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  • 빅데이터분석처리 자바웹개발자 양성과정

교육소개

빅데이터 프로세스

왜 자바를 배워야 하는가?

프로그래밍 언어는 C/C++, .Net, 파스칼, 델파이, ASP, PHP 등 수 많은 종류가 존재하고 생성되고 있습니다.

그러나 동시에 많은 언어는 개발시장에서 낙오되고 버려지고 있습니다. 국내외의 개발자 구인시장 점유율을 확인해봐도 이미 Java가 이미 1/3의 점유율을 차지하고 있으며, 특히 국내 시장에서는 50%가 넘는 점유율을 가지고 있습니다. 특히 마이크로소프트에서 발표한 닷넷 역시 JAVA와 차별화된 기능과 성능을 충분히 가지고 있지만 여전히 국내에서는 JAVA가 월등히 많은 시장을 점유하고 있습니다.

객체지향적 언어로 학습하기 쉬운 언어이며 높은 활용도 및 넓은 시장점유율로 인해 현재 뿐만 아니라 미래에도 자바는 인기있는 언어로 예상되고 있으며 그 만큼 현재 국/내외 시장에서 자바개발자는 다양한 분야로의 취업이 가능합니다.

4차산업혁명시대 빅데이터

2016년 세계경제포럼(WEF)에서 클라우스 슈바프(Klaus Schwab) WEF 회장이 언급하며 화제가 된 4차혁명은 정보통신기술과 제조업이 융합하여 산업 경쟁력을 향상시키는 차세대 혁명을 말합니다. 즉 4차 혁명 시대에는 사물인터넷의 발달로 인해 다양한 스마트기기가 생성되고 모든 사물이 서로 연결되며 인공지능의 발달로 모든 기기가 지능적으로 작업하게 될 것입니다.

개인비서 로봇, 자율 주행 택시, 융합현실 홀로그램 영화관 등이 현실이 되고 있습니다.4차혁명 시대에서 사물인터넷과 인공지능은 핵심요소가 되고 있으며 특히 인공지능의 기반이 될 수 있는 기술인 빅데이터는 거대한 데이터를 수집, 정제, 분석하여 처리할 수 있기 때문에 4차 혁명의 핵심 분야로 자리잡고 있습니다. 이제 빅데이터 시장규모는 거대화되었으며 전 산업분야에서 데이터의 관리와 분석, 그리고 변환 활용은 큰 핵심 과제가 되었습니다. 나아가 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 바둑, 의료, 자동차 등 이미 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 보여주고 있어 더 이상 미룰 수 없는 기업 목표가 되고 있습니다.

교육과정목표

본원에서 진행하는 “데이터 분석실습을 위한 빅데이터기반 자바 웹 개발자 향상과정”은 실무개발자가 되기 위한 기본적 마음가짐, 자세, 기초소양부터 실무 개발자가 되기까지 프로그래밍 기초 및 응용 SW 개발 능력까지 습득시키고 데이터베이스 엔지니어링 기술을 학습하며, 자바 웹프로그래밍 기술과 빅데이터 분석 기술을 습득하여, 빅데이터 자바 웹 개발자 양성을 목표 로 하고 있습니다.

  • - 웹 개발 환경에 대해서 이해한다.(eclipse,apache, tomcat)
  • - EL(Expression Language)과 JSTL 이해
  • - SQL, PL/SQL 사용법 습득
  • - Oracle Schema Object 습득
  • - Oracle DBMS에 대한 기초에서부터 활용 능력까지
  • - 고급 자바 프로그래밍 능력 함양
  • - 자바웹 개발(JSP, Servlet) 능력 강화
  • - 자바 라이브러리를 활용한 응용프로그램 개발
  • - jQUERY를 이용한 UI 개발에 대한 이해
  • - 스프링DI/AOP의 기본개념을 이해할 수 있다.
  • - JDBC를 대체하는 쉽고 빠른 자바 DB 프레임워크인 Mybatis을 이해할 수 있다.
  • - Hibernate의 OR-Mapping 개념을 이해할 수 있다.
  • - 스프링 MVC 모델을 이해하고 활용하며 Mybatis, Hibernate, 연동하여 프로그램을 작성할 수 있다.
  • - 데이터 분석, 시각화를 위한 파이썬 패키지와 라이브러리 활용법을 배우고 습득할 수 있다.
  • - 데이터 수집, 가공, 분석, 시각화를 할 수 있다.

