k디지털트레이닝 우수성과기관 KIC캠퍼스 강남 ☎ 02-538-3644

머신러닝기반의 빅데이터 분석 양성과정

교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)
교육일정	2018년 12월13일 ~ 2019년 03월28일 (5회차)
교육비용	전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)	교육문의	☎ 02.538.3643

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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
분석도구 R (R 기초 문법 및패키지 사용법)	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
분석도구 R (데이터 시각화 및 특성 분석)	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
분석도구 R (기술통계 및 추론통계 분석)	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
분석도구 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
분석도구 R (머신러닝(Machine learning) 『Phase01』)	Machine Learning Overview and Case R essential for Machine Learning Importing Data (Excel/Database/Web) Processing data for Machine Learning Data Exploration and Visualization	H
분석도구 R (머신러닝(Machine learning) 『Phase02』)	Clustering (온라인서비스 회원데이터) Association Rule (온라인서비스 Transaction data)	H
분석도구 R (머신러닝(Machine learning) 『Phase03』)	Graph mining (교통 및 주가 데이터) Decision Tree / Random Forest / Logistic Regression (경제 데이터)	H
분석도구 R (머신러닝(Machine learning) 『Phase04』)	Linear Regression / Naive Bayes / k-Nearest Neighbor (주가데이터) Artificial Neural Network (주가데이터) / Machine Learning 활용을 위한 Web dashboard	H
분석도구 Python (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
분석도구 Python (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
분석도구 Python 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
분석도구 Python (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	H
분석도구 Python 머신러닝(Machine learning)	시작하기 위한 준비 및 간단한 소개 : 개별 과제 설정 Ipython 설치하기, IPython 사용방법 파이썬 코드 작성 방법 및 파이썬 언어 기본 기본 알고리즘 개념 및 소개	H
분석도구 Python 머신러닝(Machine learning) 지도학습(Supervised Learning)	나이브 베이즈 분류 의사결정나무 랜던포레스트 회귀분석 은닉마코브모형 서포트 벡터 머신	H
분석도구 Python 머신러닝(Machine learning) 비지도 학습(Unsupervised Learning)	주성분 분석 K평군 연관성 분석	H
분석도구 Python 머신러닝(Machine learning) 인공신경망	인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)	H
분석도구 Python 머신러닝(Machine learning) 알고리즘	에이다부스트 알고리즘 기타 : 특징추출, 측징선택, 모델선택 등	H
분석도구 Python 딥러닝(Deep Learning) 인공신경망	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 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
프로젝트	R과 Python를 활용한 빅데이터 기획설계 및 프로젝트	H

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아이디(필수)	4자이상 12이하로 작성해야 합니다.
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생년월일(필수)	예)820506
최종학력	대학 전공, 기타
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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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