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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]

머신러닝&딥러닝 기반 빅데이터 분석전문가 양성과정

4차혁명에 맞춘 빅데이터의 시대 !!! 지금 준비하고 취업하세요!

빅데이터 도입계획

제4차 산업혁명 시 대는 모든 데이터를 인공지능이 분석, 처리하는 시대로 아날로그의 완전한 디지털화,인공지능화를 의미합니다.
따라서 개인비서 로봇이 자율 주행 택시를 예약하고 도착시간과 일기예보를 정확히 알려주는 현실을 곧 마주하게 될 것입니다.


이런 4차 혁명시대에서 빅데이터 시장규모는 거대화되었으며 전 산업분야에서 데이터의 관리와 분석, 그리고 변환 활용은 큰 핵심 과제 가 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.


이에 데이터간의 상호작용을 분석하고 미분류 데이터 관리 능력 등을 통해 정확한 관련 결과를 도출할 수 있는 데이터 분석 교육 및 수 집된 데이터를 기반으로 머신러닝과 딥러닝을 원활하게 사용할 수 있는 실무 교육을 통한 빅데이터 분석 전문가 인력 양성을 목표로 본 교육과정을 편성하였습니다.

교육과정 목표

본원에서 진행하는 “머신러닝&딥러닝 기반 빅데이터 분석전문가 양성과정” 은 4차산업 기술에 이슈가 되고 있는 빅데이터 수집, 분석, 처리, 가공과 더불어 4차 혁명의 핵심기술은 인공지능, 머신러닝(기계학습), 딥러닝, Tensorflow, 데이터마이닝 기법에 대한 이론과 실무에 적합한 다양한 예제 실습을 통해 교육 이해도를 높입니다. 또한 실무에 바로 투입 가능한 빅데이터 분석 전문가 양성을 위해 빅데이터 기반 프로젝트를 교육에서 진행함으로서 훈련생 모두 빅데이터 전문가가 될 수 있습니다.

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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