분당 이젠아카데미컴퓨터학원 - 빅데이터 시각화 개발

빅데이터 시각화 개발

1차 개강일
21년 11월 02일(화)
2차 개강일
21년 11월 11일(목)
  • 빅데이터
  • 시각화
  • UI개발
  • 프론트엔드
  • 파이썬
  • 자바
  • 프레임 워크
  • API
  • Google Data Studio.
  • FineReport
교육기간
정규 6개월 취준생/비전공 초보자
수강료

국기과정 전액지원

실업자과정 최대100%지원

취업분야
웹프로그래머, 응용프로그래머, HTML·퍼블리싱·UI개발, 
빅데이터 개발자, 빅데이터 UI전문가

빅데이터 정보를 수집하고 분석하여
의미있는 결과를 제공할 수 있도록 하는
빅데이터 시각화 개발이란?

빅데이터를 분석하고 시각화하는 웹 애플리케이션 개발을 목표로 파이썬 자바 R 등
다양한 프로그램 언어 및 빅데이터 분석 시각화를 위한 프로그램 개발을
실제 실무와 동일한 프로젝트를 병행하여 교육합니다.
Start now

빅데이터 시각화 개발

  1. Python, GUI - 윈도우 어플리케이션 개발
  2. HTML5,CSS3,ES(자바스크립트) - 웹 사이트 구축
  3. JSP,DataBase NET working - 웹 어플리케이션 개발
  4. Spring Framework - 스프링 기반의 웹 사이트 구축
  5. 포트폴리오 - 협업 프로젝트를 통한 웹 서비스 구축
  6. 공공데이터 서비스 0 공공 데이터를 이용한 빅데이터 시각화

인기 프로그래밍 언어 1위
단순한 프레임워크 및 라이브러리를
사용하는것을 넘어, 실무에 적용할 수
있도록 실무처럼 프로젝트를 진행합니다.

데이터 인사이트를 위한 시각화 작업 및 프레임워크
개발을 위한 실무 프로젝트 위주의 수업 진행
  • 파이썬 : 데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어
  • 프론트엔드 : 이용자의 눈에 보이는 부분을 개발 HTML / CSS / Javascript
  • 데이터 시각화 : 분석용 데이터 구축하여 데이터를 그림이나 그래픽 형식으로 표현
  • 데이터 분석결과를 활용하기 위한 기술 및 자원분석과 분석결과 환경을 기획
  • 최종적으로 특정 프로젝트를 선정하고 프로젝트 기획/설계/구현/테스트/
    서비스/배포를 할 수 있도록 교육
  • 현업 프로젝트 개발 수행 경력과 관련 분야 강의 경험이 풍부한 우수한 강사
    분들이 다양한 강의 방법과 평가 방법을 적용하여 훈련생의 실력 향상 및
    취업역량을 파악, 보완하고 있음
  • 파이썬의 각종 모듈을 이용해서 웹 스크롤링하는 방법을 학습, 다양한 빅데이터 수집

빅데이터 시각화 활용 예시

  • 블루닷, 감염병 미리 예측 감염병 예측 시스템으로 항공 티켓팅 데이터로 감염병 미리 예측
  • 남양주시, 의사결정 시스템 행정정책 수립과정에서 요구하는 다양한 데이터 분석 수요에 효율적으로 대처하기 위함
  • 제주시, 관광 트랜드에 대응 관광 트랜드에 발 빠르게 대응 및 관광객 맞춤 서비스를 제공하기 위해 구축
  • 사람인, 인사/채용까지 구직자가 쉽고 객관적으로 자신의 역량과 강점을 파악하여 취업을 준비 할 수 있게 구축
  1. UI 구현
  2. 스마트 공정관리 시스템 개발
  3. 빅데이터 분석 결과 시각화
  4. 분석용 데이터 구축
  5. 빅데이터 활용, 운영 기획
  6. 화면디자인
  7. 프로그래밍 언어 활용
  8. 응용 SW 기초 기술 활용
  9. 빅데이터 시각화 개발 실무 프로젝트

당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.