교육대상자

교육대상자

본 과정의 경우 사업주위탁훈련, 재직자 내일배움카드. 실업자 내일배움카드 모두 지원이 가능!(최대 100% 교육비 지원)하며 아래와 같은 분들에게 적극 추천드립니다.

1. 관련 전공과 대학 졸업자 / 졸업예정자 분들에게 추천드립니다.

2. IT 관련 교육을 이수하였으나 실무에 대한 보강학습이 필요한 분에게 추천드립니다.

3. 기업의 신입개발자 교육과정으로 추천드립니다.

4. 이직/전직을 고려하고 있는 직장인 분들에게 추천드립니다.

문의처

한 달이라는 짧은 기간 동안 여러분을 실무에 필요한 인재가 될 수 있도록 교육하겠습니다.

본 과정을 수료 후 희망하시는 분들은 교육센터에서 취업지원을 적극적으로 도와드리겠습니다.

문의처 | E-mail : oraclejava@oraclejava.co.kr

교육내용

강좌명 데이터 분석 실습을 위한 빅데이터(BigData) 기반 자바 웹 개발자 향상과정
강좌일정 07월23일(월) ~ 09월17일(월)((평일주간(단기)) 09:30~18:30, 40일) 총 320시간
수강료 2,103,680원
고용보험환급액 * NCS 기반 재직자 교육으로 사업주위탁훈련 및 재직자내일배움카드 사용가능합니다.

사업주위탁훈련 수강생의 경우, 출결체크가 QR코드 인식 방법으로 변경되었습니다.
이에 따라 사업주위탁훈련으로 신청하시는 인원의 경우 앱스토어/플레이스토어에서
<고용노동부 HRD-Net 훈련생 출결관리> 앱을 미리 다운받으셔야 합니다.
ID가 없는 경우 HRD-Net(www.hrd.go.kr) 에서 회원가입을 진행해주세요!
자세한 사항은 본원 홈페이지 정보마당 ->공지사항을 필독해주세요

재직자 내일배움카드 수강생의 경우, 내일배움카드로 출결체크를 입/퇴실 시 꼭 진행해주셔야 합니다.

* 본 과정은 실업자내일배움카드를 지원하고 있기 때문에, 실업자카드 수강을 희망하시는 분도 신청 가능합니다. (4대보험 가입대상자 또는 가입예정자)

* 국경일 휴강 (4대보험 가입대상자 또는 가입예정자)
교육대상 - 다른 언어를 사용하다 자바쪽으로 전행을 원하는 개발자
- 자바쪽으로 취업을 원하는 초보 개발자
- 자바개발 업무대상자
- 데이터 분석 대상자
- 데이터 수집,가공,분석,시각화 업무자
- 빅데이터 분석자
교육비
지원
교육생유형 수강료 환급액 본인부담금
근로자 카드(정규직) 2,103,680원 0원 0원
근로자 카드(비정규직) 2,103,680원 0원 0원
사업주위탁훈련(대기업) 2,103,680원 1,262,200원 841,600원
사업주위탁훈련(중소기업) 2,103,680원 0원 0원
일반 수강생 2,103,680원 0원 2,103,680원
실업자 카드 2,103,680원 0원 0원
과목명 세부내용
JAVA - 자바 언어 소개,기본 문법
- Virtual Machine 소개/메모리 영역
- 클래스 패스(Class Path) 개요
- Array 이론/실습
- 클래스와 객체(Class & Object)
- Abstarct Data Type, 상속(Inheritance)과 다형성
- 추상클래스(Abstract Class)와 다형성
- 인터페이스(Interface)와 다형성
- 연관(Aggregation & Composition)
- 오버로딩(OverLoading)과 오버라이딩(Overriding)
this/super/constructor
- Package 만들기 이론/실습
- Java에서 예외 처리 요령
- 사용자 예외 처리 방법
- JDBC 개요, JDBC Driver 소개
- Drivermanager, Connection, Statement,Resultset 개체 소개
- DML 실습(Insert, Update, Delete, Select)
- Java에서 Oracle Stored Procedure/Function 다루기
- PreparedStatement를 이용한 예제 실습
- 스트림(Stream)입출력관련클래스, InputStream/OutputStream,
- FileInputStream/FileOutputStream
- Reader/Writer등 입출력 관련 클래스
- 표준 입출력/FILE 처리, 객체 직렬화 이론/실습
- Thread 개요
- Java에서의 Process
- Thread Joining/Interrupt
- 자바 어노테이션, 이클립스팁, 그래들
JDBC - Connection, Statement, ResultSet,
- PreparedStatement (DML 예제 실습)
- Oracle의 function, procedure 다루기
- DBCP, DataSource, Connection Pool
SQL SQL*Plus
- 데이터베이스 개요, RDBMS 개념
- SQL*Plus /iSQL*Plus사용법
- SQL*Plus 명령어

