EZEN IT ACADEMY

과정소개

과정개요

• · 현장에서 필요한 디지털 기술 및 실전 훈련을 통해 문제해결능력을 갖추는 경력있는 신입사원 양성
• · IT 디지털 선도기업이 직접 훈련과정 설계 및 참여 국내 유명 기업에 취업 연계성이 높음
• · 프로젝트 기반의 현장 과제를 통해 기업에서 요구하는 디지털 실무 역량을 갖춤

교육대상

• · 기술 융합 서비스 개발 프로젝트를 경험하고 싶으신 분
• · 취업에 성공하고 싶은 취업준비생, 구직자

과정핵심

빅데이터, 기업에서 선호하는 데이터 활용 능력을 바탕으로 기획한 커리큘럼

프로그래밍 구성도

머신러닝 관계 구성도

데이터 마이닝 < 딥러닝(Deep Learning) < 머신 러닝(Machine Learning) < 인공지능(AI) < 컴퓨팅, 순서로 구성을 이루고 있으며
머신러닝은 인공지능 개발 및 빅데이터 R에 활용되는 각종 데이터를 입력하여 스스로 학습하는 알고리즘을 만들 수 있습니다.

커리큘럼

• 개발환경구축
  파이썬 프로그래밍
• 빅데이터저장,
  분석시스템 데이터크롤링,
  마이닝 머신러닝
• 빅데이터분석 기획 및 활용
• 최종프로젝트

파이썬 기반 빅데이터분석(EDA,CDA)과 데이터마이닝

구분	상세커리큘럼
개발환경 구성	- 운영체제의 이해 - 윈도우 설치 및 설정 방법 - 윈도우 파일 시스템 구조 파악하기 - CLI 환경 이해와 활 용 - 사용자 계정 및 그룹 관리 - 파일, 디스트, 네트워크 관리
	- 코딩을 위한 텍스트 편집기 종류 - 텍스트 편집기 기본 사용 방법 파악하기 - 텍스트 편집기 익스텐션 활용하기
	- Git의 이해와 기본 명령어 - Github를 활용한 프로젝트 형상관리
Python 프로그래밍	- 변수 데이터 타입, 연산자 - 연속성 데이터 (리스트, 튜플, 딕셔너리) - 프로그램 흐름 제어 (조건문, 반복문) - 함수의 이해와 파이썬 내장 함수 - 객체지향 프로그래밍 - 패키지의 이해와 활용
	- 논리/물리 데이터 구조 이해하기 - 데이터 저장 구조와 데이터의 종류 - 데이터 조회 하기 - 데이터 입력, 수정, 삭제하기 - 데이터베이스 생성 및 테이블 설계하기 - 사용자 계정, 권한 관리하기 - JOIN, 서브쿼리, View
빅데이터 분석 개론	- 데이터의 이해 - 데이터의 가치와 미래
	- 빅데이터 분석 기획의 이해
	- 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 거버넌트
	- 데이터 분석 마스터 플랜
탐색적 데이터 분석 (EDA)	- Numpy 활용 - Pandas 자료 구조 파악
	- Database 연동 프로그래밍 - Python ORM
	- Matplotlib를 활용한 그래프 표시하기 - Seaborn을 활용한 그래프 표시하기
	- 데이터 전처리 - 데이터 마트 개발 - 데이터 변경, 요약 - 기술통계 - 데이터 정제(이상치, 결측치) - 변수의 구간화
확중적 데이터 분석 (CDA)	- 가설검정 - 상관분석 - 회귀분석 - 시계열 분석 - 다차원 척도법 - 주성분 분석
데이터 마이닝	- 의사결정나무 - 회귀분석 - 최근접 이웃법 - 인공신경망 (CNN, RNN, LSTM)
	- 형태소 분석 - 텍스트 빈도 분석 - 토픽 모델링 - 감성분석
웹 사이트 크롤링	- HTTP Client 구현하기 - OpenAPI를 통한 데이터 수집 - 웹 사이트를 통한 데이터 수집 - 셀리니움 기반 웹 사이트 크롤링
데이터 분석 프로젝트	- 조별 프로젝트 진행

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