입학이 긍지가 되고 수료가 날개가 되는 
상위1%전문가 양성을 위한 교육


무료취업과정 혁신성장 청년인재 집중양성 AI를 활용한 빅데이터 분석 플랫폼 개발 전문가과정


[혁신성장 청년인재 집중양성]


AI를 활용한 빅데이터 분석 플랫폼 개발 전문가과정
교육기간 2019.11.18 ~ 2020.05.14 교육시간 09:00 ~ 18:00
(총 960시간)
교육비 전액무료 (1700만원 상당) 교육특전 중식비 지원 및 교통비 지원
교육정원 24명 문의 김준영 매니저:02-3486-7588




4차산업혁명 시대와 빅데이터

4차산업혁명의 시대는 플랫폼의 시대이다. 단순히 하나의 시스템을 구축하는 것이 중요한 것이 아니라
지속적으로 개발과 분석을 할 수 있는 플랫폼이 필요하다. 데이터 분석 플랫폼 구축을 위한 기반으로는
컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 앞으로의 행동을 예측하고 스스로 판단이 가능한 머신러닝을 활용하였으며, 빅데이터 수집, 적재, 처리, 분석 아키텍처 및 20여가지 기술들의 플랫폼 구축(엔지니어링)과 머신러닝과
딥러닝(인공신경망)등 인공지능 구현에 필요한 고급 분석 방법 등 빅데이터 활용/응용 전반에 걸쳐 폭넓고
깊게 훈련하는 과정이다.

교육과정 소개

본 교육과정은 현업에서 필요한 빅데이터 분야의 전반적인 기초와 핵심 기술들을 이해하고 현업에서 문제 해결에 즉시 적용 가능한 인재 양성을 목적으로 합니다. 이에 본 과정은 데이터 분석 플랫폼 개발을 위한 기본적인 머신러닝 알고리즘 이해를 바탕으로 머신러닝 라이브러리 활용 및 딥러닝에 대하여 이해하고 딥러닝 라이브러리를 이용하여 인공지능 주요 응용기술들을 학습합니다.

교육목표
  1. 빅데이터 수집, 저장, 처리, 분석을 위한 실무 기술 습득
  2. 기본적인 머신러닝 알고리즘 이해를 바탕으로 머신러닝 라이브러리를 활용, 인공지능 여러 알고리즘을
    응용할 수 있는 능력 배양
  3. 머신러닝 기반의 빅데이터 플랫폼을 개발할 수 있는 능력을 갖춘 전문가 양성
교육 특장점
  1. 4차 산업혁명의 기초가 되는 빅데이터부터 머신러닝까지 핵심 개발능력을 습득할 수 있는 교육과정 구성
  2. 빅데이터 개발자로서 현업에 바로 적용 가능한 실습 위주의 교육과정 구성
  3. 과정별 전담 매니저를 통한 비트교육센터 특유의 체계적인 운영/관리 프로그램 운영
  4. 비트교육센터 고유의 특화된 취업시스템으로 수료생 취업 연계 및 관리
교육특전/혜택
  1. 교육비 전액 무료
  2. 교재 무료 지급, 개인 PC 제공
  3. 중식비 지원 및 교통비 지원
  4. 취업 지원 프로그램 제공
교육대상
  1. 청년 구직자 대상 (만 34세 이하)
  2. 머신러닝, 빅데이터 분야에 관심있는 미취업자, 졸업예정자
  3. 머신러닝을 이용한 빅데이터 관련 기술 습득 및 프로젝트 수행 후 관련 분야로 취업을 원하는 자
  4. Java, Python 등 기본 프로그래밍 유 경험자
신청방법

교육내용
  [1단계] : 데이터 분석과 프로그래밍
리눅스 기본 프로그래밍
  • 리눅스 시스템 개요
  • 리눅스 명령어 Ⅰ, Ⅱ
  • 리눅스 시스템 구조
  • 리눅서 서버 구축 실무
Java 프로그래밍과
객체지향
  • Java OOP Programming
  • Java API
  • SQL 실습
  • JDBC Programming
  • 객체지향 데이터베이스 애플리케이션 패턴
관계형 DB 서버 구축 및
성능관리
  • 관계형 데이터베이스의 이해
  • Data Modeling
  • Oracle Administration
  • 정규화 이론
  • 실전 SQL 튜닝
  [2단계] : NoSQL / 하둡 활용 및 빅데이터 처리
NoSQL DBMS
  • MongoDB를 활용한 애플리케이션 개발
  • Redis를 활용한 애플리케이션 개발
Hadoop 활용 및
빅데이터 처리
  • Hadoop 시스템 구축
  • MapReduce를 활용한 병렬처리 및
    프로그래밍
  • 데이터 수집을 위한 Flume 소개 및
    프로그래밍
  • 데이터 크롤링
  • 파이썬 웹 크롤링 작성
미니 프로젝트Ⅰ
  • 공공정보, 웹정보를 활용한 빅데이터 프로젝트 수행
  [3단계] :머신러닝 활용 및 빅데이터 분석
필수 기본 수학 및
통계데이터 분석 이론
  • 데이터 분석 이론
  • 통계확원론, 확률론
  • 선형대수, 행렬대수
  • 시계열 분석, 다변량 분석
파이썬 기본 프로그래밍
  • 자료형과 연산자
  • Python 클래스와 객체지향 프로그래밍
  • Python 활용(파일, 함수, 모듈, 패키지)
  • Python 데이터베이스 프로그래밍
파이썬을 활용한 빅데이터
수집/분석/시각화
프로그래밍
  • 파이썬 그래프 처리 라이브러리 활용
  • 파이썬 수학 처리 라이브러리 활용
  • 파이썬 데이터 처리 라이브러리 활용
  • 파이썬 텍스트 패턴, 자연어 처리 라이브러리 활용
  • 파이썬 통계 데이터 시각화 라이브러리 활용
구글 API 응용기술 활용
  • 구글 웹엔진
  • 구글 엑셀 커넥터
  • 구글 빅쿼리를 활용한 빅데이터 분석
  • 구글 예측 API 활용 및 응용
미니 프로젝트Ⅱ
  • 텐서플로우를 활용한 추천 빅데이터 분석 시스템 구축 프로그램 수행
  [4단계] : 인공지능 활용 및 빅데이터 분석
AWS의 이해 및 활용
  • AWS 하둡 온디맨디 프레임워크의 이해
  • AWS EMR API
  • AWS 머하웃과 하둡을 이용한 기계학습
아마존 클라우드 API를
활용한 빅데이터 분석
  • Amazon AI 서비스 활용
  • Amazon API를 사용한 응용 서비스 개발
  • IBM 왓슨 API 활용
  • 왓슨 예측 기반 분석
  [5단계] : 현업 실습 프로젝트 및 현업 멘토링
산업체 프로젝트 연계
  • 프로젝트 방법론에 입각한 프로젝트 수행
  • 프로젝트 발표회를 통한 프로젝트 퀄리티 검증
현업 멘토링
  • 현업에 종사하고 있는 실무 전문가의 멘토링