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R과 파이썬을 활용한 빅데이터분석 전문가 양성과정

훈련과정	R과 파이썬을 활용한 빅데이터분석 전문가 양성과정
훈련자격	ㆍ전공무관ㆍ취업준비생ㆍ취업성공패키지참여자ㆍ재학생(방통대,야간대) ㆍ다음연도 9월 이전 졸업이 가능한 대학(교) 졸업예정자
교육시간	09:00~18:00 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	4.5개월 (90일_총720시간)
교육일정	2020년 11월19일 ~ 2021년 04월01일
교육장소	강남

교육비용	교육총비용	5,273,280원ㆍ전액무료교육	교육문의 02-538-3644
	개인부담금	전액지원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)
	교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

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구분	교과목	단원	훈련시간
NCS 전공교과	빅데이터 분석	통계 기반 데이터 분석	40H
		분석용 데이터 구축	16H
		텍스트 데이터 분석	56H
		탐색적 데이터 분석	24H
	머신러닝 / 딥러닝 활용	머신러닝 기반 데이터 분석	56H
	빅데이터 시각화	빅데이터 분석 결과 시각화	40H
	DB프로그래밍 개발	빅데이터 처리 시스템개발	40H
		빅데이터 저장 시스템개발	40H
		빅데이터 분석 시스템개발	40H
		빅데이터 수집 시스템개발	48H
	빅데이터 기획	빅데이터 운영 기획	32H
		빅데이터 분석 기획	48H
		빅데이터 환경 분석	32H
		빅데이터 활용 기획	32H
비 NCS 교과 (이론)	최종 프로젝트(이론)	프로젝트 기획 및 주제선정 1. 주제선정 및 벤치마킹 2. 프로젝트 팀 선정 및 구성원 역할 선정 3. 프로젝트 일정 계획 및 데이터 선택 프로젝트 진행사례 - 리니지 게임 데이터를 활용한 잔존과 소비그룹 예측 - ABIDE Data 자폐증 세부진단 모형개발 - 미세먼지 농도에 의해 매출액에 양행받는 업종 분석 및 전략 제시 - 손뼈 X-ray 이미지를 이용한 뼈 나이와 성별 분석	24H
비 NCS 교과 (이론)	최종 프로젝트(이론)	프로젝트 레이아웃 설계 및 DFD 설계 1. 빅데이터 레이아웃 설계 2. DFD 설계하기 프로젝트 진행 사례 - 리니지 게임 그룹 동향 예측 DFD 설계 - 대뇌피질 MRI 촬영이미지를 통한 자폐증 진행 예측 설계 - 미세먼지농도를 통한 매출액 예측 DFD 설계 - 손뼈 모양과 나이 및 성별 예측 DFD 설계	32H
비 NCS 교과 (실기)	최종 프로젝트(실기)	프로젝트 데이터 수집 및 가공 1. 프로젝트 관련 빅데이터 수집 2. url을 이용하여 R로 블로그, 카페, 논물 등에서 데이터 수집 3. MYSQL을 활용하여 공공사이트에서 데이터 수집 프로젝트 진행 사례 - 케릭터별 활동, 전투, 거래, 아이템, 거래정도 등 게임데이터 수집 - 논문, 병원 통계 등에서 신체정보, 대뇌두께, 모양 등 환자데이터 수집 - 공공데이터포털에서 미세먼지 농도, 각종 상업 매출액 등 통계데이터 수집 - 서울 열린 데이터 광장에서 지역별 데이터 수집 기본변수 및 파생변수를 이용한 데이터 그룹화 - 플레이 시간 합, 전투 합, 거래 합 등 데이터 그룹화 - 대뇌 피질 부위별, 두께별 등 데이터 그룹화 - 주거지역, 비거주지역, 유동지역 등 데이터 그룹화	24H
		프로젝트 데이터 분석 - 수집된 빅데이터 분석 - Step 함수와 Regsubsets함수를 사용한 회귀분석 - 수집된 자료를 바탕으로한 주성분분석 - SPSS를 이용한 빈도분석 Forecast함수를 사용한 시계열분석 프로젝트 진행 사례: - 미세먼지농도, 온도, 유동인구, 상권지역 ,주거지역등 회귀분석 - 지역구별 미세먼지농도, 년도별 미세먼지농도 등 주성분분석 - 농도에 따른 매출액,매출량, 지역에 따른 매출액 등 빈도분석 - 매출액예측, 매출량예측, 매출품목예측 등 시계열분석	32H
		프로젝트 데이터검정 및 테스트 1. 분석 데이터검정 및 테스트 2. 정규성 검정을 통해 분석값들의 타당성검정 3. RandomForest를 통해 회귀분석 알고리즘 테스트 4. 양측 검정과 단측검정을 통한 가설검정 프로젝트 진행 사례: - 총유저수, 케릭터수, 거래빈도, 플레이타임 등 정규성검정 - RF훈련세트 정확도 ,RF테스트 세트 정확도등 RandomForest검정 - 미세먼지/온습도 상관관계, 카드매출 ,매출품목등 가설검정	24H
		프로젝트 구현 1.빅데이터크롤링 프로젝트 진행 사례: - 주소 생성 및 검색 결과물 수집 - 수집된 결과물에서 URL추출 및 기사수집 - 수집된 기사 HTML에서 본문추출 - 크롤링에 의한 미세먼지 농도별 매출액, 매출품목, 상권등 매출 빈도추출	24H
		프로젝트 분석결과 및 배포 1.빅데이터분석결과시현하기 2.프로젝트발표및질의응답 프로젝트 진행 사례: - 매출액에 영향을 끼치는요인 : 미세먼지,초미세먼지농도,온도,주거지역,상권지역등 - 대뇌피질 두께가 자폐환자가 일반인보다 더 두꺼움 - 뇌 부분별로 자폐증과 과잉반응에 관련된 부위들이 존재함 - 미세먼지가 심한날 서적문구업종에 대한 수요가 증가함	16H
총 훈련시간			720시간

