
[마감]SeSAC_금천SW 1기 파이썬 기반 빅데이터 분석 서비스 플랫폼 개발자 과정
- 강의 시간
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매주 월~금(09:00~18:00)
- 강의 장소
- 강의 방식
-
대면
- 교육비
-
0원
- 일정 선택
과정개요
<모집마감>
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과정목표
👉🏻 세부 커리큘럼은 상단에 [교육일정] 에서 바로 확인하실 수 있습니다!
◾ 스플렁크를 활용한 소셜 데이터 분석경험을 통한 빅데이터 분석기술을 결합하여 빅데이터 분석 서비스 플랫폼을 개발
◾ 일반 교육 과정인 데이터 분석 뿐만 아니라 SNS에 빅데이터 수집/처리/분석하는 진정한 빅데이터 엔지니어 양성 과정
◾ 실제 현업에서 바로 적용 가능한 기업 연계 프로젝트 중심 교육으로 실무 경험과 문제해결 능력 강화
◾ 취업 후 직장에서 잘 적응할 수 있도록 MZ세대 신입사원으로서 팀 내 소통하는 커뮤니케이션 교육 학습
[ 선발절차 및 일정 ]
◾ 선발절차: 자격 확인 → 레벨(기초지식) 테스트 → 면접
◾ 선발일정
- 1차 합격 발표 : 2021.11.03(수)
- 레벨 테스트 : 2021.11.08.(월) - 2021.11.10.(수) 중 1일
- 2차 합격 발표 : 2021.11.11(목)
- 면접 평가 : 2021.11.15.(월) - 2021.11.16(화)
- 최종 합격 발표 : 2021.11.17(수)
※ 상기 일정은 변동될 수 있음
[ 교육 일정 ]
◾ 교육기간 : 2021.11.22(월) - 2022.05.23(월)
(코로나19 거리두기 단계 상향조정 시 비대면 혼합 강의)
◾ 교육 시간 : 09:00 ~ 18:00 (매주 월~금 / 총 968시간 )
[ 교육비 ]
◾ 교육비: 무료 (단, 예치금 20만원을 선납하고, 수료후 반환)
◾ 과정별 진도율 5% 미만에 과정 이탈 시 반환하여, 그 이상의 과정 중 수료 기준에 미달하는 경우 예치금은 반환되지 않음
◾ 수료기준: 과정 진도 80% 이상을 이수 또는 과정진도 30% 이상 참여이후 조기 취업한 경우
🙆🏻♀️ 문의처 : open@exc.co.kr / 02-2152-3915~4
교육대상
커리큘럼
- 파이썬 특징 - 변수 이름과 객체의 관계 - 파이썬에서의 레퍼런스 의미 - 수치형 데이터 다루기 - 문자열 데이터 다루기
- 선택문/반복문/분기문 - 리스트/튜플/딕셔너리 다루기 - 복합 객체 자료영 - 짚과 컴프리헨션 - 함수 정의/호출/반환
- 매개변수의 종류 - 변수의 라이프 사이클 - 네임 스페이스와 스코프 룰 - 일급 객체 - 클로져
- 제너레이터와 람다함수 - 데코레이트 - 모듈과 패키지 - 클래스와 객체 - super() 함수와 오버라이딩
- 추상메소드와 추상기반클래스 - 특수 메소드 - 에외 처리 - 파일 다루기
- 파이썬 추가교육
- 파이썬 추가교육
- 자바 개발 도구 설치 -기본형 변수와 참조형 변수 -데이터 타입과 형 변환 -연산자의 구체적인 사용 -선택문/반복문/분기문
- 메모리 사용 영역 -배열과 String 클래스 -패키지 -클래스와 객체 -멤버 변수의 종류
- 메소드의 종류 -접근 지정자 -오버로딩과 오버라이딩 -상속과 다형성 -추상클래스와 추상메소드
- 인터페이스 -다중 상속 -내부클래스의 종류와 특징 -예외 처리 -기본 API 클래스
- 컬렉션 프레임워크 -제네릭스 -람다식 -I/O 스트림 -쓰레드 & 네트워킹
- 오리엔테이션-멘토링-리눅스 시스템 개요-리눅스 설치와 계정 만들기-파일과 디렉토리 -파일 필터-파일 비교/정렬/탐색
