02-6901-7098

자바취업반 - 자바 빅데이터분석 머신러닝 딥러닝과정

자바 취업반

평일반 : 2022년 06월 07일

전화 : 02-6901-7098

100%국비지원 | 월 최대 80만원 훈련수당 지급

교육내용
교육과정 인공지능AI 딥러닝 기반 챗봇개발자과정 기업채용예정과정 2021년 디지털 핵심 실무 인재 양성사업 [노동부주관 K-Digital Training 선정과정] K뉴딜 디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) [고용노동부 훈련기관 인증평가 우수훈련기관] 서류접수기간 ( 선착순 조기마감예정 ) 고용노동부훈련기관 인증평가 우수훈련기관 서울산업진흥원(SBA) 클라우드 기술인재양성 프로그램 우수기관 맞춤형 기술인재 양성 사업 클라우드 분야 80% 이상의 높은 취업률로 2019년 우수기관 선정된 솔데스크에서 ‘기업 맞춤형 국기’훈련생 모집합니다. 인공지능(A.I)기반 추천시스템은 거의 모든 분야에 적용이 가능할 정도로 강력한 컨텐츠이며 기존의 통계기반 모델에 딥러닝 기반 모델을 추가하여 더욱 정확도 높은 개인화 서비스를 구현할 수 있으며, 이를 학생들이 직접 구현하고 실무에 투입 되었을때, 기업이 현실적인 AI 도입 효과를 볼 수 있는 서비스를 구축하는 능력을 갖출 수 있습니다. 자연어 처리 기반의 챗봇은 감정분석등의 한국어 처리 수업을 병행하여 영어에 비하여 상대적으로 처리하기 어려운 한글 처리에 대한 경험을 바탕으로 챗봇을 포함하여 광범위한 언어를 기반으로 한 AI 응용 서비스를 구축할 수 있는 실력을 갖출 수 있습니다. 총 960시간으로 구성된 취업을 위한 기업 맞춤과정입니다. 1회차~3회차 총75명의 훈련생을 선발 계획입니다. 과정 특성상 조기마감이 예상되며 인공지능(A.I)분야에 관심이 있는 구직자분들의 많은 문의 부탁드립니다. 교육대상 선발기준 * 교육대상 - 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 인공지능 AI 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 인공지능, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) * 선발방법 - 입학상담을 통한 서류접수(서류전형 합격자는 교육훈련 참여가능) - 개강전 채용기업 인사담당자가 참여한 1차면접 진행(개별합격통보) - 교육수료후 수행평가 점수에 의한 최종입사 결정 서류접수 / 1차면접(채용기업인사담당자참여) / 개별합격통보 KDigital Training 고용노동부는 한국형 뉴딜(사람투자)의 핵심과제인 KDigital Training에 참여하는 총 43개 혁신교육훈련기관 등을 통해서 3,600여명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육기회를 제공하고 향후 5년간 18만명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다. 고용노동부는 KDigital Training이 기존 교육훈련사업과 다른 이유를 청년들의 4가지 워너비로 설명하였습니다. 첫째, 청년들이 워너비(가고 싶어)하는 43개 혁신교육훈련기관·우수대학 등 참여 둘째, 네이버, 솔트룩스, 마이리얼트립 등 청년들의 워너비(취업하고 싶은) 디지털 선도기업이 직접 훈련과정의 설계를 지원하여 취업의 연계성이 높다 셋째, 온라인 교육훈련 플랫폼을 기반으로 하는 개인 맞춤교육으로 코로나19 시대에 비전공자도 워너비(되고 싶은) 디지털 현장 실무인재로 성장할 수 있다 마지막으로 청년들이 워너비(듣고 싶은)하는 인기 있고 우수한 교육훈련과정의 비용을 정부가 부담 고용노동부 이재갑 장관은 “최근 기업들은 디지털 분야 인력 부족을 호소하고 있는 반면 청년들은 충분한 교육·훈련기회 부족으로 디지털 분야 취업에 어려움을 겪고 있어 이러한 미스매치 문제를 해결하는 차원에서 KDigital Trainng을 추진하게 되었다”고 밝혔습니다. 