빅데이터 수집 | - 데이터 수집 계획 수립하기
- 빅데이터 수집 시스템구성하기
- 내부 데이터 수집하기
- 외부 데이터 수집하기
- 데이터 변환하기
- 수집 데이터 검증하기
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빅데이터 저장 | - 빅데이터 저장 계획 수립하기
- 빅데이터 저장 모델 설계하기
- 빅데이터 저장 관리시스템 구성하기
- 빅데이터 적재하기
- 빅데이터 운영하기
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빅데이터 처리 | - 빅데이터 처리 계획 수립하기
- 빅데이터 처리 시스템 구성하기
- 분산병렬 수행하기
- 실시간 수행하기
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분석용 데이터 탐색 | - 기본통계 확인하기
- 데이터 분포 분석하기
- 변수간 관계 확인하기
- 데이터 정제하기
- 데이터 변화 적재하기
- 분석용 데이터 검증하기
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통계 기반 데이터 분석 | - 가설 설정하기
- 빅데이터 모델 개발하기
- 빅데이터 모델 평가 검증하기
- 빅데이터 모델 운영방안 마련하기
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텍스트 마이닝 기반 데이터 분석 | - 머신러닝 수행방법 계획하기
- 데이터셋 분할하기
- 지도학습 모델적용하기
- 자율학습 모델적용하기
- 모델 성능 평가하기
- 학습결과 적용하기
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빅데이터 분석 결과 시각화 | - 분석 결과 스토링텔링하기
- 분석 정보 시각화하기
- 분석 정보 시각표현하기
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데이터베이스 구현 (데이터베이스 구현) | - DBMS(Date Base Management System)설치하기
- 데이터베이스 생성하기
- 데이터베이스 오브젝트 생성하기
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SQL활용 | |
SQL응용 | |
데이터 표준화 | - 데이터 표준화 정책수립하기
- 데이터 표준 정의하기
- 데이터 표준 관리하기
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파이썬(Python) (파이썬의 이해) | - 실습환경 설정
- 변수의 이해
- str, set,tuple, list, dict type등의 자료형 처리
- if, while, for 등의 제어문 처리
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파이썬(Python) (함수) | - 내장함수, 사용자 정의 함수
- 람다 함수
- 일급함수의 이해
- 함수 장식자
- 모듈 작성법
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파이썬(Python) (클래스 파일 입출력윈도우 프로그래밍) | - 클래스 멤버 선언과 객체 작성
- 이벤트 처리
- 클래스의 포함과 상속
- 연산자 중복
- 사용자 정의 예외 처리
- 표준입출력
- 파일 처리와 with 구문 사용
- GUI form을 위한 모듈 선택
- 각종 위젯의 사용
- 레이아웃
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파이썬(Python) (데이터베이스 활용) | - 데이터베이스 처리를 위한 기본SQL
- DBMS를 이용한 DB연도
- CRUD를 활용한 예제 작성
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파이썬을 활용한 딥러닝 (파이썬을 활용한 딥러닝의 이해) | - 딥러닝 개념잡기
- 딥러닝 알고리즘과 신경망 구조
- 텐서플로 설치 및 기본코드 구현
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파이썬을 활용한 딥러닝 (선형회귀분석과 군집화) | - 변수간의 관계에 대한 모델
- 비용함수와 경사 하강법 알고리즘
- K-평균 알고리즘
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파이썬을 활용한 딥러닝 (단일 계층 신경망과 다중 계층) | - MINIST데이터셋의 이해와 인공뉴런
- 클래서 소속 근거와 확률
- 텐서플로 프로그래밍
- 합성공 신경망과 모델 구현
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프로젝트 실무 (빅데이터 프로젝트 실무) | - 프로젝트 주제선정 및 사이트 설계
- 개발 플랫폼 구축
- 빅데이터 프로젝트
- 완료 보고서 작성 및 프로젝트 발표
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