하고 분석하여 모니터링하고 시각화
- 품질관리 시스템 구축 및 통합 모니터링
- 품질데이터 실시간으로 파악
- 측정계획관리 (구간,전수검사,타임체크)
- 기본SPC분석
- X-Bar, R분석 등의 정보를 활용,분석하고 시스템을 구축하여 통합 모니터링으로 구현
- 프로그래밍 - 웹UI 프로그래밍 / 웹서버 프로그래밍 / JAVA
- 서버구축 / DB관리 - 리눅스(Ubuntu) / DB구현
- 인공지능 Python - 파이썬 프로그래밍 / R활용 전처리
- 머신러닝/딥러닝 - 빅데이터 활용 / 분석기법 / 알고리즘
- 빅데이터 플랫폼
구축 및 개발 - 개인 프로젝트 / 팀 실무 프로젝트
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
머신러닝+딥러닝을 활용한
빅데이터 플랫폼 구축, 개발 기술로
디지털 핵심 실무 인재로 거듭납니다.
PBL방식(이론+실습+팀별 토의+과제발표)의
실무 프로젝트로 인공지능 빅데이터 플랫폼을 구축하고
차세대 빅데이터 운영 솔루션을 개발할 수 있습니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
빅데이터 개론(22H)
- 빅데이터 비즈니스 모델과 가치
- 빅데이터의 역할과 분야별 활용
- 기업의 빅데이터 활용
- 분석적 사고와 스토리텔링
- 빅데이터 분석 기획의 이해
- 통계기반 데이터 분석
- 빅데이터 분석 기법과 데이터마이닝
- 2
웹 UI 프로그래밍(40H)
- HTML Introduction
- HTML Forms
- HTML5 Semantics
- HTML5 APIs
- CSS 개념 정리 및 적용방법
- 자바스크립트의 이해
- 자바스크립트 기본 문법, 제어문
- 배열, 함수, 객체, 이벤트
- DOM에 대한 이해
- 정규표현식
- Ajax 개요, CSV, XML, JSON 문서 처리
- XPath 이용
- jQuery
- 배열 관리, 객체 확장
- 문서 객체 탐색, 모델 조작
- 이벤트 처리 효과
- jQuery Ajax
- jQuery UI 플러그인
- Bootstrap 활용
- 기본 템플릿, 테마, 컴포넌트
- 3
프로그래밍 언어 (JAVA)(60H)
- 이클립스 개발 환경 구축
- 변수와 타입
- 연산자
- 조건문과 반복문
- 참조 타입
- 클래스
- 상속
- 인터페이스
- 중첩 클래스와 중첩 인터페이스
- 예외 처리
- 기본 API 클래스
- 스레드
- 컬렉션 프레임워크
- 입출력 스트림
- 4
서버구축 및 관리 - 리눅스(Ubuntu)(40H)
- 실습 환경 구축
- 우분투 리눅스 설치
- 리눅스 기본 명령어
- 사용자 관리와 파일 속성
- 리눅스 관리자를 위한 명령어
- 네트워크 관련 설정과 명령어
- 파이프, 필터, 리디렉션
- 프로세스, 데몬, 서비스
- 서비스와 소켓
- 응급 복구
- 셸 스크립트 프로그래밍 실습
- 5
DB구현(40H)
- SQL명령어, DB 모델링, 테이블과 뷰, Python 연동
- RDBMS 이해와 오라클 설치
- 데이터 조회하기
- 다양한 함수(문자, 숫자, 날짜, 형변환)
- 그룹함수
- 테이블 조회하기
- 서브쿼리
- 테이블 생성/수정/제거하기
- 데이터 조작(Insert, Update, Delete)
- 트랜잭션
- 데이터 무결성과 제약조건
- View
- 시퀀스와 인덱스
- PL/SQL, 프로시저, Function, Cursor, Trigger
- 사용자 계정관리 및 백업, 복원
- 데이터베이스 모델링 및 ER Diagram 작성
- 6
응용 프로그래밍 구현(40H)
- 입출력(I/O)(바이트기반스트림,보조스트림,문자기반스트림,문자기반의보조스트림,표준입출력과File,직렬화)
- 네트워킹프로그래밍구현(네트워킹,소켓프로그래밍)
- 람다와스트림(람다식,스트림)
- AWT/SWING프로그래밍구현
- JDBC프로그래밍구현
- 커넥션 풀구현
- 7
웹 서버 프로그래밍(Spring)(80H)
- WEB/WAS 서버 개념 및 웹 컨테이너 설치
- 지시어,스크립팅원소,JSP 내장 객체
- 액션태그,쿠키,섹션
- ExperssionLanguage,JSTL,커스텀 태그 라이브러리
- 커넥션 풀
- 파일 업로드/다운로드
- Model1의 이해
- MVC패턴(Model2)의 이해(서블릿)
- MVC회원인증 프로그래밍 예제
- MVC게시판(회원제게시판/답변형게시판)예제
- 8
빅데이터 플랫폼 구축(70H)
- Spring 프레임워크
- Python 기반 Tensor flow 모듈 라이브러리 프레임워크
- 9
인공지능 Python의 이해 및 활용(70H)
- Anaconda설치
- Python프로그래밍기초
- DataType
- 연산자,조건문,반복문,Exercise
- Python함수와Library
- 통계분석기초
- Numpy와Pandas
- 엑셀데이터의 시각화
- 웹 스크레이핑
- 웹 API의이해
- 웹 API키를 사용하지 않고 데이터 가져오기
- 데이터 가져오기(참여기업제공)
- 10
R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석(100H)
- Tensorflow활용
- CNN/RNN 구현 주제별 순차 진행
- Anaconda 설치 및 구축
- Numpy/Pandas 데이터 핸들링
- 기술통계(데이터 처리) 분석알고리즘
- 데이터분석 환경구축
- 데이터 가공
- 데이터 정제
- 데이터 프레임의 이해
- 인터렉티브 그래프
- 통계분석 기법
- 11
빅데이터 & ML/DL(102H)
- MachineLearning의 개념과 종류
- 수학에 기반한 회귀분석
- 수학에 기반한 Machine Learning
- 앙상블 기법의 종류와 원리
- 클러스터링
- 불균형 데이터의 처리
- 딥러닝의 소개와 개념
- 신경망 알고리즘과 뉴럴네트워크 기초(Neural-Network Basics)
- 최적화 알고리즘 이론-Optimization Algorithm
- 역전 파알고리즘-Back Propagation
- 뉴럴네트워크 학습Training Neural Network
- 뉴럴네트워크 일반화 이론-Generalization
- Convolutional Neural Network-CNN
- Recurrent Neural Network-RNN
- 다양한 뉴럴네트워크-Modern Neural Network
- 12
빅데이터 플랫폼 구축 및 개발(218H)
- 공정별 에러 현황 및 제품 생산 분석 모니터링 및 상관분석 시스템 구축
- 제품별 품질 관리와 라인내 에러 정보 통합 모니터링 및 분석 시스템 구축
- 13
비NCS교과(이론)(18H)
- 취업특강(기업초청)
- 프로젝트 특강
- 수료식,프로젝트 발표
인공지능&클라우드
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