  • IT·Programming 자바,파이썬기반
    머신러닝 빅데이터
    발표회 및 수료식

    자바,파이썬기반 머신러닝 빅데이터
    수료를 축하드립니다.

    수강생 만족도
    4.5/5
    자세히 보기
  • IT·Programming 사물인터넷(IOT)
    시스템 개발자
    발표회 및 수료식

    사물인터넷(IOT) 시스템
    수료를 축하드립니다.

    수강생 만족도
    4.5/5
    자세히 보기
Visualize Big Data

미래를 보는 혜안, 데이터가 그 중심에있다.
데이터 이해의 끝은
데이터 시각화에 있습니다.

대용량의 데이터를 이용하여 분석내용를 활용하여 시각화하여,
프래임워크를 통한 개발 결과를 제공할 수 있는 실무 개발자로 거듭납니다.


관련 자격증 취득이 가능합니다.

  • 데이터분석 준전문가(ADsP)Advanced Data Analytics Semi-Professional

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  • 국가기술 빅데이터 분석기사National Science and Technology  Big Data Analysis Article

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  • 국가공인 SQL 개발자Structured Query Language Developer

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  • 정보처리산업기사/기사Industrial Engineer/Engineer Information Processing

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선배에게 들어요!

빅데이터, 데이터 분석가에
관련자격증중 취득할수있는
자격증이 있나요?
데이터 분석은 대표적으로 R과 파이썬을 이용합니다. 그래서 Data analyst with R 과정에서 R을 이용하여 머신러닝을 다루셨다면 충분히 도움이 되는 수료증입니다. 하지만 수료증은 증명 수단이 될 순 있지만 실제로 그 안에서 어떤 걸 배우셨고 사용하실 수 있는지가 중요합니다. 그래서 진행한 프로젝트를 포트폴리오와 같은 형식으로 정리해두시면 유용하게 사용하실겁니다 또한, 빅데이터 분석가 자격증으로는 ADSP인 데이터분석 준 전문가 자격증이 있습니다. 현업 경력이 있으시다면 바로 ADP인 데이터분석 전문가 자격증을 따시면 되지만 경력이 없으시다면 ADSP를 따고 ADP를 따시면 좋습니다.
취업시 업무관련
가장 고민하였던
부분이 있었나요?
지원하기에 앞서 자신이 관심있는 일이 무엇인지 앞으로 무엇을 하고 싶은지 생각 지원할 분야를 결정한 후 입사하기전까지 해당직무에 대한 필요 스킬이 무엇인지 알고 제대로 준비하는것이 중요하다고 생각합니다.
빅데이터 개발자가
빅데이터 분석가 인가요?
빅데이터 개발자와 빅데이터 분석가는 모두 빅데이터 분야의 직업이지만, 엄연히 다릅니다. 빅데이터 분석가는 빅데이터 분석과 관련한 연구를 통해 굉장히 높은 기술을 보유하고 있는 직군입니다. 기본적으로 통계 및 수학을 잘해야 합니다. 빅데이터 개발자는 빅데이터 분석가가 분석할 수 있는 환경을 만들어주는 직군입니다.

수강후기

  • 파이썬 빅데이터기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 송○하

    처음에는 걱정 가득했지만 강사님의 훌륭한 커리큘럼과 교재로 4개월 과정 알차게 보냈습니다. 도전은 본인의 몫이고 강사님의 교과목 교육과 정신교육도 잘 따라가면 누구나 훌륭한 개발자로 거듭나실수 있을 겁니다.

  • 파이썬 빅데이터기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 한○규

    강사님이 너무 훌륭하셔서 잘 배웠습니다. 시설 또한 좋아서 쾌적하게 공부할 수 있었습니다. 감사합니다.