- 파일 보관 압축 -사용자 그룹 관리 -권한의 이해 및 표시 -링크 파일 -vi 에디터 명령어와 주요키 & 에디터
- 프로세스와 데몬 -프로세스 조회 -포그라운드와 백그라운드 -프로세스 스케쥴러 -쉘프로그래밍 기법
- 프로젝트 관리자 사고와 역량 - 과제 도출 - 프로젝트개요 목표설정 - 프로젝트 수행 계획 수립 - 프로젝트 정보분석계획
- 프로젝트 추진& 창의적 사고 - 리스크 및 관계자 관리 - 프로젝트 요약 발표 - 기획 전제와 사고 - .환경분석,과제설정
- 정보 및 원인분석 - 창의적해결 방안의 도출 - 잠재문제 분석과 실행계획 - 문서의구성방법 - 발표용 보고서 작성
- 데이터베이스 이해 -관계데이터 모델 -데이터 핸들링 기초~고급
- 대용량 데이터베이스 작업 -SQL과 빅데이터 -DB 연동 프로그래밍
- SQL과 MongoDB -NoSQL과 MongoDB -MongoDB 기본 -도큐먼트 생성/조회/수정/삭제 -기본 쿼리
- 인덱싱 -집계 프레임워크 -트랜잭션 -복제셋 설정 -복제셋 구성요소
- 복제셋 연결과 관리 -샤딩 아키텍쳐 -샤드키 선정 -MongoDB 애플리케이션 설계
- 쿼리 개발 -쿼리 최적화 -MongoDB 모니터링 -인증/권한/암호화
- 데이터 모델링 -정규화 이론 -트랜잭션
- 동시성제어 -보안과 권한 & 백업과 복원 -실전 SQL 튜닝
- HTML5 기본구조와 작성법 -HTML5 태그
- CSS3 선택자/속성 -CSS3 응용과 레이아웃
- Bootstrap 활용 -JavaScript 기본문법 -JavaScript 객체에 대한 이해
- 렌더링 -DOM/BOM -Ajax 이해
- DOM 다루기 -JQuery UI -JS와 JQuery 라이브러리 응용
- JSP/Servlet의 이해 -JSP구성요소와 스크립팅요소
- JSP/Servlet 기본문법 -JSP Directives
- Form 처리와 파일 업로드 -기본 객체와 영역
- 요청 흐름제어와 모듈화 -에러 처리 -JSP에서 자바빈 활용
- 데이터베이스와 JSP -이미지 처리 -멘토링
- SNS C/S Programming
- SNS C/S Programming
- 멘토링
- 1차프로젝트진행
- 비즈니스 매너 - 학교,직장 차이-업무 래퍼다임shift - 가치관 경매 - 직업관 - 프로와 아마추어 - 신입사원 모습 - 역량과 자세 - 내가 가야할 길
- 비즈니스 커뮤니케이션 - 소통환경변화 - 관계 중요성 - 인간관계 - 소통 경청 방법 - 듣기 네가지 유형, 나의 성향 - 스마트 말하기 - 오류없이 듣고 말하기 - 소통유형_FACT진단 - situation talk 상황별 소통 방식 - FACT 유형 이해 및 특성 - 유형별 소통
- 스프링 부트 개념 이해 - MVC 개념 이해 - 컨트롤러 생성 및 View 설정 - 로그 설정
- JPA 개념 이해 및 설정 - 스프링 부트 환경설정
- Junit 설정 및 스프링 부트 스타터 테스트
- 스프링부트 웹 및 설계 실습
- 스프링부트 웹 및 설계 실습
- 스프링부트 시큐리티 이해 - 스프링부트 데이터 레스트
- 스프링부트 시큐리티 이해 - 스프링부트 데이터 레스트
- 파이썬 특징 - 변수 이름과 객체의 관계 - 파이썬에서의 레퍼런스 의미 - 수치형 데이터 다루기 - 문자열 데이터 다루기
- 선택문/반복문/분기문 - 리스트/튜플/딕셔너리 다루기 - 복합 객체 자료영 - 짚과 컴프리헨션 - 함수 정의/호출/반환선택문/반복문/분기문
- 선택문/반복문/분기문 - 리스트/튜플/딕셔너리 다루기 - 복합 객체 자료영 - 짚과 컴프리헨션 - 함수 정의/호출/반환제너레이터와 람다함수
