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국가기간전략산업훈련

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교육과정안내 : 국가기간전략 산업훈련 교육과정 안내입니다.

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  • [국기교육][교육비 100% 무료] 머신러닝&딥러닝 기반 빅데이터 분석전문가 양성과정
강의내용
교육기간 2018년 03월 20일(화) ~ 07월 03일 (화) 70일 총 560시간 (평일주간(단기))
접수기간 2018년 03월 19일 까지 / 선착순 마감
교육시간 09:30~18:30
교육비 전액무료
모집정원
문의처 email : oraclejava@oraclejava.co.kr / tel : 02 - 6925- 4760
강의장소 [약도보기]
교재
수강료
입금안내
계좌이체 : 국민은행 064601 - 04 - 080737 / 예금주 : 지스펙주식회사
카드결제 : 온라인 또는 오프라인으로 카드 결제
알림 * 국가기간전략산업이란?
국가기간 전략산업훈련이란 정부(고용노동부)가 구직자에게 개인의 비용 부담없이 직업훈련을 받을 수 있는 기회를 제공하고 기업에서 필요로 하는 전문기술인력으로 양성하여 구직자의 취업과 기업의 인력채용을 지원하는 교육사업입니다.

* 훈련 참여 대상
- 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자
- 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생
- 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생

* 훈련 제외 대상
- 국가기간·전략산업직종훈련을 3회 이상 수강한 경우
- 정부로부터 훈련비 등의 지원을 받는 훈련과정을 현재 수강중인 사람

* 수강료 100% 전액무료!!
* 훈련장려금 월 최대 416,000원 지원


* 오라클자바교육센터에서는 훈련생의 취업 성공을 위해 최선을 다 할 것을 약속드립니다.
교육비
지원
교육생유형 수강료 환급액 본인부담금
근로자 카드(정규직) 0원 0원 0원
근로자 카드(비정규직) 0원 0원 0원
사업주위탁훈련(대기업) 0원 0원 0원
사업주위탁훈련(중소기업) 0원 0원 0원
일반 수강생 0원 0원 0원
실업자 카드 0원 0원 0원
수강절차 - 교육내용 확인
- 해당 교육 상단 환급 or 비환급 체크, 지원하기 클릭
- 정보마당 -> 서류다운로드 클릭
근로자 카드 지원 시 : 개인신청 서류 다운 후 작성
사업주 환급 지원 시 : 회사환급 훈련위탁계약서 서류 다운 후 작성
- 작성 후
E-mail : oraclejava@oraclejava.co.kr
Fax : 0505-476-4760 제출
- 온라인카드 결제 시 : ‘마이페이지’ 온라인 결제 혹은 계좌이체
오프라인 결제 시 : 본원 내방하여 카드 혹은 현금 결제
- 결제 및 서류는 해당 강의 시작 2일전 까지 완료해야함(늦을경우에는 환급 대상 신고가 되지 않습니다)
- 개강 일자, 시간, 내용 확인 후 교육 참석

* 근로자 카드로 신청 시 결제하신 카드 수업 첫 날 소지

* 고용보험료 미납/체납 시 환급 되지 않을 수 있음

교육대상 * 훈련 참여 대상
- 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자
- 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생
- 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생

* 훈련 제외 대상
- 국가기간·전략산업직종훈련을 3회 이상 수강한 경우
- 정부로부터 훈련비 등의 지원을 받는 훈련과정을 현재 수강중인 사람
선수학습 - 기초 통계학 및 기초 언어 지식
강의내용 교육내용
NCS 직업기초능력 - 의사소통능력
- 정보능력
빅데이터 기초 - 빅데이터의 개념 및 기초지식
- 데이터 수집 계획 수립하기
- 빅데이터 수집 시스템 구성하기
- 내부 데이터 수집하기
- 외부 데이터 수집하기
- 데이터 변환하기
- 수집 데이터 검증하기
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 * 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
머신러닝 - 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)
딥러닝 - 시작하기 위한 준비 및 간단한 딥러닝 소개
- 로지스틱 회귀분석 및 Tensorflow 에서 구현
- 다중회귀분석 및 Tensorflow 에서 구현
- MINIST 데이터 소개 및 준비
- Tensorflow에서 로지스틱/다중회귀분석을 이용한 MINIST 문자분류 실습
- 인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow 에서 구현
- Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현
- 여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현
- Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습
- Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow 구현
- Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교
- Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow 구현
- Word2Vec 소개 및 Tensorflow에서 구현
- 구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식Tensorflow 에서 구현
최종 프로젝트 R을 활용한 데이터마이닝 기법 및 머신러닝&딥러닝을 활용한 최종 프로젝트 구축

강사 스케쥴로 인하여 변경 가능성이 있습니다.

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