훈련과정	파이썬을 활용한 머신러닝 분석(+딥러닝)
훈련자격	현재 실업상태의 구직자.취업준비생.2017년졸업예정자.개인사업자경우(8천만원이하)
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	8주_320H
교육일정	2016년 08월03일 ~ 2016년 10월05일
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	0원	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
개인부담금	0원
교육수당지원	매월 100,000원

2016년 빅데이터 시장에서 많은 수요가 예상되는 키워드는 『분석』입니다.

2013년부터 시작되어 온 일반적이고 보편적인 분석전문가에서 지금은 머신러닝과 같은 기계학습에 주목하고 있습니다.

시장에서 어필하는 첫번째는 빠른 트랜드의 적응 및 적용이며 이 교육에서는 빅데이터 분석의 Python을 활용해 이슈가 되고있는 머신러닝과 딥러닝을 단계별 학습하며 실제 데이터를 활용하여 프로젝트를 구현 할 수 있습니다.

여러분은 이제 빅데이터 분석전문가의 길에 한걸음 다가갈수 있습니다!

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
파이썬 개발환경 구축 및 기본문법	시작하기 위한 준비 및 간단한 소개 : 개별 과제 설정 파이썬 설치, PyCharm 설치, 기본 패키지 설치, 파이선 코드 테스트 Ipython 설치하기, IPython 사용방법 파이썬 코드 작성 방법 및 파이썬 언어 기본 복습 : 가상 시스템에 개발환경 다시 설치하기	H
NumPy / pandas 학습	NumPy 기본 : 다차원배열 생성 / 연산 NumPy 기본 : 유니버셜함수 / 배열을 이용한 데이터처리 NumPy 기본 : 활용 예제 pandas 기본 : pandas소개 / 색인활용 pandas 기본 : 기술통계 기본 요약 / 누락 데이터 처리	H
데이터 수집 및 가공( 공공데이터 활용한 실습)	데이터 읽고 쓰기 : csv 파일 읽고 쓰기 + 실제 csv 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : excel 파일 읽고 쓰기 + 실제 excel 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : JSON 파일 읽고 쓰기 + 실제 JSON 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : XML 파일 읽고 쓰기 + 실제 XML 파일 활용 실습 데이터 읽고 쓰기 : http통신을 활용한 json, xml 파일 저장 / 데이터 처리 / 출력 실습 데이터 변형 : 데이터 병합 / 피벗 데이터 변형 : 중복제거 / 값 치환 / 문자열 / 미국농무부 데이터 실습 데이터 변형 : GroupBy 기반 그룹 연산	H
시각화 + 시계열을 비롯한 기본 통계분석 (개인 과제 발표)	시각화 : matplot 기본 / matplot 활용 예제 / pandas + matplot 활용 시각화 시계열 데이터 활용 : 시계열 데이터 변환 시계열 데이터 활용 : 금융 데이터 활용한 예제 SciPy 기본 : 기본적인 통계 분석 개인 과제 발표	H
Machine Learning: 소개 및 분석환경 구축	Machine Learning 개요 및 적용 사례 Machine Learning을 위한 R 리뷰 Machine Learning을 위한 데이터 반입/처리 데이터 탐색 및 시각화	H
Machine Learning: 추천 및 패턴	추천 알고리즘 이해 및 사례: Amazon.com의 도서 추천 k-NN을 이용한 콘텐츠/서비스 추천 아이템기반협업필터링을 이용한 콘텐츠/서비스 추천 유저기반협업필터링을 이용한 콘텐츠/서비스 추천 Association Rule을 통한 온라인 서비스 Transaction에서 의미있는 패턴 발견 SAR 활용 순서 반영 패턴의 발견	H
Machine Learning: 군집 및 그래프	군집 알고리즘의 이해 및 사례: 온라인 서비스 고객 군집의 발견 K-means Clustering Hierarchical Clustering 그래프 분석의 이해 및 사례: 교통 데이터의 그래프 분석 그래프 시각화, 특성 이해 및 분석 그래프 내 커뮤니티 발견 및 링크 예측	H
Machine Learning: 분류모형 with Text Mining	다양한 분류모형 개요 및 사례: 스팸 메일 텍스트 마이닝 및 필터링 비정형 데이터 분류를 위한 텍스트 마이닝 개요 및 실습: 뉴스/고객리뷰 분석 Naive Bayes를 이용한 부도 예측/일기예보/스팸 필터링 Random Forest를 이용한 부도 예측/일기예보/비행기 연착 예측 병렬처리를 이용한 Random Forest 개선 다양한 분류모형 활용 전략	H
Machine Learning: 다양한 분류모형	K-Nearest Neighbors를 이용한 부도 예측/일기예보 Deep Learning VS Shallow Learning: Support Vector Machine과 Neural Network Support Vector Machine을 이용한 부도 예측/일기예보/스팸 필터링 Artificial Neural Network를 이용한 부도 예측/일기예보/스팸 필터링 Deep Learning 살펴보기 최종실습: Machine Learning을 통한 예측 및 Web Dashboard를 이용한 시각화 Wrap-up	H
개발환경 구축 및 회귀분석 [딥러닝 소개]	시작하기 위한 준비 및 간단한 딥러닝 소개	H
개발환경 구축 및 회귀분석 [개발환경 구축하기]	개발환경 구축하기 : Python / Tensorflow 등 설치	H
개발환경 구축 및 회귀분석 [개발환경 구축 테스트 및 실습]	간단한 개발환경 구축 테스트 및 직접 새로운 개발환경 구축 실습	H
개발환경 구축 및 회귀분석 [선형 회귀 분석]	선형 회귀 분석	H
회귀분석 [로지스틱 회귀분석]	로지스틱 회귀분석 및 Tensorflow에서 구현	H
회귀분석 [다중회귀분석]	다중회귀분석 및 Tensorflow에서 구현	H
회귀분석 [MINIST 데이터]	MINIST 데이터 소개 및 준비	H
회귀분석 [로지스틱/다중회귀분석]	Tensorflow에서 로지스틱/다중회귀분석을 이용한 MINIST 문자분류 실습	H
인공신경망 I [Neural Net]	인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow에서 구현	H
인공신경망 I [Deep Neural Net]	Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현	H
인공신경망 I [활성화 함수 소개]	여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현	H
인공신경망 I [NN/DNN]	Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습	H
인공신경망 II [CNN 소개]	Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow구현	H
인공신경망 II [CNN 실습 및 비교]	Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교	H
인공신경망 II [RNN 소개]	Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow구현	H
인공신경망 II [Word2Vec 소개]	Word2Vec 소개 및 Tensorflow에서 구현	H
인공신경망 II [이미지 인식]	구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식 Tensorflow에서 구현	H

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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, 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.
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- 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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