개강일
2024.02.06모집정원
25명
훈련시간
120일 (총 960시간)
- 4차 산업혁명의 핵심, 빅테이터 수집 및 분석
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빅데이터를 수집, 저장 및 처리하고, 플랫폼을 개발, 분석하여 결과를 도출해내는 능력을 배양하고
데이터 집합으로부터
일정한 법칙을 추론하여 결과 및 행동을 예측하기 위하여 조직 내, 외부의 정형 및 비정형 대용량 데이터를 분석 기획하고
수집, 저장, 처리하여 결과를 시각화하고 실무를 토대로 한 프로젝트 능력을 형성하는 과정입니다.
- 적용 범위가 확대되고 있는 분석 도구
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빅데이터(R)은 통계처리를 위한 공개 소프트웨어 패키지로
현재 가장 주목받는 빅데이터 분석 도구입니다.
R은 자바(JAVA), C, C++, 파이썬(PYTHON) 등 다른 프로그램 언어와
쉽게 연동할 수 있으며, 윈도우, 리눅스, 유닉스, 맥(MAC) OS 등
대부분의 개발 환경을 지원함으로서 금융, 방송, 에이전시, 유통, 제조,
출판, 서비스, IT 등 많은 기업에서 활용 사례가 점차 증가하고 있어
데이터 관련 업무 종사자에게 꼭 필요합니다.
- 수집, 분석 및 호환성이 탁월한 프로그램
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파이썬(PYTHON) 프로그래밍 언어 습득부터 데이터베이스
관리 시스템과 R 프로그래밍, 하둡을 익히며
통계기반, 텍스트 마이닝 기반, 머신 러닝 기반 데이터를
분석하여 결과를 시각화하고 실무를 토대로
한 빅데이터 프로젝트까지 진행하는 능력을 양성합니다.
- 프로그래밍 입문자라면 Python부터 도전!
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Python은 초보자부터 전문가까지 누구든 쉽게 접근할 수 있는 프로그래밍 언어로 다양한
플랫폼에서 활용 가능하며
라이브러리 지원으로 시스템, 네트워크, 웹 개발, 빅데이터 분석 등에 활용되는 기초 문법을 공부합니다.
- 파이썬 기초를 시작으로 알고리즘까지 정리하기
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파이썬은 초보자부터 전문가까지 누구든 쉽게 접근할 수 있는
프로그래밍 언어입니다. 다양한 플랫폼에서 활용 가능하며 라이브러리
지원으로 시스템, 네트워크, 웹 개발, 빅데이터 분석 등에 활용되는
기초 문법을 공부합니다. 파이썬을 활용한 알고리즘을 함께 배워
파이썬의 이해도를 높일 수 있도록 커리큘럼이 구성되어 있습니다.
- 파이썬의 폭넓은 세계
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기초 알고리즘 부터, MVC, 객체, 그래픽 프로그래밍 등 이 모든걸 파이썬을
통해 배울 수 있습니다. 프론트-엔드에서 동작하는 파이썬 프로그램 부터
백-엔드 프로그램 까지 파이썬의 폭넓은 세계를 경험하세요. 파이썬은 동적
타이핑 범용 프로그래밍 언어로, 펄 및 루비와 자주 비교되고 있으며,
다양한 플랫폼에서 쓸 수 있고, 라이브러리(모듈)가 풍부하여, 대학을
비롯한 여러 교육 기관, 연구 기관 및 산업계에서 이용이 증가하고 있습니다.
- 4차 산업혁명을 주도할 개발자 양성 프로그램
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실무 웹개발 프로젝트를 통한 웹 페이지 제작을 위해 프로그램 개발자로서의 역할을 배우고,
웹 언어와 프로그램 언어의 연동 방식을 습득, 활용하여 실무에 적응할 수 있는 기반 지식을 습득하는 과정입니다.
- 머신 러닝의 작동 원리
- 수많은 복잡한 수학/코딩으로, 결국 손전등, 자동차
- 또는 컴퓨터 화면이 작동하는 것과 같은 방식으로 기계적 기능을 수행합니다.
- '머신 러닝'이 가능하다는 것은 주어진 데이터를 사용하여 기능을 수행하고,
- 그리고 시간이 지남에 따라 그 기능이 점차적으로 향상되는 것을 의미합니다.
- 딥 러닝 알고리즘의 다양한 유형
- 머신 러닝은 컴퓨터가 놀라운 작업을 해낼 수 있게 하지만,
- 인간의 지능을 복제하는 것은 여전히 역부족입니다.
- 반면에 심층 신경망은 인간의 뇌를 본떠 훨씬 더 정교한 수준의
- 인공 지능을 나타냅니다.