  • 파이썬 빅데이터 기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 이○건

    짧았지만 주영아강사님 에게 많은 배움을 배웠습니다. 그리고 강사님의 교보재가 많이 도움이 되었습니다. //

  • 파이썬 빅데이터 기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 이○희

    중간중간 힘들어서 고비가 왔을 때도 학생 입장에서 생각하고 다독여 주셔서 끝까지 수료를 할 수 있었고 가르치시는 내용도 학생 입장에서 고민하셔서 그런지 쉽게 배울 수 있었습니다. 다시 한 번 감사합니다!

  • 파이썬 빅데이터기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 김○현

    4개월이라는 기간이 짧다면 짧고 길다면 길었던 기간이었지만, 그 4개월동안 많이 성장된 제 자신의 모습을 볼 수 있었습니다. 주영아 강사님의 수업방식과 수강생들을 리드해주셔서 그런 좋은 결과가 나올 수 있었습니다. 감사합니다.

  • 파이썬 빅데이터기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 박○성

    짧은기간이지만 세세하게 챙겨주시는 강사님 밑에서 많은 배움 얻어갑니다

  • 파이썬 빅데이터 기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 김○선

    카리스마 넘치는 강의와 강의 외적으론 다정 다감한 모습의 강사님 덕분에 어려웠던 프로그래밍 언어 교육을 무사히 마칠 수 있어 불안했던 저의 취업길이 조금더 뚜렷해 진것 같습니다. 강사님의 노하우가 담긴 교보재와 학습자료가 정말 도움이 많이 되었습니다. 정말 자세히 설명 되있어 복습시에 정말 많은 도움이 되었던것 같습니다. 주영아 강사님 정말 감사드리고 취업하고 꼭 찾아뵙도록 하겠습니다 !

  • 파이썬 빅데이터기반 딥러닝 머신러닝 개발
    - 정○락

    정말 좋습니다. 강사님의 실력, 교보재의 퀄리티가 너무 좋고, 무엇보다 가르치려는 열정이 보입니다. 진짜로 후학을 위해 강의를 하시는 느낌이었습니다.

  • 자바,파이썬기반 머신러닝 빅데이터 활용
    - 강○은

    그냥 솔직한 후기 남깁니다. 솔직히, 처음 강사님을 뵈었을 때 첫인상도 그닥 좋진 않았습니다. 원래 외모로 사람을 평가하는 것은 좋지 않지만 생긴대로 산다는데 그냥 그런 느낌의 인상이었습니다. 그리고 다음으로는 ppt 자료에 대해 가르쳐 줄 때의 발표 목소리가 너무 듣기 귀에 거슬렸습니다. 솔직히 성대에 어떤 문제가 있는 건 아닌지 걱정이 될 정도로의 변성이 수업 내내 부담스러웠습니다. 그리고 가장 마음에 들지 않은 점은 외우기식으로는 분명히 머리에 해석되지도 않을 뿐더러 그 많은 분량을 과연 다수의 훈련생들이 분석할 시간을 그리고 분명 과목명에 나온 언어는 자바, 파이썬 두가지뿐이었는데 실제 배우는 언어의 종류는 두 배는 넘었으며 그 정해진 기간 동안에는 언어들을 모두 두루 다룬다는 것은 한 사람이 해내기란 쉽지 않다는 것을 알게 되었습니다. 수고스럽지만 안녕히 계세요.

  • 자바, 파이썬 기반 머신러닝 빅데이터 활용
    - 이○기

    비전공자이다 보니 코딩을 잘 모르고 선생님 수업을 시작하였습니다. 처음에는 버벅거렸지만 선생님의 가르침에 따라 하나하나 따라하다 보니 이제는 개발자로써 첫 걸음을 내딪을 수 있 되었습니다. 감사합니다!

