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[K-디지털 트레이닝] 현업전문가 멘토링
빅데이터분석(파이썬) & 자바 개발자 양성과정
훈련과정 [K-디지털 트레이닝] 현업전문가 멘토링
빅데이터분석(파이썬) & 자바 개발자 양성과정
훈련자격 ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ국민취업지원제도대상자ㆍ재학생(방통대,야간대)
ㆍ졸업까지 남은 수업연한이 2년 이내인 대학생 또는 졸업생
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) 총교육시간 6개월 (총960시간)
교육일정 5회차: 2022년 06월30일 ~ 2022년 12월27일 [훈련생모집]
교육장소 강남
교육비용 교육총비용 9,140,160원ㆍ전액무료ㆍ
교육문의 및 신청
02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담전화 카톡 상담카톡
개인부담금 전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

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자바빅데이터

 

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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
기초 SW 프로그래밍
HTML
  • • 개발환경 설정 및 HTML 개요
  • • HTML Basic
  • • HTML 실전 마크업 및 레이아웃
  • • 명확한 정보 구조 설계
  • • HTML 의 요소 성격의 구분
  • • HTML 의 DOCTYPE, 공통 속성
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CSS
  • • CSS의 개요 및 적용방법
  • • CSS 선택자(Selector) , Box Md디
  • • 배치에 관한 속성 (float vs position)
  • • Border 관련 속성 , Background 관련 속성
  • • Text Effects
  • • User Interface 관련 속성, Animation, Transition 속성
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자바스크립트
jQuery 프레임워크
  • • 자바 스크립트 기초
  • • 자바 스크립트 반복문, 제어문
  • • 여러가지 객체
  • • 함수 생성 방법
  • • 지역변수 전역변수 구분하기
  • • 함수 파라메터
  • • 자바스크립트 엔진
  • • 1.실행컨텍스트 2.활성화객체
  • • 3.변수객체화 4.스코프 체인
  • • 콜백함수
  • • 중첩함수
  • • 클로저란
  • • 클래스 기초
  • • 클래스 상속문법
  • • Ajax 프로그래밍
  • • JQUERY 라이브러리 활용 및 문서접근, 탐색, 이벤트 처리
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React.js 프레임워크
  • • React.js 개요 및 환경설정
  • • React component 설정
  • • 중접component 설정
  • • JSX이용법
  • Property설정법 ( propTypes )
  • State 개념 및 사용법
  • Component맵핑법
  • React라우터 사용법
  • Redux 사용법
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Vue.js 프레임워크
  • • Vue.js 설치
  • • 디렉티브( v-show, v-if, v-for 등 )
  • • 이벤트 처리
  • • 컴포넌트 생성 및 사용
  • • 바인딩
  • • HTTP 연동 및 라우터(router )
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DataBase
  • •요구사항 분석 및 개념적, 논리적 모델링
  • •테이블 정의 및 제약 조건
  • •Data Query Language : Select 구문의 사용능력 배양
  • •연산자, 내장 함수의 활용
  • •심화 Select 문 사용
  • •데이터베이스 객체(View ..)
  • •계정 생성, 권한 및 보안
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JAVA Standard Edition
  • •개발환경 및 플랫폼 구조
  • •변수 및 연산자, 제어문(조건판단, 반복)의 이해
  • •클래스의 이해 및 멤버를 기반으로 객체 생성
  • •OOP의 핵심 기능의 이해 (클래스의 포함, 상속, 추상, 다형)
  • •Collection 활용 : List, Set, Map 등
  • •Stream기반의 File 입출력
  • •Thread : Multi Thread에 의한 Multi Tasking, Thread 활용
  • •JDBC : DB연동 프로그래밍(CRUD)
  • •NETWORK : TCP, UDP, Thread기반 네트워크 프로그래밍
  • •자바 응용 프로젝트 작성 및 발표
H
JAVA EE - Back end (JSP)
  • •WAS 환경 구축과 아키텍처의 이해
  • •서블릿과 JSP 개요와 API 이해
  • •요청 처리 : get /post, request/response 등
  • •사용자 정보 유지를 위한 메커니즘 : Session, Cookie
  • •표현언어
  • •MVC 패턴 구조와 역할
  • •게시판, 자원관리 등의 웹 응용프로그램 작성
  • •ORM Framework(MyBatis 적용)
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Spring_Framework
  • •Spring framework의 구조 이해
  • •Dependency Injection의 이해, 응집력 및 결합도
  • •AOP 프로그래밍 기법의 이해와 적용
  • •SpringMVC 패턴의 구조와 역할
  • •스프링 프레임워크에서 ORM 연동 및 CRUD 구현
  • •Spring기반의 웹 프로그래밍 실습
  • •실무적 웹 프로젝트 개발 (기획-요구분석설계-구현-시연-평가)디스크 관리 명령어
H
파이썬 프로그래밍
Django 프레임워크
  • •파이썬 개발환경 설정 및 활용방안 제시
  • •코드 작성 방법 및 기본 명령문 이해
  • •함수와 클래스의 이해
  • •DB 연동 프로그래밍 (CRUD)
  • •네트워크 : 네트워크 관련 클래스, Socket API 사용
  • •웹 문서 작성 및 배포
  • •Web data Scraping
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Web Crawling
  • • json, xml 구조 이해
  • ​ ​ ​​​​​​​​ ​ ​​​​​​​- json객체 파싱하기
  • ​ ​ ​​​​​​​​ ​ ​​​​​​​- xml객체 파싱하기
  • • urllib 패키지 활용
  • ​ ​ ​​​​​​​​ ​ ​​​​​​​- urllib.request, urllib.parse
  • • BeautifulSoup를 이용한 parsing
  • ​ ​ ​​​​​​​​ ​ ​​​​​​​- parent, children, next_sibling(), previous_sibling()
  • ​ ​ ​​​​​​​​ ​ ​​​​​​​- find(), find_all(), get_text()
  • • Selenium 활용
  • ​ ​ ​​​​​​​​ ​ ​​​​​​​- chrome driver
  • ​ ​ ​​​​​​​​ ​ ​​​​​​​- find_element_by_id(), find_element_by_xpath(), send_keys()
H
R studio
  • •R 구조와 기본명령어 학습
  • •데이터 시각화
  • •Data 수집 및 가공
  • •File I/O
  • •정형, 비정형 데이터 처리(RDBMS, NoSQL)
  • •형태소 분석
  • •기술통계 관련 명령어
  • •추론통계 기본 이해
H
파이썬 기반의 데이터 분석
1.라이브러리를 활용한 데이터 분석
  • •Anaconda 설치
  • •Numpy / Pandas 패키지 로 데이터 핸들링
  • •시각화 :matplotlib활용
  • •기술통계 : 데이터 처리
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파이썬 기반의 데이터 분석
2. 데이터 마이닝
  • •파일 처리 :csv, excel, JSON, XML 등의 파일I/O
  • •데이터 전처리
  • •정형 / 비정형 데이터 처리
  • •형태소 분석
  • •Scipy / StatsModel 등의 패키지 활용
  • •추론 통계 개념 이해
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파이썬 기반의 데이터 분석
3. 머신 러닝
(Machine learning)
  • •분석 알고리즘 개념 이해 및 활용
  • •교차(분산)분석, 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석,
  • •의사결정나무, 나이브베이즈 분류
  • •랜덤포레스트, K-NN, 서포트벡터머신
  • •인공신경망(ANN) - Perceptron
  • •다층신경망(MLP)
  • •군집분석, K-means 클러스터링
H
파이썬 기반의 데이터 분석
4.Tensorflow 딥러닝
  • •TensorFlow 설치 및 기본 이해
  • •변수, 상수 등
  • •TensorBoard로 시각화
  • •TensorFlow 함수 활용
  • •TensorFlow로 회귀/분류 모델 작성
  • •Neural network - Deep Learning
  • •CNN, RNN의 이해 및 실습
  • •데이터 분석 프로젝트 작성 및 발표
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웹서비스 플랫폼 개발 구현
프로젝트
  • • 금융 웹 서비스 프로젝트
  • • 쇼핑몰 웹 서비스 구현 프로젝트
  • • 물류 및 유통관리 서비스 프로젝트
H
머신러닝기반
데이터분석 및 서비스 구현
프로젝트
  • • 주식 및 금융데이터 분석 프로젝트
  • • 온라인 고객데이터 분류 및 맞춤서비스 프로젝트
  • • 이미지 분석을 이용한 마케팅 서비스 프로젝트
  • • 이미지 분석을 통한 유통관리 효율화 분석프로젝트
  • • 생활인구 데이터를 통한 실생활 서비스활용 분석 프로젝트
H