BASIC SQL
- 산술표현식 및 합성연산자, 컬럼 Alias,ALL/Distinct
- 조건질의와 Order By, SQL연산자
- 집합연산자(Set Operator)
- 기본SQL 함수(문자/숫자/날짜관련), Conversion Function, Analytical Function
- Aggreate Function, GROUP BY, HAVING
- Sub Query, Join(Outer Join, Self Join, Inner Join등)
- Inline View
PL/SQL - PL/SQL 개요 및 소개
- PL/SQL 기본 문법
(IF, BASIC LOOP, WHILE, FOR, NESTED LOOP 등)
- PL/SQL Program(Variable, SQL)
- PL/SQL Operator,DML IN PL/SQL, Transaction Control Cursor (Where Current Of, Ref Cursor, Parameterized Cursor)
- Exception
- Stored Procedure, Stored Function
- Dynamic SQL
- Package(패키지명세, 패키지몸체) 작성방법
- Package내 전역/공용변수, 오버로드, 사전선언
Servlet,JSP 프로그래밍 - JSP 입문
- 개발 환경 설정
- Servlet의 핵심
- JSP 기본 요소
- 내장 객체와 액션 태그
- 액션 태그를 활용한 템플릿 페이지 작성
- 자바빈(JavaBean)
- 세션(Session)과 쿠키(Cookie)
- 예외처리
- 파일 업로드
- JavaMail
- 데이터베이스를 이용한 회원 관리 시스템
- JSTL(JSP Standard Tag Library)
- EL(Expression Language)
- Model2 게시판 작성
- Model 2 예제
Ajax / jQuery - Ajax 개발환경 구축
- 왜 Ajax 인가?
- Ajax의 기본 구성
- XMLHttpRequest 객체
- innerHTML의 사용
- DOM(Document Object Model) 다루기
- Ajax MVC