커리큘럼

  1. 1

    응용 SW 기초 기술 활용

    • 운영체제 기초 활용
    • 데이터베이스 기초 활용
    • 네트워크 기초 활용
    • 본 개발환경 구축

    프로그래밍 언어 활용

    • 기본문법 활용
    • 언어특성 활용
    • 라이브러리 활용

    프로그래밍 언어 활용

    • 기본문법 활용
    • 언어특성 활용
    • 라이브러리 활용

    요구사항 확인

    • 현행 시스템 분석
    • 요구사항 확인
    • 분석모델 확인
  2. 2

    화면설계

    • UI 요구사항 확인
    • UI 설계

    데이터입출력 구현

    • 논리 데이터저장소 확인
    • 물리 데이터저장소 설계
    • 데이터 조작 프로시저 작성
    • 데이터 조작 프로시저 최적화

    통합구현

    • 연계 데이터 구성
    • 연계 메카니즘 구성
    • 내외부 연계 모듈 구현
  3. 3

    UI 디자인

    • GUI 디자인 콘셉트 도출
    • GUI 템플릿 제작
    • GUI 상세 디자인

    빅데이터 수집시스템 개발

    • 빅데이터 수집시스템 설계
    • 빅데이터 수집시스템 구성
    • 빅데이터 수집·변환 모듈 개발
    • 수집 데이터 검증모듈 개발
  4. 4

    빅데이터 저장시스템 개발

    • 빅데이터 저장모델 설계
    • 빅데이터 저장 관리시스템 구성
    • 빅데이터 적재모듈 개발

    빅데이터 처리시스템 개발

    • 빅데이터 처리시스템 설계
    • 빅데이터 처리 관리시스템 구성
    • 분산처리 수행모듈 개발
    • 실시간 수행모듈 개발
    • 이벤트처리 수행모듈 개발

    빅데이터 분석시스템 개발

    • 빅데이터 분석시스템 설계
    • 빅데이터 분석시스템 구성
    • 빅데이터 분석모듈 개발
  5. 5

    파이썬의 이해

    • 실습 환경 설정, 변수의 이해
    • str / set / tuple / list / dict type 등의 자료형 처리
    • if / while / for 등의 제어문 처리

    함수

    • 내장함수
    • 사용자 정의 함수
    • 람다 함수
    • 일급함수의 이해
    • 함수 장식자
    • 모듈 작성법

    클래스 파일 입출력 윈도우 프로그래밍

    • 클래스 멤버 선언과 객체 작성
    • 클래스의 포함과 상속
    • 추상클래스, 다형성 구현
    • 연산자 중복
    • 사용자 정의 예외 처리
    • 표준 입출력
    • 파일 처리와 with 구문 사용
    • GUI form을 위한 모듈 선택
    • 각종 위젯의 사용, 레이아웃
    • 이벤트 처리

    데이터베이스 활용

    • 데이터베이스 처리를 위한 기본 SQL
    • DBMS를 이용한 DB 연동
    • CRUD를 활용한 예제 작성
  6. 6

    탐색적 데이터 분석

    • 기본통계 확인
    • 데이터 분포 분석
    • 변수간 관계 확인

    통계기반 데이터 분석

    • 가설 설정
    • 통계 모델 개발
    • 통계 모델 평가 검증

    머신러닝기반 데이터 분석

    • 머신러닝 수행방법 계획
    • 데이터셋 분할
    • 지도학습 모델적용
    • 자율학습 모델 적용
    • 모델 성능 평가
    • 학습결과 적용

    텍스트 데이터 분석

    • 텍스트 데이터 변환
    • 텍스트 데이터 분석 수행방법 계획
    • 텍스트 데이터 분류 결과 분석
    • 정형 데이터 결합 분석 수행

    분석용 데이터 구축

    • 데이터 정제
    • 데이터 변화 적재
    • 데이터 검증

    빅데이터 분석 결과 시각화

    • 분석 결과 스토리텔링
    • 분석 정보 시각화
    • 정보 시각화 구현
 
 

빅데이터 시각화 개발빠른 개강일11.02(화)

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