파이썬 활용 빅데이터 분석(단기 주, 야간)
주간과정(620시간) : 빅데이터 분석 및 Spring Framework 기반 JAVA 개발자 과정
파이썬(Python)을 활용하여 웹 크롤링, API 사용 데이터 수집 및 빅데이터 분석과 함께 데이터를 시각화로 구현하는 기술 등을 실습하고, 스프링 프레임워크 웹 어플리케이션 개발을 위해 JAVA 프로그래밍과 JSP 및 데이터베이스 연동을 위한 SQL 교육을 진행하며, 빅데이터 분석 어플리케이션 개발 등 프로젝트 수업을 통해 실무에 응용·적용하는 방법을 학습합니다.
야간과정(450시간)
파이썬(Python)을 활용하여 웹 크롤링, API 사용 데이터 수집 및 빅데이터 분석과 함께 데이터를 시각화로 구현하는 기술 등을 실습하고, 다양한 프로젝트와 온라인 마케팅 사이트 구축 및 통계기반 데이터 분석을 통해 실무에 응용·적용하는 방법을 학습합니다.
커리큘럼(주간)
| 과정명 |
세부과목 |
구분 |
파이썬 기초
프로그래밍 |
파이썬 에디터 설치 및 환경 설정 |
이론/실기 |
| 파이썬 프로그래밍 기초 및 자료형 이해 |
| 파이썬 기본 문법 이해 및 제어문 활용 실습 |
| 파이썬 실습 예제 제작 실습 |
| GitHub 활용 |
GitHub 개념 이해 및 활용 실습 |
이론/실기 |
PyQt 활용
파이썬 GUI
프로그래밍 |
PyQt 설치 및 기본 위젯 사용 실습 |
이론/실기 |
| PyQt 활용 데이터 시각화 어플리케이션 제작 실습 |
파이썬 활용
빅데이터 분석 |
데이터 수집 및 웹 크롤링 실습 |
이론/실기 |
| 데이터 전처리 및 분석 실습 |
| 데이터 편집 및 통계데이터 시각화 |
| 파이썬 디지털 마케팅 활용 실습 |
| 머신러닝기반 빅데이터 분석 실습 |
데이터분석
준전문가(ADsP)
자격 취득 |
데이터 기본개념 이해 및 데이터 분석 기획 |
이론/실기 |
| 통계학 개론 및 기초 통계 분석 |
| R 기본 활용 프로그래밍 실습 및 데이터마이닝 |
| 분류분석 및 군집분석 이해 |
데이터베이스
활용 실습 |
데이터베이스 설치와 환경 설정 |
이론/실기 |
| SQL의 이해 및 SQL 실습 |
HTML
프로그래밍 |
HTML5, CSS3 웹 화면 설계 실습 |
이론/실기 |
| Javascript 기본 문법 및 활용 실습 |
JAVA 기초
프로그래밍 |
JDK와 JAVA 에디터 설치 및 환경 설정 |
이론/실기 |
| JAVA 프로그래밍 기초 및 자료형 이해 |
| JAVA 기본 문법 이해 및 제어문 활용 실습 |
| 객체 지향 프로그래밍 개념 이해 및 JAVA 클래스 활용 실습 |
JSP
프로그래밍
실습 |
JSP 동작원리와 환경설정 및 기본문법 |
이론/실기 |
| JDBC 사용과 데이터베이스 연결 |
| MVC 패턴 개요 및 MVC 패턴 활용 웹 구축 프로젝트 실습 |
Spring
프레임 워크
실습 |
Spring Framework 개요 및 환경설정 |
이론/실기 |
| IOC와 DI(의존성 주입)의 이해 |
| Spring AOP 기능이해와 구현 |
| Spring MVC 기본 구조 이해 및 실습 |
| SpringBoot Framework 실습 및 클라우드 호스팅 실습 |
| 프로젝트 실습 |
Spring Framework 기반 웹 서비스 구축 프로젝트 실습 |
이론/실기 |
| 파이썬 활용 빅데이터 분석 프로젝트 실습 |
인공지능
데이터 분석 |
노코드 활용 인공지능 모델 |
이론/실습 |
| 머신러닝(sklearn) & 딥러닝(TensorFlow + Keras) 알고리즘 |
| 시각지능 : 이미지 처리(객체 분류) |
| 언어지능 : 자연어 처리(감성 분류) |
*커리큘럼은 학과 상황에 따라 변경될 수 있습니다.
커리큘럼(야간)
| 과정명 |
세부과목 |
구분 |
| 파이썬 기초 |
파이썬 에디터 설치 및 환경 설정 |
이론/실습 |
| 파이썬 프로그래밍 기초 및 자료형 이해 |
| 파이썬 기본 문법 이해 및 제어문, 반복문 |
| 함수, 클래스 이해 |
파이썬
데이터 분석 |
업무 자동화(RPA) |
이론/실습 |
| 데이터수집 및 라이브러리를 활용한 웹 크롤링 |
| 데이터 전처리 및 시각화 |
| PyQt 활용 파이썬 GUI 프로그래밍 |
인공지능
데이터 분석 |
노코드 활용 인공지능 모델 |
이론/실습 |
| 머신러닝(sklearn) & 딥러닝(TensorFlow + Keras) 알고리즘 |
| 시각지능 : 이미지 처리(객체 분류) |
| 언어지능 : 자연어 처리(감성 분류) |
SQL과 R
데이터 분석 |
데이터베이스 이해 및 환경설정 |
이론/실습 |
| SQL 기본 구조 및 기본 명령어 |
| 데이터 분석에 필요한 SQL |
| R로 하는 다양한 데이터 분석의 세계 |
태블로
데이터시각화 |
데이터 시각화의 기본 개념 |
이론/실습 |
| 주제에 적합한 시각화 방법 |
| 효율적인 대시보드 계획하기 |
| 데이터 시각화를 더 돋보이게 하는 요소 |
데이터분석
준전문가
자격증(ADsP) |
데이터 이해 및 데이터의 가치와 미래 |
이론 |
| 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 |
| 데이터분석 기획의 이해, 분석 마스터 플랜 |
| R기초와 데이터 마트, 통계분석, 정형 데이터 마이닝 |
*커리큘럼은 학과 상황에 따라 변경될 수 있습니다.
취업가능분야
- 기획·마케팅 회사
- 웹시스템개발, 컨설팅 회사
- 빅데이터 엔지니어
- 홈페이지 제작 회사
- IoT기기 제조 회사
- 웹개발 프리랜서