- 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점
- 기본적인 머신 러닝 모델은 새로운 데이터가 유입됨에 따라
- 특정 기능을 수행하는 데 점점 더 능숙해지지만, 여전히 인간의 개입이 필요합니다.
- AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다.
- 딥 러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의
- 정확성 여부를 스스로 판단할 수 있어 인간의 도움이 필요하지 않습니다.
- 머신러닝·딥러닝을 통한 인공지능(AI)의 획기적 도약
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축적된 데이터를 토대로 상관관계와 특성을 찾아내고 여기에 나타난 패턴을
통해 결론을 내리는 기술 머신러닝과 축적된 데이터를 분석만 하지 않고
이 데이터를 통해 학습까지 하는 기계학습 능력을 활용해 최적의 결론을 내리는
딥러닝은 컴퓨터 과학, 컴퓨터 시각, 자연어 처리, 음성 인식 및 필기 인식,
정보 검색 및 검색 엔진, 생물 정보학, 컴퓨터 그래픽 및 게임, 로보틱스 등
많은 분야에서 응용되고 있습니다.
- 웹서비스 개발
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국내 개발 환경에서 가장 많이 사용되고 있는 기술인 자바를 기반으로
전자정부표준프레임워크 포함 광범위하게 사용되는 스프링 프레임워크
기반의 웹서비스 개발 기술입니다.
협력 기업의 수요를 반영하여 대규모 기업형 웹서비스 개발에 많이 사용되는 리거시 방식의 개발 방식을 중심으로 교육 내용을 편성하였으며
데이터 분석 서비스와의 연계에 필요한 OpenAPI 활용 및 비동기 요청 처리 방법과 데이터 시각화 지원 자바스크립트 라이브러리 활용에 대해 다루게 됩니다.
- 데이터 전처리 및 저장
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수집된 데이터에서 오류 있는 정보, 불필요한 정보를 제거하고 분석에
필요한
정보를 도출하고 전처리 된 데이터는 데이터의 특성에 따라 CSV 등 파일 형태로
저장하거나 데이터베이스에 저장합니다. 수치, 간단한 문자열 등의 데이터는
데이터베이스에 저장하고, 이미지 및 대량의 텍스트는 파일 형태로 운영합니다.
특히 웹사이트에 직접 게시할 정보는 가급적 데이터베이스에 저장 운영합니다.
- 데이터 분석 및 예측 모델 개발
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예측 모델 개발에 필요한 데이터에 대해 다양한 분석을 수행하기 위하여
통계분석,
시각화 등을 통해 의미를 파악합니다. 중요한 의미가 확인되면 웹사이트 서비스
대상 항목으로 선정하고 이러한 과정은 그 자체로 중요한 산출물이 되므로 문서화하여
보존합니다. 데이터 분석을 통해 얻은 정보를 기반으로 예측 모델을 개발합니다.
예측 모델 개발 과정에서 모델의 성능을 충분히 검증할 수 있습니다.
- 데이터 수집
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주제와 관련된 다양한 데이터 수집이 목적으로, 직접 자료는
공공데이터 포털, 서울시 열린 데이터 광장 등 공공 정보와 또는
캐글데이터를 활용합니다.
교육, 경제지표 등 범죄와 관련될 수 있는 간접 정보는 다양한 소스를 통해 수집하고 기술적으로 웹 크롤링 및 OpenAPI를 적용하는 과정으로 활용합니다.
- 데이터 분석 및 예측 모델 서비스
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데이터 분석 및 API 개발은 파이썬으로 수행하지만, 일반적으로 기업의
웹사이트는
자바 기반입니다. 이때 자바에서 파이썬으로 개발된 모델을 사용하는 것이 어려우므로
외부에 데이터를 저장하는 파이썬 기반의 API 서비스가 필요합니다. 데이터 분석 및
예측 모델을 통해 발생하는 데이터를 제공하는 것이 파이썬 기반 API 서비스의
주요 기능입니다. 저장된 데이터를 직접 사용하는 경우 파이썬 서비스를 통하지 않고
자바 웹사이트에서 직접 데이터베이스 및 파일 데이터를 사용하는 것도 가능합니다.
- 데이터 분석 및 예측 서비스 웹사이트 개발
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구축된 데이터와 예측 모델을 활용한 서비스를 제공하는 웹사이트 개발이
목적입니다.
파이썬 기반 API, 데이터 분석 정보를 보여주는 화면 개발 및 데이터 표현은 다양한
시각화 그래프를 통해 수행합니다. 과거 데이터를 기반으로 자동화된 예측을 수행하여
알림 서비스 등을 제공합니다. 분석 과정이 불필요한 직접 데이터 사용의 경우
파이썬 API 서비스를 거치지 않고 데이터베이스 또는 파일 데이터를 활용합니다.