- 데코레이트 - 모듈과 패키지 - 클래스와 객체 - super() 함수와 오버라이딩추상메소드와 추상기반클래스 - 특수 메소드 - 에외 처리 - 파일 다루기
- 데코레이트 - 모듈과 패키지 - 클래스와 객체 - super() 함수와 오버라이딩추상메소드와 추상기반클래스 - 특수 메소드 - 에외 처리 - 파일 다루기
- 아나콘다 설치 - 주피터 노트북 다루기 - 데이터분석 기초이론 - 공공 데이터 가져오기 - CSV 파일 다루기 - 전국 약국 데이터 분석 - 제주도 기상 데이터 분석
- Matplotlib 활용 - 선 그래프 그리기 - 막대/산포/파이 그래프 그리기 - 서브 그래프 그리기
- Numpy 배열 객체 다루기 - Numpy 기본연산 - 통계 메소드와 요소 정렬 -전국 초등학교 데이터 분석 시각화
- Pandas Series 객체 다루기 - 인덱싱/검색/2진연산/형변환 - Pandas DataFrame 객체 -2차원 데이터 검색과 인덱싱
- 누락데이터 처리와 반복연산 - 국내 인구통계 데이터 분석과 시각화 - Seaborn/Scripy 라이브러리
- 데이터분석 이론 - 통계학원론/확률론 - 선형대수/행렬대수 - 시계열 분석 -다변량 분석
- AI와 머신러닝 - 슈퍼바이즈 러닝 - 언슈퍼바이즈 러닝
- 리인포스먼트 러닝 - 퍼셉트론 - 사이킷런 라이브러리
- 데이터 전처리 - 차원축소를 통한 데이터압축 - 모델 성능평가
- 하이퍼파라미터 튜닝 - 앙상블 - 머신러닝 적용사례 분석
- 하이퍼파라미터 튜닝 - 앙상블 - 머신러닝 적용사례 분석
- 웹애플리케이션 머신러닝 모델 내장 - 회귀 분석 - 군집 분석
- 딥러닝 개요 - TensorFlow
- TensorBoard - TensorFow 데이터셋
- 딥러닝의 구조 - Keras 딥러닝
- 합성곱 신경망 - 순환신경망
- 자연어처리 - 데이터 조작
- 자연어처리 - 데이터 조작
- 스프렁크 빅데이터 분석 프로젝트
- 팀구성 및 문제 발굴
- 문제 재정의 및 아이디어 발상
- 프로토타입 및 사용자 테스트
- 스파크 클러스터 -스파크 프로그래밍 모델
- 스파크를 이용한 데이터 수집 - 데이터 집합 탐색 및 추출
- 엔진구현 -분류모델 & 회귀모델
- 클러스터 구축모델 구현 -LFW데이터
- 텍스트 프로세싱 -스파크스트리밍
- AWS 클라우드 서비스의 개념 및 이해 - AWS IAM 개념 및 관리 실습 - EC2 인스턴스 생성 및 활용 실습
- S3 사용법 및 유형 이해 - 클라우드 가상 네트워크VPC 구축 및 활용 실습
- AWS RDS, DynamoDB 데이터베이스 개념 이해 및 실습 - AWS 관리도구 활용 환경 구축 실습
- 채용시장 동향의 이해 - 채용트렌드의 변화 - 진로 로드맵 - 취업준비 로드맵 - 이력서 작성법 - 자기소개서 마인드맵
- 마인드맵-자기소개서 작성 실전-기업채용 프로세스-나만의 면접전략-구조화 면접, 스피치 구조화-고빈도 다기출 Top5
- PT면접 - 토의/토론면접 - 합격하는 이미지 - 면접의 시각언어 - 합격하는 목소리의 비밀 - 합격 필살기 - 실전모의면접
- CBP 기업연계 프로젝트 프리뷰(기존 진행 프로젝트 리뷰)
- CBP 기업연계 프로젝트
대표강사
접수안내
※ 두 단계를 '모두' 진행해주셔야 정상적으로 신청이 완료됩니다.
① 싹 홈페이지(ssac.seoul.kr) 회원 가입 후, 페이지 상단의 '수강신청하기' 버튼을 눌러서 수강 신청을 해주세요.
② 마이페이지 -> 자기소개서(https://forms.gle/rgt13x7eFxv1ykocA / 구글폼 및 설문지)를 작성해주세요.