훈련목표 현재 실무에서 활용도가 높은 과정 목록 구성Python을 이용한 알고리즘 실습, 머신러닝 기초 수학 Python 실습 과정을 포함하여 최적화와 원리에 기반한 응용력을 학습인공지능(A.I)협력기업: 웅진,한국정보공학, 네모커머스, 디딤365, 솔루게이트등 취업 지원 K-Digital Training 지원자 숙지 및 요청사항 총 960시간 ‘반년’동안 진행되는 훈련과정으로 시간을 아낌없이 투자 하셔야 하며, 교육과정에 성실하게 참여 해주셔야 합니다.실제로 취업이 되셨다는 마음가짐으로 ‘출결도 근태관리처럼!’ 임해주세요.취업 성공 후 ‘솔데스크인의 밤’(솔데스크 수료생 모임)과 같은 교육센터와의 커뮤니케이션을 통해 후배들도 이끌어 주시고 신기술 교육 참여도 적극적으로 하고, 신입직원 채용, 조언, 기술공유 등을 할 수 있기를 바랍니다. 진출분야 - 데이터분석가 / 데이터엔지니어 / 빅데이터분석가 / AI모델연구개발 / AI서비스개발자등 학습목표 * 참여기업 요구 및 수요조사 반영 결과 현재 참여 기업들은 매출액 향상과 고객 유치를 위하여 사활을 걸고 있습니다. 추천 시스템은 고객과의 거래가 있는 거의 모든 업종에서 필요한 기술로 넷플릭스, 아마존처럼 기업의 흥망을 결정하는 중요한 요인이기도하며 추천을 바탕으로 하는 개인화 서비스는 선택이 아닌 기업의 필수적인 기능입니다.전화를 통한 고객 서비스는 비용문제로 퇴근 후 제공이 어려운 기업이 많으며 이를 채팅 기반으로 1차 상담을 하고 원활히 진행되지 않은 경우 업무시간에 실무자가 연락하여 좀 더 고객 친화적인 서비스를 요구하는 기업이 많아 교육과정에 반영하였습니다.기업들은 시스템 구축 시 개발 자원이 단순 문법을 넘어서 최적화를 구현 할 수 있는 알고리즘을 취득한 개발자를 원하고 있습니다. 따라서 본 교육과정에 이를 적극 반영하였으며 데스크탑을 통한 서비스 뿐 만 아니라 어디서나 접속이 가능한 모바일 서비스 구현을 요청하여 교육과정에 포함하였습니다. 교육목적 - 딥러닝 기반의 개인화 서비스 구축을 위한 추천 시스템, 챗봇 개발자 양성을 목표로 합니다. - 기본 언어로 파이썬 개발 능력을 함양하고, 데이터 수집을 위하여 크롤링 능력 함양, - 데이터 저장소 구축을 위하여 오라클 사용 능력을 함양합니다. - 내부 원리 이해를 위하여 파이썬 기반의 알고리즘을 해결 할 수 있는 능력을 함양하고 - 딥러닝 학습에 사용할 데이터 준비를 위하여 데이터 전처리와 통계기반 데이터 분석 능력을 함양. - Tensorflow 시간에는 다양한 회귀, 분류, Vision등 여러 상황의 모델을 제작해보고 챗봇과 추천 시스템에 연동이 가능하도록 모델 제작 능력을 함양 - 부족한 딥러닝모델 테스트 장비등의 한계를 해결하기 위해 GPU,Docker,GoogleColab등을 활용 할수 있는 능력을 함양 - 또한 Client와의 자유로운 연동을 위하여 Python Django, Android app, Spring Boot를 개발 할 수 있는 능력을 함양 - 이렇게 숙련된 기술을 바탕으로 딥러닝 기반 추천 시스템과 딥러닝 기반 챗봇시스템 구축 개발자양성을 목표로 합니다. 채용협약 참여 리스트 인공지능 AI 프로젝트 구성 및 발표회 - 데이터베이스 모델링, ERD 제작 ,웹 주문 시스템 제작, 웹을 통한 판매 데이터 수집 - 판매 데이터 전처리, 협업 필터링 추천 시스템 제작, 특성 변수 파악, One-hot Representation변환 - Tensorflow 추천 model 제작, Tensorflow, DBMS 실시간 학습 연동, 하이브리드 추천 시스템 제작 - 웹서비스 환경의 도서 추천 제작, 모바일 서비스 환경의 도서 추천 제작, 챗봇 엔진용 CNN, LSTM 딥러닝 모델 제작 - DBMS 연동 챗봇 학습툴 제작, Socket 기반 챗봇 Server 제작, 챗봇 Console Client 제작 - 다중 Client를위한 챗봇 API 제작, 웹서비스 기반 챗봇 Client 제작, 모바일 서비스 기반 챗봇 Client 제작 인공지능 AI 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 290시간 프로젝트 구성 ) 1. 