훈련과정	파이썬기반의 빅데이터 분석 및 데이터베이스 전문가
훈련자격	전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	3.5개월 (70일_총560시간)
교육일정	05월15일 ~ 08월24일 (3,5개월)
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	3,681,440원ㆍ전액무료교육	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
개인부담금	전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
빅데이터기본분석 R (기초문법 및 함수)	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
빅데이터기본분석 R (분석을위한 시각화,데이터처리)	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
빅데이터기본분석 R (기술통계분석,시각화분석)	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
빅데이터기본분석 R (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
빅데이터기본분석 Python (설치및 코드작성법)	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	H
빅데이터기본분석 Python (NumPy , pandas )	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
빅데이터기본분석 Python (데이터운영 )	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 파일저장/데이터처리/출력실습 데이터 변형 : 데이터 병합 / 피벗 데이터 변형 : 중복제거 / 값 치환 / 문자열 / 미국농무부 데이터 실습 데이터 변형 : GroupBy 기반 그룹 연산	H
빅데이터기본분석 Python (시계열분석,시각화 )	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	H
R을 활용한 분석프로젝트	데이터마이닝 기법활용 + 시각화	H
머신러닝(기계학습) Python [머신러닝이해]	기본 알고리즘 개념 및 소개	H
머신러닝(기계학습) Python [지도학습] [Supervised Learning]	나이브 베이즈 분류 의사결정나무 랜던포레스트 회귀분석 은닉마코브모형 서포트 벡터 머신	H
머신러닝(기계학습) Python [비지도 학습] [Unsupervised Learning]	주성분 분석 K평군 연관성 분석	H
머신러닝(기계학습) Python [인공신경망]	인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)	H
딥러닝 Python+Tensorflow (개발환경 구축 및 회귀분석)	시작하기 위한 준비 및 간단한 딥러닝 소개 개발환경 구축하기 : Python / Tensorflow 등 설치 간단한 개발환경 구축 테스트 및 직접 새로운 개발환경 구축 실습 선형 회귀 분석	H
딥러닝 Python+Tensorflow (회귀분석)	로지스틱 회귀분석 및 Tensorflow에서 구현 다중회귀분석 및 Tensorflow에서 구현 MINIST 데이터 소개 및 준비 Tensorflow에서 로지스틱/다중회귀분석을 이용한 MINIST 문자분류 실습	H
딥러닝 Python+Tensorflow (인공신경망 I)	인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow에서 구현 Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현 여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현 Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습	H
딥러닝 Python+Tensorflow (인공신경망 II)	Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow구현 Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교 Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow구현 Word2Vec 소개 및 Tensorflow에서 구현 구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식 Tensorflow에서 구현	H
최종프로젝트	머신러닝과 딥러닝을 활용한 최종프로젝트	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 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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