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국비무료취업과정
정부가 지원하는 취업을 위한 교육입니다.
통계와 머신러닝기반 빅데이터 분석 전문가 양성과정 교육목표NCS기반 교육과정
빅데이터를 수집하고 원하는 형태로 저장하여 목적에 맞게 처리하고 통계와 컴퓨팅 기술을 기반으로 대용량 데이터를 관리, 처리, 분석할 수 있는 빅데이터 분석 전문 인력 양성을 목표로 한다.
1. 수집된 내·외부 데이터 및 정형·비정형 데이터를 기반으로 통계 패키지인 R을 활용해 분석 목적에 따라 가설을 설정하고 필요한 데이터 셋을 편성하여 통계기반 데이터 분석 모델을 만들고 평가하는 능력을 함양한다.
2. 파이썬의 머신러닝 라이브러리를 이용해 고도의 정확도가 요구되는 문제를 해결하기 위해 복잡한 데이터 구조 패턴을 기계(컴퓨터)로 하여금 스스로 학습하게 하는 머신러닝 알고리즘 기술을 적용해 현업의 데이터를 분석하고, 실제 업무에 적용하는 능력을 함양한다.
3. 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 다양한 분석기술과 방법론을 적용해 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화 하는 능력을 함양한다.
| 교육기간 | 2020-12-09 ~ 2021-05-11 |
|---|---|
| 교육대상 | 취업준비생, 예비창업가, 졸업예정자, 야간대/사이버대/방통대 학생, 퇴사예정자, 영세사업자, 이직희망자 |
| 수강료 | - 0원(전액 무료) - 매월 최대 116,000원 수당지급 |
| 총 교육시간 | 830 |
|---|---|
| 정원 | 25명 |
| 일일교육시간 | 09:30 ~ 18:30 |
과정소개
통계와 머신러닝기반 빅데이터 분석 전문가 양성과정 (국가기간전략산업직종)
- NCS 기반 교육을 통해 현장에서 필요로 하는 개발자 업무 능력을 배우고 이를 테스트를 통해 점검합니다.
NCS능력단위 과목명
| 과목명 | 설명 |
|---|---|
| SQL활용 | SQL활용이란 관계형 데이터베이스에서 SQL을 사용하여 데이터를 정의하고, 조작하며, 제어하는 능력입니다. |
| 데이터베이스 구현 | 데이터베이스 구현을 위하여 DBMS(Data Base Management System)(DataBase Management Systems) 설치, 데이터베이스 생성, 데이터베이스 오브젝트를 계획, 설계하고 구현하는 능력을 학습합니다. |
| SQL 응용 | SQL응용이란 관계형 데이터베이스에서 SQL을 사용하여 응 용시스템의 요구기능에 적합한 데이터를 정의하고, 조작하 며, 제어하는 능력이다. |
| 프로그래밍언어활용 | 응용소프트웨어 개발에 사용되는 프로그래밍 언어의 기초문법을 적용하고 언어의 특징과 라이브러리를 활용하여 응용소프트웨어를 구현하는 능력을 쌓습니다. |
| 웹표준(통계) | HTML5 1. HTML5개요 2. 하이퍼링크 3. 이미지와 멀티미디어 4. 입력양식태그 CSS 1. CSS개요 2. CSS선택자 3. 박스모델과 레이아웃 JavaScript 1. 자바스크립트기초 2. 자바스크립트객체와 함수 3. jQuery 문서객체와 선택자 4. 이벤트 처리 5. Ajax |
| 인터페이스 구현 | 인터페이스 구현이란 모듈간의 분산이 이루어진 경우를 포함하여 단위 모듈간의 데이터 관계를 분석하고 이를 기반으로 한 메커니즘을 통해 모듈간의 효율적인 연계를 구현하고 검증하는 능력이다. |
| 통합 구현 | 통합 구현이란 모듈간의 분산이 이루어진 경우를 포함하여 단위 모듈간의 데이터 관계 를 분석하여 이를 기반으로 한 메커니즘을 통해 모듈간의 효율적인 연계를 구현하고 검증하는 능력이다. |
| 애플리케이션 테스트 수행 | 애플리케이션 테스트 수행이란 요구사항대로 응용소프트웨어가 작동 되는지 확인하기 위해서 분석된 테스트 사례에 따라 테스트를 수행하고 결함을 해결하는 능력을 쌓습니다. |
