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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]

빅데이터 분석 & 처리를위한 자바 웹 개발자 양성과정

IT 개발의 중심인 JAVA와 4차 산업혁명의 중심 빅데이터 교육을 동시에!엄청난 양의 빅데이터를 분석하고 관리할 수 있는 자바 웹개발자가 되어보자.

국내 빅데이터 시장규모

현재 사회에서 일반적으로 쓰이는 프로그래머란 다양한 프로그래밍 언어를 통해 소프트웨어 개발, 웹페이지 구축, 웹 페이지 유지/보수, 프로그램 개발, 스마트폰 어플리케이션 개발 등 다양한 분야의 애플리케이션 구현을 주 업무로 진행하는 전문직입니다.
그 다양한 프로그래밍 언어 중 “JAVA"를 활용하는 개발자를 자바 개발자라고 합니다.

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.


4차혁명과 빅데이터, 미래에서 현실로!!

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. 즉, 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.


현재 개발시장의 핵심 JAVA + 미래 산업시대의 핵심 BIGDATA 지금 준비하면 미래지향적인 인재가 될 수 있습니다.

교육과정 목표

본원에서 진행하는 “빅데이터 분석 & 처리를위한 자바 웹 개발자 양성과정”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 목표로 하고 있습니다. 따라서 수강생은 본 과정을 통해 기초 Java, 자바기반 JSP, Servlet 프로그래밍, DBMS 오라클 데이터베이스 기초 및 데이터를 다루는 SQL 기술에 대해 상세하게 배울 수 있습니다. 나아가 자바 웹개발에서 가장 많이 사용되고 있는 자바기반 프레임워크인 Spring 기본모듈구성, 아키텍처 DI, DL, IoC, 최근 개발모델의 핵심인 Spring AOP, AspectJ Annotation, 표현언어인 SpEL, Spring WEB MVC, Spring JDBC, Spring Transaction 등 개발에 필요한 부분을 체계적으로 실습을 통해 학습하며 객체지향 모델링, Repository 작성, Query Method, @Query, Querydsl을 통해 DB의 SQL이 메소드 기반의 타입, JPQL로 작성되는지에 대한 이해도를 넓히고 실무에서 사용가능할 수 있도록 다양한 예제를 통해 학습할 수 있습니다. 이후 이를 확장해서 4차혁명 시대에 가장 큰 이슈가 되고 있는 빅데이터 기초 환경부터 빅데이터 하둡개발, R을 활용한 빅데이터 통계 및 분석까지 배우게 됩니다.

교육과정에 필요한 인재

왜 오라클자바교육센터를 선택하여야 하는가!

오라클자바교육센터의 취업연계시스템

과거 사례 기업

  • dfi biz
  • lbc soft
  • 인우기술
  • 먼데이코리아
  • 플립커뮤니케이션즈
  • 먼데이코리아
  • 디에스멘토링
  • 위지안
  • exsoft
  • 쓰리알디인포㈜
  • 에스에스비정보기술
  • 쌍용정보통신
  • 이지웰페어
  • 파수닷컴
  • 코스코이
  • 나눔기술
  • 알엘케이
  • ㈜이공감
  • 이에스이주식회사
  • 아키텍트그룹
  • ㈜와이즈넛
  • 에즈넷
  • 네비스텍
  • 한국문화예술위원회
  • 세이정보기술
  • ㈜매트릭스2B
  • 로이테크원
  • 이프정보시스템
  • LSK Global PS
  • 프로미 시스템즈㈜
  • 이니텍
  • 더난소프트
  • 휴먼엔시스
  • 이지케어텍
  • 누리봄
  • 크리니티
  • 아이비리더스
  • 한화S&C
  • 캡소프트
  • 다이퀘스트

그 외 다수..

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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