과정을 수료하면 어떠한 작업을 하는지 궁금한가요?
수강생분들의 포트폴리오를 소개합니다.
수강생분들의 포트폴리오를 소개합니다.
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CURRICULUM
(산대특)_파이썬 오픈소스를 활용한 머신러닝 빅데이터 분석 SW개발자 양성_육성
빅데이터를 활용한 예측분석 전문가 양성과정!!
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웹 표준을 적용한 Web Front 개발
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파이썬 프로그래밍과 자료구조 알고리즘
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장고 프레임워크 기반 웹 프로그래밍
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데이터 모델, 수집 및 처리 (수집, 가공, 저장)
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데이터 분석, 머신러닝/딥러닝
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Spark기반 빅데이터 분석 처리 (DataBricks 플랫폼 활용)
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장고 프레임워크를 활용한 웹 대시보드 개발 (1차 팀프로젝트)
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데이터 수집, 분석 및 머신러닝 모델 제작 (2차 팀 프로젝트)
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빅데이터 분석 및 ML모델 생성, 서비스 배포 프로젝트(3차 팀프로젝트)
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the-
Interview
Interview
하이미디어를 말하다
취업생 인터뷰
스스로에 대한 자신감을 얻게 되었습니다!
무엇보다도 스스로에 대한 자신감을 얻게 된 것이 가장 큰 수확이었습니다. 처음에는 내가 이 과정을 잘 따라갈 수 있을까 걱정도 많았지만, 꾸준히 학습하고 과제를 수행하면서 점점 실력이 향상되는 것을 직접 느낄 수 있었습니다.
취업생 인터뷰
최신 기술을 접하고 활발한 정보 공유를 경험할 수 있었던 과정!
상주하는 코치님과 각 조별로 멘토님이 있고, 멘토링 시간 외에도 메신저를 통해 멘토님께 연락하여 조언을 구할 수 있기 때문에 적극적으로 조언을 구하며 공부했습니다.
취업생 인터뷰
실무 맞춤형 커리큘럼과 취업 알선 및 지원 덕분에 취업에 성공할 수 있었습니다!
수강을 통해 웹 개발의 기본적인 지식과 개념을 체계적으로 습득할 수 있었습니다. 특히, 실무 중심의 탄탄한 프로젝트 중심의 학습 방식 덕분에 이론과 실무를 연결하며 이해도를 높이고 자신감을 키울 수 있었습니다.
취업생 인터뷰
막막했지만 차근차근 하나씩 준비해서 취업에 성공했습니다
하이미디어에서 이력서, 포트폴리오 작성에 관한 도움을 많이 주셨고, 구직 관련 공고도 제공해주셔서 혼자서 준비했을 때보다 심적으로 의지가 되고 많은 도움이 되지 않았나 싶습니다.
이런 과정들은 어떠세요?
마감이 얼마 안남은 동일 분류의 과정들을 추천해 드립니다.
마감이 얼마 안남은 동일 분류의 과정들을 추천해 드립니다.
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React.js와 Springboot를 활용한 자바 풀스택 개발자
디지털 기술을 기반으로 하는 다양한 기기의 융합, 네트워크의 융합, 콘텐츠의 융합을 등을 ...
[IBM x Redhat] AI Trasformation(AX) Academy
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자바 풀스택&AI를 활용한 개발자양성 취업과정(APS플랫폼 개발)
웹 애플리케이션 개발 프로그래밍 언어와 클라우드 활용 능력을 중점으로 JAVA,DB,Spr...
(클라우드운영관리)도커&쿠버네티스를 활용한 클라우드 시스템 설계 및 운영 엔지니어(AWS)
도커와 쿠버네티스의 기본 원리와 아키텍처를 배우며, 이를 바탕으로 클라우드 인프라를 설계하...
[K디지털](실무 프로젝트기반) 자바 풀스택 개발자(React.js와 Springboot활용)
JAVA 프로그래밍언어 등 디지털기술을 기반으로 다양한 기기의 융합, 콘텐츠의 융합을 통해...
(디지털컨버전스)자바(JAVA)기반 풀스택(프론트엔드&백엔드) IT개발자
소프트웨어 개발 프로세스의 모든 단계에서 작업할 수 있는 능력을 갖춘 전문가풀스택 개발자는...
[더존비즈온] Cloud(DX) Academy
더존비즈온과 함께 만들어나가는 프로젝트 포트폴리오를 제작합니다.현업에서 수행하는 프로젝트 ...