SW프로그래밍 & 

빅데이터분석



과정소개

SW프로그래밍 &

빅데이터 융·복합과정 


프로그래밍 언어인 Java를 바탕으로 인터넷이나 인트라넷을 위한 웹사이트를 개발 할  수 있도록 지도하며, 빅데이터를 이해하는 능력과 처리하는 능력, 시각화 시켜서 전달하는 능력을 학습합니다.

과정소개

SW프로그래밍 & 빅데이터분석

융·복합 과정


프로그래밍 언어인 Java를 바탕으로 인터넷이나 인트라넷을 위한 웹사이트를

개발할 수 있도록 지도하며, 빅데이터를 이해하는 능력과 처리하는 능력,

시각화 시켜서 전달하는 능력을 학습합니다.

과정명     SW프로그래밍&빅데이터분석
자격요건    IT분야로 취업을 원하는 분
    최종학교 졸업예정자
    학점은행제, 사이버대학, 방통대 재학생
    고용보험에 가입되어 있지 않은 분
교육시간
     09:00~18:00 (주 5일수업 / 하루 8시간) ,(출석 80%, 결석 20% 가능) 
총교육시간
     5.5개월(110일/총 880시간)
교육일정

    ㆍ 21년 3월24일 ~ 8월 27일(신청가능)

    21년 4월22일 ~ 10월 6일(신청가능) 

교육장소     홍대 / 신촌 / 종로 / 강남 / 중화
교육비용     교육총비용전액무료  ※ 개인 부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
     교육수당지원ㆍ국민내일배움 카드 훈련수당 30만원 (소요기간 2주)      ㆍ국민취업지원제도 훈련수당 58만원 (소요기간 4주)
비고

  ㆍ수강 중 취업이 되면 조기취업으로 처리가능            ㆍ관련자격증: 정보처리(산업)기사,  빅데이터분석기사,  ADsP, SQLD


교육 수강 절차



01

문의 및 상담 진행


홈페이지 문의 및 

오픈소스잡에  방문하여 비전과  

적성에 적합한 교육과정을 

전문적인 상담을 통해 제공합니다.



02

내일 배움카드 발급


자격요건 확인, 일정 신청확인등

전 과정을 안내하여 훈련생들이

신속하게 내일배움카드를

수령할 수 있게 합니다.



03

교육수강


능력단위별 일정에 맞게 훈련을

실시하며, 능력단위별 평가 및

프로젝트를 진행하여

포트폴리오를 구축합니다.



04

취업지원


취업세미나, 일대일 취업피드백

(이력서&면접컨설팅), 

JOB 매칭 솔루션을

제공합니다.

EDUCATION.01

SW Programming


응용소프트웨어 개발에 사용되는 프로그래밍 언어의 기초 문법을 적용하고,

언어의 특징과 라이브러리를 활용하여 기본 응용 소프트웨어 구현할 수 있습니다.





웹프로그래밍

ㆍDB   ㆍHTML   ㆍCSS   ㆍjQuery

ㆍJava   ㆍJSP   ㆍSpring

+

세미 프로젝트, 중간프로젝트 실행


빅데이터 분석
ㆍR   ㆍPython   ㆍMachine Leaming    
ㆍDeep Leaming(텐서플로우)

+

파이널 프로젝트 실행


EDUCATION.02

Big Data


데이터 다운로드부터 정제, 문제 해결 방법 구상, 파이썬 코드로 구현까지

다양한 데이터를 스스로 분석하여 데이터로부터 가치를 얻는 지식 및 기술을 익힙니다.

EDUCATION.01 

SW프로그래밍

응용소프트웨어 개발에 사용되는 프로그래밍 언어의 기초 문법을 적용하고,언어의 특징과 라이브러리를 활용하여 기본 응용 소프트웨어 구현할 수 있습니다.



SW프로그래밍

ㆍDB   ㆍHTML   ㆍCSS   ㆍjQuery

ㆍJava   ㆍJSP   ㆍSpring



EDUCATION.02

빅데이터 분석

데이터 다운로드부터 정제, 문제 해결 방법 구상, 파이썬 코드로 구현까지 다양한 데이터를 스스로 분석하여 데이터로부터  가치를 얻는 지식 및 기술



빅데이터 분석

ㆍR   ㆍPython   ㆍMachine Leaming    
ㆍDeep Leaming(텐서플로우)

파이널 프로젝트 실행


CURRICULUM

교육 과정


오픈소스잡의 연계 교육과정은 NCS 교육기준을 준수하고 있습니다.

CURRICULUM

교육 과정

오픈소스잡의 연계교육과정은 NCS 교육기준을

 준수하고 있습니다.

SW프로그래밍
주제강의 내용
DataBase

   ㆍ요구사항 분석 및 개념적,  모델링

   테이블 정의 및 제약 조건

   ㆍData Query Language :Select 

   ㆍ연산자, 내장 함수의 활용

   ㆍ심화 Select 문 사용

   ㆍ데이터베이스 객체(View..)

