훈련과정	클라우드 기반의 빅데이터 구현을 위한 자바(JAVA) 응용SW개발자양성과정
훈련자격	전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	6개월 (120일_총960시간)
교육일정	2018년 10월23일 ~ 2019년 04월16일 (4회차)
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	6,311,040원ㆍ전액무료교육	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
개인부담금	전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

0911%EC%9E%90%EB%B0%94%2B%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0.png

교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
Java Programming	Eclipse사용법과 자바의 개요 자료구조( 기초 데이터 타입, 배열, Collection) 제어문( 조건문과 반복문) 클래스와 객체 ( 멤버 변수와 멤버 Method) 인터페이스와 다형성 java.lang패키지와 기타 패키지 예외처리와 Program testing 쓰레드와 Network Programming Generic과 Collection Debugging	H
UML과 Design Pattern	객체 지향 디자인 원칙과 디자인 패턴 Factory와 Singleton Design Pattern Dcoration 과 Adaptor design Pattern State와 Syrategy Design pattern Command 와 Strategy Design Pattern	H
Oracle Data Base	데이터베이스 개요와 기본문(DML, DDL, DCL)의 이해 데이터 모델링 - ERM(객체-관계 모델링) 그룹함수와 Join 및 subquery view, index, sequence, transaction 사용자와 권한 및 백업/복원	H
PL-SQL, JDBC	JDBC CRUD의 이용 Server cursor 와 Client Cursor Stored Procedure의 구성 Stored Procedure와 JDBC DB 처리 종합	H
Client Side Programming	HTML5 구조와 APIs CSS개념 정리 및 적용 Javascript의 이해와 기본 문법 배열, 함수, 객체, 정규표현 jQuery와 Event jQuery와 Ajax jQuery와 UI플러그인 Bootstrap - 기본 템플릿, 테마, 컴포넌트 Backbone framework의 활용 Backbone framework와 Underscore library의 활용	H
Server side Programming	웹프로그래밍의 이해와 웹 개발환경 구축 기본 내장 객체의 이해와 활용 JSP 기본 객체의 속성과 페이지 구성 Servlet 프로그래밍 페이지 모듈화와 요청 흐름 제어 - JSp Action Tag 쿠키와 세션 그리고 에러처리 JavaBean 과 DB 접속 처리 MVC 패턴을 적용한 회원관리 프로그램 파일업로드가 가능한 답변형 게시판 구현 웹어플리케이션의 배포( war화일)	H
ORM framework(MyBatis)	데이터 매퍼 MyBatis의 이해 MyBatis CRUD 매퍼 XML과 매퍼 인터페이스 XML에서 동적 SQL MyBatis 웹 어플리케이션 작성	H
Spring framework	Spring framework 구조 이해와 설치 Spring Model, View간의 parameter 전달 Controller의 종류별 구현 Bean의 라이프 싸이클과 Bean의 범위 Spring DAO & JDBC Handler Mapping AOP(Aspect Oriented Programming) : POJO class Spring Web & Context Spring Web MVC 예제 Spring Web MVC - 게시판 구현	H
프로젝트	자바 프레임워크를 활용한 프로젝트	H
python programming	python 개발환경 구축과 기초구조 및 제어문 자료구조 ( string, tuple, list, dict ) 와 변환 함수(내장함수, 사용자 정의 함수, 람다함수, 일급함수)와 클래스 mariadb설치와 table설계 및 CRUD GUI Toolkit 와 item 활용한 업무 프로그래밍	H
Hadoop 환경조성 및 MapReduce Programming	가상서버와 Hadoop Cluster 구성 하둡 분산 파일 시스템 HDFS사용법과 MapReduce기본 개념 Java로 구성하는 MapReduce 프로그래밍 역색인 만들기, 검색엔진 색인 만들기 Python Streaming	H
flume & sqoop & data crawling	flume 설치와 비정형 데이터 수집 sqoop설치와 정형 데이터 수집 및 분석 web data crawling log 데이터 가공 (이상치, null, 오류정정 ) 데이터 병합, 분리, 연산, 샘플링	H
Hive Programming	Hive개발환경 구축(Oozie, Zookeeper)과 Hive Security Data Definition & Data Manipulation Hive Query ( join, union, distribute, cluster) schema design 과 data view & indexing UDF programming & Hive tuning	H