| 애플리케이션 배포 | 애플리케이션 배포란 애플리케이션 배포 환경을 구성하고, 구현이 완료된 애플리케이션의 소스 검증 및 빌드를 수행하여 운영 환경에 배포하는 능력을 쌓습니다. |
| 서버프로그램 구현 | 서버프로그램 구현이란 애플리케이션 설계를 기반으로 개발에 필요한 환경을 구성하 고, 프로그래밍 언어와 도구를 활용하여 공통모듈, 업무프로그램과 배치 프로그램을 구현하는 능력이다. |
| 제품소프트웨어 패키징 | 제품소프트웨어 패키징이란 개발이 완료된 제품소프트웨어를 고객에게 전달하기 위한 형태로 패키징하고, 설치와 사용에 필요한 제반 절차 및 환경 등 전체 내용을 포함하는 매뉴얼을 작성하며, 제품소프트웨어에 대한 패치 개발과 업그레이드를 위해 버전관리를 수행하는 능력입니다. |
| 1차 빅데이터 분석 프로젝트 | 프로젝트 기획 1. 주제 선정2. 요구분석 및 일정계획 데이터 수집 및 저장1. 정형 데이터 수집 및 저장2. 포털 및 SNS의 API 활용 데이터 수집 및 저장3. 정부 3.0 공공데이터 포털 API를 활용한 데이터 수집 및 저장데이터 분석1. 데이터 모델 설계 및 구현2. 탐색적 데이터 분석3. 통계기반 데이터 분석서비스 개발1. 서비스 개발 환경 구축2. Front-End 개발 및 시각화3. JSP/Servlet Back-End 개발테스트 및 발표1. 통합 테스트 및 디버깅2. 프로젝트 발표 |
| 분석용 데이터 구축 | 분석용 데이터 구축이란 빅데이터 분석을 위하여 수집 저장된 데이터를 분석용 데이터로 정제, 변환, 적재, 검증하는 능력이다. |
| 탐색적 데이터 분석 | 탐색적 데이터 분석이란 유의미한 데이터간의 관계를 찾고 검증하기 위하여 데이터의 기본 통계와 데이터 분포를 분석하고 데이터 변수간 관계를 확인하는 능력이다. |
| 통계 기반 데이터 분석 | 통계 기반 데이터 분석이란 수집된 내·외부 데이터 및 정형·비정형 데이터를 활용하여 분석 목적에 따라 가설을 설정하고 필요한 데이터셋을 편성하여 통계기반 데이터 분석 모델을 만들고 평가하는 능력이다. |
| 빅데이터 분석 결과 시각화 | 빅데이터 분석 결과 시각화란 정보를 명확하고 효과적으로 전달하기 위해서 사용자가 분석 결과를 이해하기 쉽게 그래픽 의미를 이용하여 시각적으로 표현하고 전달하는 능력이다. |
| 텍스트 데이터 분석 | 텍스트 데이터 분석이란 다양한 형태의 텍스트 데이터로부터 고품질의 정보를 도출하기 위해 협업의 텍스트 데이터를 변환 및 정제하여, 추출된 단어 관계 및 패턴,규칙을 분석하는 능력이다. |
| 머신러닝 기반 데이터 분석 | 머신러닝 기반 데이터 분석이란 고도의 정확도가 요구되는 문제를 해결하기 위해 복잡한 데이터 구조 패턴을 기계(컴퓨터)로 하여금 스스로 학습하게 하는 머신러닝 알고리즘 기술을 활용하여 현업의 데이터를 분석하고, 실제 업무에 적용하는 능력이다. |
| 2차 머신러닝 프로젝트 | 프로젝트 기획 1. 주제 선정2. 요구분석 및 일정계획 데이터 수집 및 정재1. 정형 데이터 수집 및 저장2. 비정형 데이터 수집 및 저장3. 데이터 정재 및 변환예측 모델링1. 회귀, 분류 모델 평가2. TensorFlow 활용 딥 러닝3. 모델 학습서비스 개발1. 서비스 개발 환경 구축2. Front-End 개발3. Framework Back-End 개발테스트 및 발표 1. 통합 테스트 및 디버깅2. 프로젝트 발표 |
인크레파스의 교육 시스템
정부지원 취업연계교육(국가기간전략산업직종)
- 현업의 실무 프로젝트 구현을 위한 프로젝트 개발방법론과 효과적인 개발환경에 필요한 최신 개발 프레임워크 습득
- 현업에서의 개발과정을 경험해 보고 최근 화두인 개발환경의 기술을 습득
| 이론과 실습 | 주간평가 | 월별평가 |
|---|---|---|
| -기초학습 -프로그래밍개념 -실습예제 |
-자기진단 -복습훈련 |
-단원별 수행평가 -교강사 평가기준 |
| 단원별 실전 유형 학습 | 실전 프로젝트 학습 |
|---|---|
| -실전 유형의 코드와 주의사항 -패턴 학습법 |
-팀별 프로젝트 |
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