IT
프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정
가성비몬
2024. 8. 29. 10:30
교과편성 연계표
교과목 목록
NCS 소양교과(직업기초능력) 교과목, 단위시간 정보 제공교과목명세부내용훈련시간총 훈련시간| 프로그래밍 언어 활용 | ● 프로그래밍문법활용, 언어특성활용, 라이브러리활용 ● Java OOP, Python 활용 ● 웹&앱개발이해 ● 웹데이터크롤링 |
60 시간 |
| Python 분석 라이브러리 |
● Pandas를활용한데이터처리 ● Numpy패키지활용 ● Matplotlib을활용한데이터시각화 ● Seaborn 데이터분포시각화 |
32 시간 |
| 데이터베이스 구축 | ● 데이터베이스구현 ● 데이터베이스생성및활용 ● SQL 이해및활용 ● SQL 응용 ● 응용시스템의요구기능에적합한 SQL 작성 |
10 시간 |
| IT프로젝트 실행 개론 | ● 프로젝트 개요 ● 프로젝트 구성원 역할 ● 프로젝트 기획 및 관리 ● 프로젝트 평가 | 5 시간 |
| 프로젝트 품질관리론 | ● 프로젝트 품질관리 방법론 | 3 시간 |
| 데이터 수집, 전처리 및 분석용 데이터 셋 구축 | ● 빅데이터수집시스템설계및구성 ● 빅데이터수집·변환모듈개발 ● 수집데이터검증모듈개발 ● 데이터 클랜징 ● 학습/검증/평가데이터셋 |
24 시간 |
| 머신러닝 알고리즘 이해 및 실습 |
● AI, 머신러닝, 딥러닝 이해 ● 머신러닝시스템개발환경구축 ● 머신러닝모델평가와최적화 ● Scikit-learn을활용한머신러닝실습 ● 지도학습과비지도학습 ● 회귀분석, 선형회귀, 분류 ● 인공신경망, 강화학습 ● 차원축소, 군집화 |
48 시간 |
| 학습데이터의 유형 및 서비스 적용 사례 특강 |
● 학습데이터란 ● 학습데이터 유형 ● 서비스 적용 사례1 ● 서비스 적용 사례2 | 4 시간 |
| Text 데이터 분석 | ● 벡터화 ● 텍스트데이터변환하기 ● 텍스트데이터분석수행방법계획하기 ML 모델분석 ● 텍스트데이터분류결과분석하기 ● 정형데이터결합분석수행하기 |
32 시간 |
| 모델 성능 평가 | ● 회귀 : MAE, MSE, RMSE, R-Square ● 분류 : CM, Accuracy, Precision, Recall, F1, ROCAUC ● Cross Validation : K Fold, Stratified K Fold, Cross val score ● GridSearchCV : Cross validation, Hyper Parameter Tuning |
24 시간 |
| 웹 서비스 개발 | ● Back-end 개발 ● Django 서버프로그램개발이해 ● 웹데이터크롤링 Front-end 개발 ● 웹표준기술(HTML, CSS, JS)을이용한클라이언트프로그램개발이해 |
56 시간 |
| 학습데이터 기반 웹 서비스 사례 |
● 학습데이터 서비스 적용 A to Z ● 데이터 분석 시 도메인에 대한 이해의 중요성 ● 밀크T 데이터 기반 서비스 사례 분석 ● 훈련생Q&A |
2 시간 |
| 딥러닝 알고리즘 구현 | ● 딥러닝알고리즘실습 ● 텐서플로우/케라스설치및환경설정 ● 비용함수와경사하강법알고리즘 ● 단층퍼셉트론, 다층퍼셉트론 ● OpenCV4 컴퓨터비전머신러닝 ● 다양한시계열데이터분석(RNN) Case Study ● 지각인식, 자연어, 이미지, 영상, 챗봇활용사례 |
56 시간 |
| Python NLP 라이브러리 활용 |
● Python 정규표현식 ● 자연어처리파이프라인 ● 단어토큰화 ● TF ● IDF 벡터 ● 의미분석 ● word2vec 활용 ● 개체명인식 |
80 시간 |
| 딥러닝 알고리즘 기반 웹 서비스 사례 |
● 딥러닝 알고리즘 웹 서비스 적용의 핵심 ● 딥러닝 알고리즘 웹서비스 사례 연구-밀크T아이를 중심으로 ● 훈련생Q&A |
2 시간 |
| Linux 서버 구축 | ● Linux 개발환경구축 ● Linux 명령어활용 Linux 시스템운영 ● 서버구축(Telnet, 네임서버, 메일서버, 웹서버, Ftp, DHCP) |
16 시간 |
| AWS 환경 이해와 활용 | ● 클라우드컴퓨팅환경 ● AWS 플랫폼아마존웹서비스 ● AWS컴퓨팅/네트워킹/스토리지/DB/분석/애플리케이션 ● AWS 활용 실습 | 24 시간 |
| Hadoop 활용 및 빅데이터 처리 |
● Hadoop의 개요 ● DFS 소개 ● Hadoop 시스템 구축 ● MapReduce를 활용한 병렬처리 및 프로그래밍 ● 데이터 Integration을 위한 Sqoop 소개 및 설치 ● Spark : 데이터프레임 ● 구조적API ● 집계연산 ● 데이터소스 |
80 시간 |
| 데이터 수집 | ● 유아동 필기체 인식 프로젝트 ● 1:1 맞춤형 학습진단 서비스 개발 ● 지역별 교재 주문량 분석예측 프로젝트 ● 학습이력 데이터 기반 문항 추천 서비스 개발 |
46 시간 |
| 데이터 시각화 | ● 유아동 필기체 인식 프로젝트 ● 1:1 맞춤형 학습진단 서비스 개발 ● 지역별 교재 주문량 분석예측 프로젝트 ● 학습이력 데이터 기반 문항 추천 서비스 개발 |
44 시간 |
| 데이터 분석 서비스 개발 | ● 유아동 필기체 인식 프로젝트 ● 1:1 맞춤형 학습진단 서비스 개발 ● 지역별 교재 주문량 분석예측 프로젝트 ● 학습이력 데이터 기반 문항 추천 서비스 개발 |
124 시간 |
| 데이터 인프라 구축 및 대고객 서비스 개발 | ● 유아동 필기체 인식 프로젝트 ● 1:1 맞춤형 학습진단 서비스 개발 ● 지역별 교재 주문량 분석예측 프로젝트 ● 학습이력 데이터 기반 문항 추천 서비스 개발 |
182 시간 |
| 미래 교육과 교육서비스 동향 |
● 교육시장 개요 ● 교육 서비스 ● 미래 교육 서비스 진화 ● 우리가 꿈꾸는 교육 서비스 |
2 시간 |
| 입학식 및 오리엔테이션 | ● 입학식 ● 아카데미 오리엔테이션 | 2 시간 |
| 잡서칭 | ● 직무소개 ● 직무매칭을 위한 훈련생 직무검사 실시 및 결과 해석 ● 자기소개서 작성 방법 및 작성 실습 ● 이력서 작성 방법 및 작성 실습 ● 면접 방법 및 모의면접 |
8 시간 |
| 해커톤 | ● 프로젝트 주제 연관 해커톤 실시 ● 결과물 평가 ● 수상 | 8 시간 |
| 취업설명회 | ● 천재교육그룹 및 관계사 채용 담당자들의 기업 소개 | 1 시간 |
| 수료식 | ● 수료식 ● 채용 훈련생에 대한 입사 안내(각사별) | 1 시간 |
| 976 시간 |