   ㆍ계정 생성, 권한 및 보안

HTML

   ㆍ개발환경 설정 및 HTML 개요

   ㆍHTML Basic

   ㆍHTML 실전 마크업 및 레이아웃

   ㆍ명확한 정보 구조 설계

   ㆍHTML 의 요소 성격의 구분

   ㆍHTML 의 DOCTYPE, 공통 속성

CSS

   ㆍCSS의 개요 및 적용방법

   ㆍCSS 선택자(Selector), Box

   ㆍ배치에 관한 속성

   ㆍBorder 관련 속성 , Background 관련 속성

   ㆍText Effects

   ㆍUser Interface 관련 속성, Animation, Transition

JavaScript

   ㆍ자바 스크립트 기초

   ㆍ자바 스크립트 반복문, 제어문

   ㆍ여러가지 객체

   ㆍ함수 생성 방법

   ㆍ지역변수 전역변수 구분하기

   ㆍ함수 파라메터

   ㆍ자바스크립트 엔진

   ㆍ1.실행컨텍스트 2.활성화객체

   ㆍ3.변수객체화 4.스코프 체인

   ㆍ콜백함수, 중첩함수

   ㆍ클로저란

   ㆍ클래스 기초, 상속문법

   ㆍ라이브러리 활용 및 문서탐색

Java

   ㆍ개발환경 및 플랫폼 구조

   ㆍ변수 및 연산자, 제어문(조건판단, 반복)이해

   ㆍ클래스의 이해 및 멤버를 기반으로 객체 생성

   ㆍOOP의 핵심 기능의 이해

   ㆍCollection 활용 : List, Set, Map 등

   ㆍStream기반의 File 입출력

   ㆍThread : Multi Thread에 의한 Multi Tasking, Thread 활용

   ㆍJDBC : DB연동 프로그래밍(CRUD)

   ㆍTCP,UDP,Thread기반 네트워크 프로그래밍

   ㆍ자바 응용 프로젝트 작성 및 발표

JSP

   ㆍWAS 환경 구축과 아키텍처의 이해

   ㆍ서블릿과 JSP 개요와 API 이해

   ㆍ요청 처리 : Get /Post, Request/Response

   ㆍ사용자 정보 유지를 위한 메커니즘 : Session, Cookie

   ㆍ표현언어

   ㆍMVC 패턴 구조와 역할

   ㆍ게시판, 자원관리 등의 웹 응용프로그램 작성

    ㆍORM Framework(MyBatis 적용)

Spring
Framework

   ㆍSpring framework의 구조 이해

   ㆍDependency Injection의 이해

   ㆍDependency Injection의 응집력 및 결합도

   ㆍAOP 프로그래밍 기법의 이해와 적용

  ㆍSpringMVC 패턴의 구조와 역할

  ㆍ스프링 프레임워크에서 ORM 연동 및 CRUD 구현

  ㆍSpring기반의 웹 프로그래밍 실습

  ㆍ실무적 웹 프로젝트 개발

  ㆍ(기획-요구분석설계-구현-시연-평가)

프로젝트

   ㆍ세미프로젝트

빅데이터 분석
주제
강의 내용

R
기초데이터
분석

   ㆍR 구조와 기본명령어 학습

   ㆍ데이터 시각화

   ㆍData 수집 및 가공

   ㆍFile I/O

   ㆍ정형, 비정형 데이터 처리(RDBMS, NoSQL)

   ㆍ형태소 분석

   ㆍ기술통계 관련 명령어

   ㆍ추론통계 기본 이해

Python

   ㆍ파이썬 개발환경 설정 및 활용

   ㆍ코드 작성 방법 및 기본 명령문

   ㆍ함수와 클래스의 이해

   ㆍDB 연동 프로그래밍(CRUD)

   ㆍ네트워크 : 네트워크 관련 클래스, Socket API 사용

   ㆍ웹 문서 작성 및 배포

   ㆍWeb data Scraping

   ㆍ펌웨어 구현

   ㆍ디바이스 드라이버 구현

   ㆍ임베디드 애플리케이션 구현

   ㆍPython 프로그래밍 

Django

   ㆍDjango framework 구조의 이해

   ㆍClient 요청 및 처리

   ㆍDjango 템플릿 시스템의 활용

   ㆍDjango로 DB연동 웹 프로그래밍

라이브러리를 활용한
데이터분석

   ㆍAnaconda 설치

   ㆍNumpy/Pandas 패키지 로 데이터 핸들링 

   ㆍ시각화 :Matplotlib활용 

   ㆍ기술통계 : 데이터 처리

데이터마이닝

  ㆍCSV, Excel, JSON, XML 등의 파일I/O

   ㆍ데이터 전처리

   ㆍ정형 / 비정형 데이터 처리

   ㆍ형태소 분석

   ㆍScipy / StatsModel 등의 패키지 활용

   ㆍ추론 통계 개념 이해

머신러닝
(Machine Learning)

   ㆍ분석 알고리즘 개념 이해 및 활용

   ㆍ교차분석, 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석

   ㆍ의사결정나무, 나이브베이즈 분류

   ㆍ랜덤포레스트, K-NN, 서포트벡터머신

   ㆍ인공신경망(ANN) - Perceptron

   ㆍ다층신경망(MLP)

   ㆍ군집분석, K-means 클러스터링

딥러닝
(TensorFlow)

   ㆍTensorFlow 설치 및 기본 이해

   ㆍ변수, 상수

   ㆍTensorBoard로 시각화

   ㆍTensorFlow 함수활용

   ㆍTensorFlow로 회귀/분류 모델 작성

   ㆍNeural Network - Deep Learning

   ㆍCNN, RNN의 이해 및 실습

   ㆍ데이터 분석 프로젝트 작성 및 발표

프로젝트

   ㆍ기획서작성

   ㆍ기술서작성

   ㆍ구현:프로젝트 기획 및 UI설계

   ㆍ요구사항을 통한 상세분석

   ㆍ발표및시연



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