종강일 기준 2주 전 팀원들과 프로젝트 준비 및 시연. 2. 참여 기업에서는 비 대면(온라인)으로 손 쉽게 본 행사에 참여하여, 학생들의 프로젝트를 참관. 3. 미리 공유된 이력서 및 PPT를 통해 인재를 파악, 추 후 자유롭게 면접을 제의. 4. K-Digital Training에서 다져진 프로세스를 통해 인공지능(A·I) 교육을 진행. 인공지능 딥러닝 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 220시간 프로젝트구성 ) K디지털트레이닝 1.2기수 프로젝트 발표회영상
교육대상	- 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 인공지능 AI 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 인공지능, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) 우대사항 - AI인공지능, 빅데이터분석, 자바프로그래머, 클라우드엔지니어등, IT직무경험자 - 관련학과 전공자 ( 컴퓨터공학과. 정보통신과 등등 ) - IT관련 자격증 소지자 (정보처리기사/산업기사, AWS자격증 등) 노동부주관 K-Digital Training 선정과정 선발방법 : 서류접수 / 1차면접(인사담당자참여) / 개별합격통보 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발접수 ) 채용협약기업 : (주)메가존클라우드/ 신한DS/ (주)웅진 / GS네오텍 / 농심데이타시스템 / 영우디지털 / (주)에이클라우드 / 솔트웨어 / (주)지에스아이티엠 / 오픈베이스 / (주)리눅스데이터시스템 / 이테크시스템 / (주)에이아이넷 / 디딤365 외 다수 채용참여기업 : (주)위세아이텍, 네이버시스템(주), 메타넷대우정보(주), 아이티센, 엑셈, (주)컴트루테크놀러지, (주)소베텍, (주)이젬코, 주식회사 인재아이엔씨
교육기간	· 6개월
수강생혜택	※ 국비지원 자격 ※ 아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능 30명선착순접수 ㆍ 구직자 ( 미취업자 및 실업자 ) ㆍ 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 야간대학교, 사이버대, 방통대 재학생 및 휴학생 ( 재학중에도 수강신청가능 ) ㆍ 고용노동부- 국민내일배움카드. 국민취업지원제도 발급자 ㆍ 비전공자 초보자도 지원 가능 30명 선착순접수 지원문의 02) 6901-7098 ㆍ K디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) ※ 언택트 수업( 대면.비대면 선택가능 ) 현장강의 실시간 동시 진행 ※ ㆍ수강료 전액 무료 + 매월 훈련수당 지급 (최대 800,000원 ) ㆍ언택트수업 진행 비대면. 대면 선택가능 ㆍ온라인 인터넷 동영상 강의 무료지원 ㆍ교육비 전액무료 ( 빅데이터관련 교재지원 ) ㆍ6개월 간 식대 및 교통비 지원 (최대 30만원) -단위기간 출석률 80% 충족 시 ㆍNCS 기반의 체계적 교육 · 훈련으로 경력개발 유리 ㆍ수료생은 취업보도실의 체계적인 관리시스템을 통해 취업지원 ㆍ취업지원실을 별도로 운영하여 응용 SW 분야의 직무를 결정할 수 있도록 1:1밀착상담 ㆍ훈련생과 상담자 간에 라포(친밀감 및 공감대) 형성, 이력서 특강 및 취업동향 세미나를 진행합니다. ㆍ수료 이후에는 트렌드에 맞는 이력서 첨삭, 일회성이 아닌 지속적 지원, 모의면접 진행 ㆍ취업지원은 본 교육기관으로 구인의뢰 내용과 취업포털사이트를 서칭 후 채용 알선을 진행하고 있습니다.