python을 이용한 Spark Programming	PySpark 구성 및 전역 Class(SparkContext, RDD,SparkConf 등) Spark SQL 관련 클래스 Lambda함수와 데이터 transformation Spark Streaming ( Realtime ) Spark GraphX graph를 이용한 데이터 시각화	H
R 기초 문법 및패키지 사용법 데이터 시각화	데이터 분석 개요 및 R 특징 소개 R 프로그램 개요 및 기초문법 ⓐ R 설치(R Stu및dio) 및 기본 메뉴 실습 ⓑ 데이터의 유형 자료구조 이해 ⓒ 데이터 입출력 및 파일 처리 ⓓ 제어문과 반복문 R 패키지 및 함수 사용 ⓐ 패키지 설치 및 사용법 ⓑ 사용자 정의함수 및 내장함수 데이터 분석을 위한 시각화 ⓐ 이산변수와 연속변수 시각화	H
기술/추론통계	데이터 분석을 위한 전처리 ⓐ 데이터 전처리 패키지(plyr, dplyr,reshape,reshape2 ⓑ 정형 데이터 처리(SQL 데이터 처리) ⓒ 비정형 데이터 처리(워드클라우드 및 연관어 분석) 기술통계분석 ⓐ 척도별 기술통계량 연산 ⓑ 교차분석과 교차표 작성 ⓒ chi-square 분석 및 검정 집단별 비율 및 평균 차이 검정 ⓐ 집단별 비율 차이 검정(binom, prop) ⓑ 집단별 평균 차이 검정( T-test, Anova)	H
예측 분석 군집 및 연관분석 시계열 분석	분석모형 개요 지도학습(Supervised Learning) ⓐ 상관분석(Correlation Analysis ⓑ 회귀분석(Regression Analysis) ⓒ 분류분석(Decision Tree) 비지도학습(unSupervised Learning) ⓐ 군집분석(Clustering Analysis) : K-means 클러스터링 ⓑ 군집분석(Clustering Analysis) : 계층적 클러스터링 ⓒ 연관분석(Association Rule)	H
Machine Learning: ⓐ소개 및 분석환경 구축 ⓑ군집 및 그래프	Machine Learning 소개 Machine Learning 개요 및 적용 사례 Machine Learning을 위한 분석환경 준비 R 기본 및 데이터 반입/처리 리뷰 K-means Clustering/Hierarchical Clustering의 이해 및 사례: 온라인 서비스 고객 군집의 발견 그래프 분석의 이해 및 사례: 교통 데이터의 그래프 분석	H
Machine Learning: 추천 및 패턴	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: Supervised Learning	Supervised Learning 이해 Classification+Text Mining Naive Bayes/Random Forest과 병렬처리/K-Nearest Neighbors/Support Vector Machine 실습:부도 예측/스팸 필터링/주가예측 등	H
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	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
프로젝트	빅데이터 머신러닝 기반 분석설계 및 시각화 프로젝트	H

교육문의Acorn Job Employment Center

이름 (필수)
연락처(필수)
이메일주소(필수)
문의사항(필수)

개인정보 수집 및 이용

수집하는 개인정보의 항목

수집하는 목적/방법에 따라 수집하는 개인정보 항목은 다음과 같습니다.
- 기본 개인정보 정보
　신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 마케팅/서비스 이용을 위한 정보
　신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 서비스 이용 중 발생되는 정보
　서비스 이용기록, 접속로그, 쿠키
　결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록

개인정보 수집 및 이용 목적

에이콘 아카데미는 수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
- 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산 목적
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
- 고용보험 과정의 노동부 신고
회원이 신청한 과정이 고용보험 대상 과정인 경우 고용보험 환급을 이유로 노동부에 신고하게 됩니다.

개인 정보 보유 및 이용기간

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

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

본인은 위 개인정보취급방침에 동의하십니까?

교육문의

수강신청Acorn Job Employment Center

아이디(필수)	4자이상 12이하로 작성해야 합니다.
비밀번호(필수)
신청자(필수)
핸드폰번호(필수)	- -
이메일주소(필수)	@
생년월일(필수)	예)820506
최종학력	대학 전공, 기타
교육일정선택(필수)
문의사항