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오픈소스를 활용한 빅데이터 분석과정
[입문자를위한 빅데이터분석 8주특강]
오픈소스를 활용한 빅데이터 분석과정
[입문자를위한 빅데이터분석 8주특강]
훈련자격 전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)및 일반
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) | 2개월 , 8주특강_320시간
교육일정 2019년 09월24일 ~ 2019년 11월21일
교육비용 2,343,680원 K-디지털 트레이닝 훈련과정
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급
💛 온라인 문의 ✔ 방문상담예약 수강신청

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교과목

​NCS능력단위(요소)​

NCS능력단위(요소)시간​​

Machine Learning​ 

머신러닝 기반 데이터 분석​ 

56 시간​

분석 프로그래밍​ 

프로그래밍 언어활용 

80 시간

BigData 기본 

빅데이터 분석 결과 시각화​ 

56 시간

BigData 기본​ 

분석용 데이터 구축​ 

24 시간

BigData 분석 

통계 기반 데이터 분석​ 

40 시간​

BigData 분석 

텍스트 데이터 분석​ 

40 시간​

BigData 분석​ 

탐색적 데이터 분석​ 

24 시간

 ​총 훈련시간

320 시간​​

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
강남 캠퍼스
강남 캠퍼스
강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
빅데이터 분석 프로그래밍 Python
(1 . 프로그래밍 언어 활용)
  • 프로그래밍 언어 개론
  • Python 설치 및 환경설정
  • 자료구조(기초 데이터 타입, 배열, Collection(tuple, list, dict)
  • 제어문과 반복문
  • 함수(내장함수, 사용자 정의 함수, 람다함수, 일급함수)
  • 객체지향의 개념 및 클래스
  • 모듈과 패키지
  • 문자열과 정규표현식 및 파일 입출력
80h
빅데이터 개론
(2. 분석용 데이터 구축)
  • 데이터베이스와 빅데이터 개념
  • DBMS 종류 및 특징
  • 테이블 정의 및 제약 조건
  • 테이블 생성 및 데이터 검색/수정/삭제
  • PL/SQL 활용
24h
Excel 분석
(3. 탐색적 데이터 분석)
  • 빅데이터 분석개론
  • 데이터 분석 및 도구 소개:Excel
  • 엑셀 기본기 리뷰
  • 엑셀 주요 함수 사용하기
  • 엑셀을 통한 자료 처리
  • 통계량
  • 상관관계와 회귀분석
  • 군집분석
  • 모델최적화
  • 엑셀에서의 Claasification과 앙상블모형
  • 시계열분석
  • 최종 예제
  • 엑셀과 R
24h
분석도구 R
(4. 빅데이터 분석 결과 시각화)
  • R 구성과 기본명령어
  • R 과 선형대수 (vector, matrix)
  • R 과 선형대수 (vector, matrix) 고급
  • Data cleaning & transformation & ETL
  • Visualization(Graphics, Lattice, ggplot2)
56h
R 고급 활용
(5. 통계기반 데이터 분석)
  • GIS와 Graphic interface(web과 연동)
  • R과 정형, 비정형데이터(Mysql + Postgress + mongoDB)
  • R과 통계학 기초 및 PCA, FA, MDS
  • 확률과 베이즈 정리 및 분포(카이제곱, t분포, F분포, 정규분포)
  • 검정 (카이제곱검정, t검정, Anova, Ancova, Manova)
40h
Python 분석
(6. 텍스트 데이터 분석)
  • numpy와 선형대수, matplotlib, seaborn
  • pandas와 Series & dataframe , finance
  • scipy( Optimization, Interpolation) 와 statistics
  • Linear Regression to Logistic Regression
  • dicision tree, Kmeans, random forest
40h
머신러닝
(7. 머신러닝기반 데이터 분석)
  • Corelation and Regression analysis
  • knn, dicision tree, random forest 및 모델평가
  • SVM, Adaboost, ogistic regression
  • kmeans, hierachical clustering
  • tm, Association analysis, igraph를 활용한 review분석
  • Naive Bayes 를 이용한 spammail 분류기
  • 시계열분석과 예측
  • data crawling + KoNLP + 감정분석
56h

교육문의Acorn Job Employment Center

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문의사항(필수)

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생년월일(필수) 예)820506
최종학력 대학 전공, 기타
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실업상태(구직중)
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전련학과 전공자
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