실업자 과정
빅데이터 융합 자바 백엔드 개발자
디지털 기술을 기반으로 하는 다양한 기기의 융합, 네트워크의 융합, 콘텐츠의 융합을 등을 통해 새로운 형태의 제품이나 융합 서비스를 창출하기 위하여, 기기와 네트워크, 콘텐츠를 기획하고, 이를 설계, 제작, 운용 및 시험 등을 수행하는 능력을 함양할 수 있는 과정입니다.
평일7월 23일
100일
20명
- 4차 산업혁명의 핵심, 빅테이터 수집 및 분석
-
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
- 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
- 자바(JAVA) 및 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.
-
프로그램 언어를 습득하고 적응할 수 있는
웹프로그래머 -
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.
- 웹을 통해 실행 가능한 이상적인 프로그램
- JAVA의 개념 및 기초 문법을 이해하고, 객체 지향 프로그래밍 기법에 대한 이론 및 실습을 통해 실무 JAVA 프로그래밍을 교육을 통해 초보 개발자나 JAVA의 기초가 제대로 잡히지 않았거나 클래스 또는 객체를 제대로 이해하지 못하는 교육생들에게 명확하게 개념을 잡을 수 있도록 코드의 로직을 이해할 수 있는 과정입니다.
- 안정적이며 경제적인 프로그램 관리
- Java는 장점이 많고 다재다능해 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 모든 장치 또는 운영 체제에서 실행할 수 있는 독립적 플랫폼이며, 객체지향방식으로 프로그램 수정시 추가, 수정을 하더라도 캡슐화를 통해 주변 영향이 적기때문에 유지보수가 쉬워서 매우 경제적이며, 자동 메모리 관리 및 강력한 예외 처리는 안정성을 보장합니다. 또한 보안 관리자 및 암호화 지원과 같은 기능으로 보안을 우선시합니다. 풍부한 표준 라이브러리는 다양한 기능을 제공하며 Java의 멀티스레딩 기능은 동시 프로그래밍을 가능하게 합니다.
- 호환성이 높은 프로그래밍 언어
- 어떤 환경에서도 '같은 코드로' 실행이 가능하다는 점은 독립적 플랫폼인 자바의 특성을 나타냅니다.같은 자바 코드로 윈도우 환경에서도 리눅스 환경에서도 안드로이드 환경에서도 CPU가 다르더라도 모두 프로그램의 실행이 가능하다는 것은 엄청난 장점입니다. JAVA는 이런 플랫폼 독립성을 확보하여 소프트웨어의 개발, 유지 보수에 매우 유리한 언어라고 할 수 있습니다. 자바는 특히 우리나라에서 차지하는 비중이 상당합니다. 우리나라 기업에서 사용하는 프로그램의 80% 이상은 자바로 만들어졌다고 해도 과언이 아니기에 오랜 시간 굳건한 생태계를 구축하고 유지했기 때문에 자바로 만들어진 수많은 라이브러리가 존재합니다.
- 4차 산업혁명을 주도할 개발자 양성 프로그램
-
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
- 많은 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 인공지능의 획기적 도약
- 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
- 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
- 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
- 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
- 주제와 관련된 다양한 데이터 수집이 목적으로, 직접 자료는 공공데이터 포털, 서울시 열린 데이터 광장 등 공공 정보와 또는 캐글데이터를 활용합니다. 교육, 경제지표 등 범죄와 관련 될 수 있는 간접 정보는 다양한 소스를 통해 수집하고 기술적으로 웹 크롤링 및 OpenAPI를 적용하는 과정으로 활용합니다.
- 데이터 분석 및 예측 모델 서비스
- 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 API서비스가 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
- 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.
커리큘럼
|
NCS 전공 교과
|
JAVA 프로그래밍
데이터베이스
웹 표준을 적용한 Web Front 개발
|
|
웹표준 기초
|
프론트엔드 개발을 위한 웹표준 기초
|
|
빅데이터
|
빅데이터
|
|
머신러닝과 딥러닝
|
머신러닝과 딥러닝
|
|
프로젝트
|
JAVA기반 웹사이트 제작 프로젝트
공공 및 산업 데이터 분석 서비스 개발 프로젝트
|
취업성공, 그들이 말하다!
하이미디어 취업생분들의 생생한 현장 토크.
될 때까지 한다는 마음으로!
인공지능(AI-X) 프로젝트 부트캠프 6기 김ㅇ환
열정적인 면학 분위기 속에서 열심히 학습했습니다
클라우드 기반의 자바 풀스택 (Springboot, React, flutter) 개발자 이ㅇ국
다양한 방법으로 학습 내용 이해를 시도했습니다
심화_생성형 AI활용 인재양성과정 지ㅇ현
학습 내용을 온전히 나의 것으로 만드세요!
클라우드 기반 MSA 풀스택 자바 개발자, 심화과정 AI-X 6기 남ㅇ경
이런 과정들은 어떠세요?
마감이 얼마 안남은 동일 분류의 과정들을 추천해 드립니다.
마감이 얼마 안남은 동일 분류의 과정들을 추천해 드립니다.