교육문의Acorn Job Employment Center

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학습진행, 컨텐츠 제공, 구매 및 요금 결제, 물품배송 또는 청구지 등 발송
- 회원 관리
회원제 서비스 이용에 따른 본인확인, 개인 식별, 불량회원의 부정 이용 방지와
비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계
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보존 항목 : 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

그리고 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다.
1) 기타 법령에 따른 보유기간/관계법 안내
- 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월
- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

교육문의

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비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
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원칙적으로, 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다.
단, 다음의 정보에 대해서는 아래의 이유로 명시한 기간 동안 보존합니다.

보존 항목 : 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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- 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월
- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

수강신청하기

국비대상자 간편조회

정확한 지원비용을 산출해 드리고자 조회신청하신분들은
12시간(평일기준)안에 E-Mail 및 전화연락을 드릴수 있도록 하겠습니다
성 명*
연락처* - -
이메일주소 @
관심분야*중복체크가능
빅데이터
자바개발자
프론트엔드
모바일
기타
현 상태
졸업예정자
야간대학 또는 사이버대학 재학중
실업상태(구직중)
실업급여 수급자
국민취업제도 참여자
전련학과 전공자
비전공 기초자
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								 - 마케팅 및 광고에 활용
								 신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
								 서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계
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								 보존 항목 : 신청자, 주민등록번호, 연락처, 이메일, 회사명
								 보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
								 보존 기간 : 3년
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								 - 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
								 - 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
								 - 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월
								 - 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월
								 
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