교육커리큘럼

자바 프로그래밍

프로그래밍 언어활용

- 자바 언어의 이해, 자바 개발 환경 설치, Eclipse 설치, 컴파일, 자바의 구조

- 상수, 변수, 식별자, Data Type, 형변환

- 선택문, 반복문 을 이용한 실행흐룸 제어

- 메서드, 클래스, 객체, 캡슐화, 상속, 다형성, 추상클래스, 인터페이스

- Wrapper 클래스, 문자열관리, 날짜, 수학 및 기타 유용한 기능 제공 클래스

- 자료구조와 알고리즘에 대한 이해 및 자바의 자료구조와 알고리즘 구현 클래스 활용

- 파일과 데이터 입출력, 직렬화

- 예외 처리, Checked 예외와 런타임 예외

- 함수형 프로그래밍, 람다 표현식, 스트림 제어

- 쓰레드와 비동기 프로그래밍, 쓰레드 동기화

- 네트워크 개요, 네트워크 프로그래밍, TCP/UDP, 채팅 프로그래밍

오라클 데이터베이스 프로그래밍

데이터베이스

구현

SQL 활용

- DBMS 설치, Client 프로그램 설치, 계정 관리

- INSERT, DELETE, UPDATE, SELECT, JOIN 등 기초 DML 구문

- CREATE, ALTER, DROP 등 기초 DDL 구문

- PL/SQL을 활용한 고급 SQL 활용

- 다양한 속성 생성 및 관리

- 뷰, 저장프로시저, 함수, 인덱스, 트리거 등

데이터 모델링

요구사항 확인

데이터베이스

요구사항 분석

- 데이터 모델링 도구 설치

- 논리 모델링과 물리 모델링

- 엔티티타입, 속성, 식별자, 제약조건, 관계 생성

- 정규화와 역정규화

- 엔지니어링과 리버스엔지니어링

웹 클라이언트 프로그래밍

화면설계

화면구현

- 주요 편집기 기능 활용, 웹서버 설치 및 사용

- HTML 문서 구조, 텍스트/목록/링크/이미지/테이블 등 주요 마크업, 폼 태그와 사용자 입력 처리

- HTML5 마크업 개요, 웹워커, 장치 연동, 이미지와 그래픽, 멀티미디어, 웹소켓 등

- CSS 구문 구조, 선택자, 색상/텍스트/박스/레이아웃/이미지 등에 적용되는 주요 속성 활용

- Javascript 구문 구조, 자료형/변수/제어문, 함수, 내장 객체 사용, 브라우저 객체 사용

- jQuery 구문 구조, 선택자, 커맨드, 효과 활용

스프링 프레임워크 기반 웹 어플리케이션 구현

인터페이스

구현

서버프로그램

구현

통합구현

데이터입출력

구현

애플리케이션

테스트 수행

애플리케이션

테스트 관리

정보시스템

이행

[자바 웹 애플리케이션 기술 기초 및 활용]

- 웹 환경 개용, 웹서버/컨테이너 설치 및 설정, 구동 실습

- 웹 애플리케이션 요청 처리 구조, Servlet, JSP

- 상태관리, 인증, 파일업로드/다운로드, 웹메일, 필터, 애플리케이션 이벤트 처리

- Custom Tag, EL, JSTL

- 사용자관리, 자료실, 게시판 구현 등

[Ajax와 동적 웹 프로그래밍]

- 비동기 웹 요청 처리 구조, XMLHttpRequest 객체 사용, JSON 기반 객체 표기 및 사용

[스프링 프레임워크와 MyBatis 활용]