- JQuery 개요
- JQuery 셀렉터 Element 다루기
- Element 조작
- DOM 스크립팅
- JQuery 이벤트 핸들링
- JQuery Utility 함수
- JQuery 응용
- JQuery 기본효과,사용자지정효과
- JQuery,Ajax 메소드
- XML 문서 다루기
- 입력양식 전송
Spring Framework - J2EE Framework에 대한 흐름과 Spring
- Framework에 대한 이해
- 개발 환경 설정(Java 8, STS 다운로드 및 설치)
- Spring Legacy Project
- Spring IoC
- Spring 설정(XML, Annotation)
- Spring AOP 란 ?
- Aspect, Weaving, ProxyFactoryBean
- Annotation기반 AOP(AspectJ)
-AutoScanning컴포넌트@Component,@Repository,@Service,@Contoroller
- Spring JDBC
- Spring MVC
- Spring Controller
- Spring Web MVC Simple 예제
- Flash Attribute(RedirectAttributes, FlashMap)
- Spring WEB MVC를 이용한 멀티파일 업로드
- Spring WEB MVC View, ViewResolver
- Spring MVC Interceptor
MyBatis - 개요 및 소개
- 개발환경 설정 및 설치
- Data Mapper, sqlMapConfig
- Spring, MyBatis 연동
- SQL Map XML File, SqlMapClient
- SQL의 실행(Insert/update/delete)
- 고급 쿼리 사용방법의 이해와 실습
- Spring Framework 연동
Hibernate - Hibernate 설정파일 준비
- 영속화 클래스 준비
- Dao 준비
- 데이터 삽입/로드/갱신/검색/삭제
- HQL이용
빅데이터 Hadoop - 하둡 개요빅데이터란?
- 하둡 이해하기 하둡이란?
- HDFS 개요, MapReduce 프레임워크
- 하둡 다운로드 및 필요소프트웨어 설치
- 독자모드의사분산모드 설치와 확인
- 의사분산모드 설치와 확인
- WordCount 프로그램의 컴파일과 실행
- 자바MapReduce 프로그래밍맵클래스 다시살펴보기
- 입력 포멧의 역할 컴바이너 셔플링과 소팅
- 리듀스 클래스 자세히 보기출력 포멧 카운터
- WordCount 2프로그램
- TopN 프로그램
- CountTrigram 프로그램
- Join ID & Title 프로그램
- 고급 Map Reduce 프로그래밍 StringSort 프로그램
- 분산 캐시를 이용한 조인
- 역색인 만들기(Inverted Index 버전1)
- 역색인 만들기(Inverted Index 버전2)
- 역색인 만들기(Inverted Index 버전3)
- 검색엔진 색인 만들기 CreateESIndex
- 스트리밍 프로그래밍
- Pig 프로그래밍
- 아마존 elasticmapreduce ec2 s3
- 하둡에코시스템구성 HIVE
- 하둡에코시스템 활용 SQOOP
- 하둡에코시스템 활용 MAHOUT
빅데이터 R * R 소개 및 기본 사용법
- R 소개 / R 설치 안내 / R 패키지 설치
- 기본 유틸리티 사용법
- Help 활용방법
- R 오브젝트
- R 함수활용
- R 그래픽스를 통한 자료탐색

* R 프로그래밍 및 R을 이용한 통계분석(1)
- R 스크립트 사용법 / R 사용자 함수 작성법
- 데이터 입출력 / 데이터 처리
- 데이터 처리

* R 프로그래밍 및 R을 이용한 통계분석(2)
- 요약통계량 생성 및 샘플링
- R을 이용한 기초통계분석
- Regression

* R기반의 분석 시스템 구현
- Clustering
- Classification
- 주요 패키지(RODBC, sqldf)
- 주요 패키지(RgoogleMaps, animation, GoogleVis)
- 주요 패키지(ggplot2)
- Batch 작업 만들기

* R 그래픽스
- 그래픽스1(Change the default color and shape)
- 그래픽스2(Change the default size of points)
- 그래픽스3(Zoom-in)
- 그래픽스4(Use column index as ses)
- 그래픽스5(Add labels to each data point)
- 그래픽스6(Add a textox)
- 그래픽스7(Align figures)

* R 활용
- Word cloud 만들기
- Data Munging
- R 시각화
- 연관도
파이썬 데이터분석 - Anaconda 환경설정하기
- Ipython 설정하기
- Pandas 둘러보기
- 간단한 데이터 분석과 과정 오버뷰

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
- 위치 정보 데이터 다루기

Pandas 고급
- Time Series
- 원격 데이터 접근(내장 API들)
- 다양한 I/O 처리 옵션

파이썬시각화
- 라이브러리를 활용한 파이썬 데이터 시각화
데이터마이닝 활용 실전 사례분석 - 실전 데이터마이닝을 통한 사례분석
- 실전 데이터 분석실습
- 실전 데이터 분석설계
- 시각화 표현

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