본문바로가기
고용노동부와 직업능력심사평가원이 인증한

우수훈련기관 KIC캠퍼스

KIC 캠퍼스는 여러분의 열정적이고 끈기있는 모습으로 인하여
교육훈련, 교육만족도, 취업률 등 여러방면에 우수한 평가를 인정받았습니다

훈련과정

머신러닝기반의 빅데이터 분석 양성과정

교육일정

2018년12월13일 ~ 2019년03월28일 (6회차)

교육시간

09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)

총교육시간

3.5개월 (70일_총560시간)

훈련자격

전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)

교육문의 02.538.3644
교육수당

매월 316,000원~416,000원 (국가기간ㆍ전략산업직종훈련과정)

​ ​

 

 

 

 

 

 ​




  
 ​

 ​​​

​   ​ 

 


 주제

강의 주요 내용 

 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


개인정보처리방침

수집하는 개인정보의 항목

수집하는 목적/방법에 따라 수집하는 개인정보 항목은 다음과 같습니다.
- 기본 개인정보 정보 
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 마케팅/서비스 이용을 위한 정보
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 서비스 이용 중 발생되는 정보
 서비스 이용기록, 접속로그, 쿠키
 결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록

개인정보 수집 및 이용 목적

KIC캠퍼스학원은  수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
- 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산 목적
학습진행, 컨텐츠 제공, 구매 및 요금 결제, 물품배송 또는 청구지 등 발송
- 회원 관리
회원제 서비스 이용에 따른 본인확인, 개인 식별, 불량회원의 부정 이용 방지와
비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계 
- 고용보험 과정의 노동부 신고 
회원이 신청한 과정이 고용보험 대상 과정인 경우 고용보험 환급을 이유로 노동부에 신고하게 됩니다.

개인 정보 보유 및 이용기간

원칙적으로, 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다.
단, 다음의 정보에 대해서는 아래의 이유로 명시한 기간 동안 보존합니다. 

보존 항목 : 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년 

그리고 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다.
1) 기타 법령에 따른 보유기간/관계법 안내
- 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월 
- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

* 표시는 필수 입력 항목입니다.

문의폼입니다.
* 이름
* 연락처 - -
* 교육형태 머신러닝 기반의 빅데이터 분석 양성과정
* 문의사항
취소

개인정보처리방침

수집하는 개인정보의 항목

수집하는 목적/방법에 따라 수집하는 개인정보 항목은 다음과 같습니다.
- 기본 개인정보 정보 
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 마케팅/서비스 이용을 위한 정보
 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력

- 서비스 이용 중 발생되는 정보
 서비스 이용기록, 접속로그, 쿠키
 결재수단에 대한 기록여부(계좌), 결재기록

개인정보 수집 및 이용 목적

KIC캠퍼스학원은  수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다.
- 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산 목적
학습진행, 컨텐츠 제공, 구매 및 요금 결제, 물품배송 또는 청구지 등 발송
- 회원 관리
회원제 서비스 이용에 따른 본인확인, 개인 식별, 불량회원의 부정 이용 방지와
비인가사용 방지, 가입 의사 확인, 연령확인, 불만처리 등 민원처리, 고지사항 전달
- 마케팅 및 광고에 활용
신규 서비스(제품) 개발 및 특화, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 인구통계학적 특성에 따른
서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계 
- 고용보험 과정의 노동부 신고 
회원이 신청한 과정이 고용보험 대상 과정인 경우 고용보험 환급을 이유로 노동부에 신고하게 됩니다.

개인 정보 보유 및 이용기간

원칙적으로, 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다.
단, 다음의 정보에 대해서는 아래의 이유로 명시한 기간 동안 보존합니다. 

보존 항목 : 신청자, 생년월일, 연락처, 이메일, 최종학력
보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년 

그리고 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다.
1) 기타 법령에 따른 보유기간/관계법 안내
- 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 : 5년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록 : 3년 (전자상거래 등에서의 소비자 보호에 관한 법률)
- 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월 
- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

* 표시는 필수 입력 항목입니다.

문의폼입니다.
* 이름
*이메일
* 연락처 - -
* 생년월일
최종학력
* 교육일정
* 문의사항
취소