- 엔터프라이즈 애플리케이션 특징 및 요구사항, 스프링 프레임워크 구조, 설치 및 환경 설정

- 스프링 IoC, Portable Service Abstraction, AOP 등

- Model View Controller Pattern, 스프링 웹 애플리케이션 구조, 컨트롤러 구현, 요청 매핑, 커스텀 뷰 구현

- 저수준 데이터 연동 문제점, 데이터 접근 계층 추상화 구조

- 데이터 소스 구성, 템플릿 기반 데이터 연동, 스프링 MyBatis, 스프링 JPA, 트랜잭션 관리

- MyBatis 구조, 설치 및 설정, Mapper 설정 파일 구조와 구성 요소, Mapper 파일 구조와 구성 요소, 동적 SQL 구문

- SqlSession 관리 클래스, MapperInterface와 SQL Mapper 바인딩

- PlatformTransactionManager를 활용한 트랜잭션 관리 및 AOP를 활용한 트랜잭션 관리

인공지능 구현을 위한 데이터분석

탐색적

데이터 분석

분석용

데이터 구축

빅데이터분석

결과 시각화

머신러닝기반

데이터 분석

통계기반

데이터 분석

텍스트

데이터 분석

- 아나콘다, VirtualEnv 등 파이썬 개발 환경 구축 및 설정

- 파이썬의 기초 구문, 파이썬 프로그램 개발을 위한 패키지 활용

- Panda, NumPy, MatPlotLib 등 데이터 분석 및 시각화 패키지 활용

- 기초 통계량, 난수, 분포함수, 표본추출 기법 활용

- 상관계수, 카이제곱분포, T분포, F분포 등을 사용하는 독립성 검정 및 적합도 검정

- 선형회귀를 사용하는 예측 모델 개발 및 활용

- 텍스트마이닝 기반 비정형 데이터 분석 기법

- 파이썬의 머신러닝 패키지인 싸이킷런 이해 및 설치

- k-최근접이웃, 나이브베이즈 분류기, 결정트리, 서포트 벡터 머신 등의 머신 러닝 기법

- 차원 축소, 특성 추출, 군집 등의 머신 러닝 기법

- 과적합화, 과소적합화, 예측능력 등의 문제를 검증하기 위한 모델 성능 평가

- 차원 축소, 특성 추출, 군집 등의 머신 러닝 기법

- 인공신경망과 딥러닝을 활용한 머신 러닝 기법

- 데이터 분석 결과에 대한 설득력 있는 스토리텔링 기법

- MatPlotLib 패키지를 사용하는 데이터 시각화 기법

데이터분석 시스템구축 프로젝트

비 NCS

- 데이터 분석 시스템 기획

- 요구사항 수집, 문제 범위 결정, 문제 정의 도출

- 데이터 수집 방법 결정, 데이터 수집 시스템 구축

- 데이터 클린징, 데이터 통합, 데이터 변환, 데이터 축소, 비정형 데이터 정형화 등을 통한 데이터 전처리

- 테이블 표시, 시각화 등을 통한 데이터 확인

- 설명 변수 선택, 훈련, 테스트, 검정 데이터 분할, 데이터 샘플링

- 분석 모델 검토 및 설계

- ROC, AUC, BIC, AIC 등을 통해 모델의 정확성 및 견고성 확인

- 모델 코딩 및 시스템에 통합

강사프로필

[최규리]

[교육경력사항]

(주) 한빛이엔아이 전임강사

JSP project cloud web 페이지 구축

사내 네트워크 방화벽 보안 운영

IDS/IPS 보안 장비 운영및 보안정책 수립

前 중부대학교 네트워크 학부, 소프트웨어(프로그래밍) 학부 강사

前 대영직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 학부

前 4세대 아카데미 직업학교 보안/소프트웨어

前 대우 직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 힉부

現 광운대학교 네트워크, 빅데이터 자바 계절학기 강사

現 솔데스크 소프트웨어(프로그래밍) 학부

[보유자격증]

컴퓨터 공학 학사

직업훈련교사정보처리 기사

리눅스 1급

네트워크 관리사 2급

정보기기운영

CCNA

[엄기흥]

[교육경력사항]

숭실 대학교 정보과학 대학원 공학 석사

(A Study on Message Transmission Performance Comparison between AR application and Middleware)

아이티윌정보처리학원 수석 강사

한신대학교 정보통신 학부 청년취업 아카데미 강의

성신여자 대학교 전산정보팀 CBD & FLEX 강의

울산 과학대학교 정보통신학부 자바 전문가 과정 강의삼성전자 정보통신연구소 신입사원(2005년)

Mobile Platform 강의

서울지하철공사 전산직원 C, C++, Oracle Database Modeling(Erwin 4.1) 강의

[보유자격증]

직업 능력 개발 훈련 교사 2급 (정보기술전략·계획 / 정보기술개발)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (문화콘텐츠 / 영상 제작)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (디자인)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (정보기술운영·관리)
모바일앱 개발 전문가 공인 강사(MAP-CPI)
정보처리기사/사무자동화산업기사
네트워크 관리사 2급/리눅스 마스터 2급
전자시스템 제어사 2급/유비쿼터스 기술 관리사 2급
전자상거래 운용사/해킹 보안 전문가(HSE) 3급
RFID-GL/SCJP2(Sun)/SCJP5(Sun)