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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
SQL활용(DATA)	About DATA DATA 분석의 필요성 Big DATA 이해 정형 / 비정형 DATA 조회 방법 이해	H
SQL활용(SQL)	SELECT / FROM / WHERE / ORDER BY 절 그룹 data 처리 방법 Table간의 JOIN 구성 Subquery 활용 집합 처리 Transaction 수행 원리 와 ACID DML (insert, update, delete) DDL (table, index, view, sequence, synonym) 대용량 데이터 처리	H
SQL응용(PLSQL)	변수 선언 방식 제어문 작성(IF, LOOP) 조합 Data type 명시적 커서 활용 예외처리 LOB segment 관리 Procedure 개발 Function 개발 Package 개발 Trigger 개발	H
데이터베이스 구현(DB구축)	DB Architecture 심화 분석 DW vs. OLTP 환경 이해 환경에 따른 구조적 차이 확인 DB installation	H
데이터베이스 구현(유지관리)	DB instance 관리 (Memory, process) DB storage 관리 DB network 관리 동시성 제어를 위한 구조 이해 성능(Performance) 이해	H
빅데이터 수집 시스템 개발	빅데이터 수집에 활용할 기술 – 플럼 설치, 카프카 설치 플럼 수집기능 구현 카프카 기능 구현 수집 기능 테스트 수집 기능 점거	H
빅데이터 저장 시스템 개발	Unix / Linux 내부 구조 분석 Linux OS 설치 OS 메모리 관리 기법 OS 프로세스 관리 기법 File 관리 기법 Storage 관리 기법 OS shell programming 활용	H
빅데이터 분석 시스템 개발	R 프로그램 개요 및 기초 문법 ⓐ 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
빅데이터 처리 시스템 개발	빅데이터 탐색에 활용할 기술 – 하이브, 스파크, 우지, 휴 탐색 아키텍쳐 탐색환경구성 – 하이브, 스파크, 우지, 휴 설치 휴를 이용한 데이터 탐색 하이브를 이용한 데이터 탐색 스파크를 이용한 추가 데이터셋 탐색	H
빅데이터 분석 기획	빅데이터 분석 요건 정의하기 빅데이터 분석 데이터 확보 기획하기 빅데이터 분석 데이터 탐색 기획하기 빅데이터 분석 모델링 기획하기 빅데이터 분석 결과 적용 계획하기	H
탐색적 데이터 분석	시작하기 위한 준비 및 간단한 소개 : 개별 과제 설정 파이썬 설치, 기본 패키지 설치, 파이썬 코드 테스트 Ipython 설치하기, IPython 사용방법 파이썬 코드 작성 방법 및 파이썬 언어 기본 복습 : 가상 시스템에 개발환경 다시 설치하기	H
탐색적 데이터 분석	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
분석용 데이터 구축	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
텍스트 데이터 분석	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
통계 기반 데이터 분석	가설검정 ⓐ 기술통계학 ⓑ 확률과 확률분포 ⓒ 표본분포 ⓓ 추정 및 가설검정 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
머신러닝 기반 데이터 분석	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
머신러닝 기반 데이터 분석	Clustering (고객 데이터 분석, 고객 분류) Association Rule (장바구니 분석, 상품 추천)	H
머신러닝 기반 데이터 분석	Decision Tree Random Forest Logistic Regression k-nn	H
머신러닝 기반 데이터 분석	Linear Regression / Naive Bayes / k-Nearest Neighbor (상품 분류) Artificial Neural Network / Machine Learning 활용을 위한 Web dashboard	H
머신러닝 기반 데이터 분석	나이브 베이즈 분류 의사결정나무 랜던포레스트 그래드언트 부스팅 회귀분석 릿지와 라쏘분석 서포트 벡터 머신	H
머신러닝 기반 데이터 분석	주성분 분석 K평군 연관성 분석 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)	H
머신러닝 기반 데이터 분석	에이다부스트 알고리즘 기타 : 특징추출, 측징선택, 모델선택 등	H
머신러닝 기반 데이터 분석	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	H
빅데이터 분석 결과 시각화	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
빅데이터 분석 결과 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
빅데이터 플랫폼 테스트	빅데이터 플랫폼 테스트 설계하기 빅데이터 플랫폼 기능 테스트하기 빅데이터 플랫폼 비기능 테스트하기	H
최종 프로젝트	R과 Python를 활용한 빅데이터 기획설계 및 프로젝트	H

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현 상태	졸업예정자 야간대학 또는 사이버대학 재학중 실업상태(구직중) 실업급여 수급자 국민취업제도 참여자 전련학과 전공자 비전공 기초자
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