| 교육기간 | :
2017-12-18 ~ 2018-07-05 |
교 수 | : 임동조 선생님 |
|---|---|---|---|
| 교육시간 | : 일 5시간, 월~금 (09:00~14:00) | 정 원 | : 20 명 |
| 과정구성 | : | 접수인원 | : 17 명 |
| 접수마감 | : 2017-12-14 | 계좌코드 | : 20010202 |
| 교육대상 | : 실업자, 근로자수강지원(정규직), 능력개발카드제(비정규직), |
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수강료 :
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| 기 간 | 2017-12-18 ~ 2018-07-05 |
|---|---|
| 시 간 | 일 5시간, 월~금 (09:00~14:00) |
| 강 사 | 임동조 선생님 |
| 정 원 | 20 명 |
| 접수마감 | 2017-12-14 |
| 수강료 |
(본인부담금 : 원) |
| 구분 | 자격증명 | 시행처 |
|---|---|---|
| 전공 | 데이터 분석 준전문가 | 한국데이터진흥원 |
| 데이터 과학자 | 데이터 엔지니어 | 데이터분석가 |
| 구분 | 과목 | 교육내용 | 교육시간 |
|---|---|---|---|
| 1 | 빅데이터(Bigdata) 수집 | - 데이터 수집 계획 수립하기
- 빅데이터 수집 시스템 구성하기 - 내부 데이터 수집하기 - 외부 데이터 수집하기 - 데이터 변환하기 - 수집 데이터 검증하기 |
총 60시간 |
| 2 | 분석용 데이터 탐색 | - 기본통계 확인하기
- 데이터 분포 분석하기 - 변수간 관계 확인하기 - 데이터 정제하기 - 데이터 변화 적재하기 - 분석용 데이터 검증하기 |
총 45시간 |
| 3 | 빅데이터(Bigdata) 저장 | - 빅데이터 저장 계획 수립하기
- 빅데이터 저장 모델 설계하기 - 빅데이터 저장 관리시스템 구성하기 - 빅데이터 적재하기 - 빅데이터 운영하기 |
총 90시간 |
| 4 | 빅데이터(Bigdata) 분석 결과 시각화 | - 분석 결과 스토리텔링하기
- 분석 정보 시각화하기 - 분석 정보 시각표현하기 |
총 60시간 |
| 5 | 텍스트마이닝 기반 데이터 분석 | - 텍스트마이닝 기반 데이터 분석 방법 계획하기
- 텍스트 변환하기 - 단어사전 구축하기 - 텍스트 분류 결과 분석하기 - 정형 데이터 결합 분석 수행하기 |
총 60시간 |
| 6 | 머신러닝 기반 데이터 분석 | - 머신러닝 수행방법 계획하기
- 데이터셋 분할하기 - 지도학습 모델적용하기 - 자율학습 모델 적용하기 - 모델 성능 평가하기 - 학습결과 적용하기 |
총 60시간 |
| 7 | 통계기반 데이터 분석 | - 가설 설정하기
- 빅데이터 모델 개발하기 - 빅데이터 모델 평가 검증하기 - 빅데이터 모델 운영방안 마련하기 |
총 45시간 |
| 8 | 빅데이터(Bigdata) 처리 | - 빅데이터 처리 계획 수립하기
- 빅데이터 처리 시스템 구성하기 - 분산병렬 수행하기 - 실시간 수행하기 - 이벤트 처리 수행하기 |
총 90시간 |
| 9 | 하둡(Hadoop) 프로그래밍 실무 | - 맵리듀스 개요 확인하기
- 맵리듀스 프로그래밍 실행하기 - 맵리듀스 활용하기 - 하둡관리와 피그 실행하기 - 하이브와 Hbase 실행하기 |
총 70시간 |
| 10 | R과 Knitr 개발 실무 | - R 개발 환경 설정하기
- R언어 기초 문법, 데이터 조작하기 - Knitr, 데이터 연동 문서 제작하기 |
총 50시간 |
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