훈련과정	머신러닝을 위한 빅데이터 분석전문가 양성과정(R+Python)
훈련자격	현재 실업상태의 구직자.취업준비생.2016년졸업예정자.개인사업자경우(8천만원이하) , 일반 및 대학생
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	2개월 , 8주특강_320시간
교육일정	2016년 04월12일 ~ 2016년06월09일 <1차마감> 2016년 05월16일 ~ 2016년07월20일 <2차마감> 2016년 06월13일 ~ 2016년08월05일 <3차마감> 2016년 08월16일 ~ 2016년10월14일 [정원:23명]
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	2,103,680원	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
개인부담금	0원~315,552원(개인별문의요망)
교육수당지원	600,000원~800,000원

(본 교육은 IT강사협동조합 주관으로 양질의 교육성과를 위해 협력 진행하는 교육과정입니다.)

2016년 빅데이터시장에서 많은수요가 예상되는 키워드는 『분석』이다.2013년부터 시작되어온 일반적이고 보편적인 분석전문가에서 지금은 머신러닝과 같은 기계학습에 주목하고있습니다.

시장에서 어필하는 첫번째는 빠른 트랜드의 적응 및 적용이며 이 교육에서는 빅데이터 분석의 유일한 오픈소스 도구인 R 과 Python을 활용해 통계기초학습부터 산업별 데이터마이닝기법과 그 기법중에 이슈가 되고있는 머신러닝을 단계별 학습하며 실제 데이터를 활용 프로젝트를 구현 할수있습니다.

여러분은 이제 빅데이터 분석전문가의 길에 한걸음 다가갈수 있습니다 !

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플러스

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
통계패키지R기본학습 (R Fundamentals application) 『R 기초 문법 및패키지 사용법』	R 프로그램 개요 및 기초문법 ⓐ R 설치(R Studio) 및 기본 메뉴 실습 ⓑ 데이터의 유형 및 자료구조 이해 ⓒ 데이터 입출력 및 파일 처리 ⓓ 제어문과 반복문 R 패키지 및 함수 사용 ⓐ 패키지 설치 및 사용법 ⓑ 사용자 정의함수 및 내장함수	H
통계패키지R기본학습 (R Fundamentals application) 『데이터 시각화및 특성 분석』	데이터 분석을 위한 시각화 ⓐ 이산변수와 연속변수 시각화 데이터 분석을 위한 전처리 ⓐ 데이터 특성 분석 ⓑ 데이터 전처리 데이터 리모델링 ⓐ 데이터 리모델링 패키지(plyr, dplyr,reshape,reshape2) 정형 데이터와 비정형 데이터 처리 ⓐ 정형 데이터 처리(SQL 데이터 처리) ⓑ 비정형 데이터 처리(워드클라우드 및 연관어 분석)	H
통계패키지R기본학습 (R Fundamentals application) 『기술통계 및추론통계 분석』	기술통계분석 ⓐ 척도별 기술통계량 연산 ⓑ 교차분석과 교차표 작성 ⓒ chi-square 분석 및 검정 시각화분석 ⓐ 고급시각화 분석 패키지(lattice,ggplot2) ⓑ 공간시각화 분석 패키지(googlemap, ggmap) 집단별 비율 및 평균 차이 검정 ⓐ 집단별 비율 차이 검정(binom, prop) ⓑ 집단별 평균 차이 검정( T-test, Anova)	H
통계패키지R기본학습 (R Fundamentals application) 『예측분석』	지도학습(Supervised Learning) ⓐ 상관/회귀분석(Correlation and Regression Analysis) ⓐ 분류분석(Decision Tree) 비지도학습(unSupervised Learning) ⓐ 군집분석(Clustering Analysis) ⓐ 연관분석(Association Rule) 시계열 분석 ⓐ 시계열 예측 모형에 적합한 데이터 생성 ⓑ 시계열 데이터를 이용한 미래 예측 ⓒ 시계열모형 예측 도식화	H
빅데이터분석을 위한 머신러닝(Machine learning) 『Phase01』	Machine Learning Overview and Case R essential for Machine Learning Importing Data (Excel/Database/Web) Processing data for Machine Learning Data Exploration and Visualization	H
빅데이터분석을 위한 머신러닝(Machine learning) 『Phase02』	Clustering (온라인서비스 회원데이터) Association Rule (온라인서비스 Transaction data)	H
빅데이터분석을 위한 머신러닝(Machine learning) 『Phase03』	Graph mining (교통 및 주가 데이터) Decision Tree / Random Forest / Logistic Regression (경제 데이터)	H
빅데이터분석을 위한 머신러닝(Machine learning) 『Phase04』	Linear Regression / Naive Bayes / k-Nearest Neighbor (주가데이터) Artificial Neural Network (주가데이터) / Machine Learning 활용을 위한 Web dashboard	H
분석을 위한 파이썬프로그래밍 『파이썬의 이해』	실습 환경 설정 변수의 이해 str, set, tuple, list, dict type 등의 자료형 처리 정규 표현식 활용 if, while, for 등의 제어문 처리	H
분석을 위한 파이썬프로그래밍 『함수』	내장함수, 사용자 정의 함수 람다 함수 일급함수의 이해 함수 장식자 모듈 작성법 다양한 import 구사	H
빅데이터 분석을 위한 파이썬 『분석을 위한 파이썬코어 프로그래밍』	설치, 특징, 트라이얼, 분석 방법론 자료, 연산, 제어, 함수, I/O	H
빅데이터 분석을 위한 파이썬 『데이터 준비 및 다루기 』	데이터 수집, 크롤링, 이상치, 오류정정 데이터 변형, 분리, 병합, 연산, 샘플링	H
빅데이터 분석을 위한 파이썬 『추정 및 비교분석 』	기술통계, 점추정, 구간추정 차이검정, 분산분석, 적합성 및 독립성 검정	H
빅데이터 분석을 위한 파이썬 『유형 및 분류분석 』	군집분석, 요인분석, 연관분석, 텍스트 마이닝 로짓회귀, 판별분석, 의사결정나무, 신경망, SVM	H
빅데이터 분석을 위한 파이썬 『관계 및 응용분석』	연관분석, 상관분석, 회귀분석, 시계열분석 텍스트분석, 공간분석, 모델성능평가, 시각화	H

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

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