분당 이젠아카데미컴퓨터학원 - 빅데이터기반 AI 알고리즘 개발자

빅데이터기반 AI 알고리즘 개발자

1차 개강일
22년 12월 06일(화)
2차 개강일
22년 12월 20일(화)
  • 빅데이터분석활용
  • 자바
  • 파이썬
  • AI알고리즘
  • 인공지능
  • AI
  • 빅데이터
  • 데이터분석
  • 산대특
  • R프로그래밍
  • 하둡
교육기간
정규 6개월 취준생/IT관련 교육 이수자 우선선발
수강료

산업구조변화대응 특화훈련 (산대특)

훈련비 전액무료 + 특별지원 20만원

취업분야
데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 인공지능 전문가 등
빅데이터 AI 알고리즘 개발 관련 분야

산업구조변화대응 특화훈련 [산대특]

산업구조 변화 등에 따라 훈련 공급 부족 문제를
해소하기 위해 디지털 선도 기업 아카데미 등
새로운 훈련 유형들을 개발, 청년 일자리 문제
산업계의 시급한 인력 수요를 공급할 수
있도록 만든 훈련.

  • 훈련비
    전액무료
  • 특별수당
    지원
  • 취업
    연계

분석할 빅데이터 자원을 수집하여
프로그램을 만들고 통계학적으로 분석.
[산대특]빅데이터기반 AI
알고리즘 개발자란?

사람들의 행동패턴 또는 시장의 경제상황 등을 예측하며 데이터속에 함축된 트렌드나
인사이트를 도출하는 일.
분석 목표에 따라 빅데이터의 분석방법을 기획합니다.
대용량의
데이터를 처리하는 플랫폼을 통해 빅데이터를
처리한 후 분석결과를 시각화 합니다.
Start now

    1. 프로젝트 | 고장 진단 및 예측 AI 알고리즘 개발
    2. 소형 모터의 진동데이터를 활용한 고장 진단 AI 알고리즘 개발 및 시각화
    3. 모터 지동 데이터 전처리 SW
    4. 이벤트 발생에 따른 라벨링
    5. 시계열 데이터 이미지화 데이터 생성
    6. 모터 진동 데이터 정량화
    7. 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화
    8. 제조 데이터를 활용한 빅데이터 상관관계 분석을 통한 수요예측 AI 알고리즘 개발
    9. 생산데이터, 시장데이터 빅데이터 처리
    10. 데이터별 상관관계 분석 알고리즘
    11. 다항로지스틱 예측 분석 및 정량화
    12. 생산량 예측 상관관계 알고리즘 개발
    13. 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화

빅데이터와 AI기술을 활용한 시스템 구현
자바 및 파이썬 프로그래밍언어
슥듭부터 데이터베이스 관리시스템과
R프로그래밍, 하둡을 익힙니다.

산업구조변화 대응 등 특화훈련 [산대특]
  • 기업의 디지털 신기술을 프로젝트기반으로 운영합니다.
  • 지능형 쇼핑몰 구축 및 차세대 웹 솔루션 개발합니다.
  • PBL 방식(이론+실습+팀별 토의+과제 발표)의 실무 프로젝트 제작을 합니다.
  • 통계기반, 머신러닝 기반 데이터를 분석하여 결과를 시각화하고 실무를
    토대로한 빅데이터와 AI기술을 활용한 시스템을 구현하는 빅데이터 프로그램.
  • 크롤링과 수집된 공공데이터를 다양한 방식으로 재가공하여 시각화, 데이터베이스
    저장, 웹페이지를 구축하는 교육을 진행합니다.
  • 현업 프로젝트 개발 수행 경력과 관련 분야 강의 경험이 풍부한 우수한
    강사 분들의 강의입니다.
  • 지역산업요구에 부합하는 디지털 신기술 분야 우수 인재를 양성합니다.

프로젝트 수행 결과물 예시

- 진동데이터 전처리 SW 개발 및 고장진단 AI 알고리즘
(AI 기반 모터 고장진단 알고리즘)

  1. 진동데이터 전처리 SW 개발
  2. 데이터 전처리 기준 수립 및 전처리 SW 개발.
  3. 데이터 포맷
  4. 센서에서 수집되는 데이터를 A/D 변환을 통해 PCM 신호로 변환 후 통신을 통하여 수집 서버로 수집.
  5. 데이터 구성
  6. 데이터는 통신서버를 통하여 수집 서버에 저장.
  7. 데이터 업로딩 폴더 구조
  8. 업로딩 되는 폴더는 용량별, 유형별 구조를 가짐.
  9. 라벨링 절차
  10. 데이터 라벨링을 위한 데이터 접근 시스템 구성.
  11. 데이터 라벨링 기준 정보
  12. 데이터의 라벨 기준은 시계열 데이터부터 실효값을 이용해 각 고장데이터를 분류해 라벨링.
  13. 시계열데이터 이미지화/딥러닝
  14. 시각영역, 주파수영역, 이미지화, 기타 주파수 변환 및 딥러닝.
  15. 결과물 문서화 및 시각화
  16. 개발 시스템 검증 및 결과물 문서화/시각화.
  1. 과정 로드맵
  2. 정규교과 0-1개월
  3. 인공지능을 위한 파이썬
  4. 서버구축 및 관리_리눅스(Ubuntu)
  5. 데이터베이스(My SQL)
  6. 정규교과 1-2개월
  7. 데이터베이스(My SQL)
  8. 응용 프로그래밍 구현
  9. 웹 서버 프로그래밍(Django)
  10. R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석
  11. 정규교과 2-3개월
  12. R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석
  13. AI 학습을 위한 데이터 가공 및 시각화
  14. 인공지능 MachineLearning Deep Learning
  15. 정규교과 3-4개월
  16. 인공지능 MachineLearning Deep Learning
  17. 딥러닝과 Django
  18. 제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발
  19. 정규교과 4-5개월
  20. 제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발
  21. 정규교과 5-6개월
  22. 제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발

당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.

  • IT·Programming자바 안드로이드
    웹&앱 개발자
    발표회 및 수료식

    자바 안드로이드 웹&앱 개발자 22기
    수료를 축하드립니다.

    수강생 만족도
    4.5/5
    자세히 보기
  • IT·Programming자바(JAVA) 웹프로그래밍
    (정보처리산업기사 취득)
    발표회 및 수료식

    자바(JAVA) 웹프로그래밍 21기
    수료를 축하드립니다.

    수강생 만족도
    4.4/5
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  • IT·ProgrammingAI인공지능활용
    소프트웨어개발
    발표회 및 수료식

    AI인공지능활용 소프트웨어 개발 23기
    수료를 축하드립니다.

    수강생 만족도
    4.6/5
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  • IT·ProgrammingOpenAPI활용 자바
    안드로이드 웹&앱 개발
    발표회 및 수료식

    OpenAPI활용 자바 안드로이드웹&앱 개발 24기
    수료를 축하드립니다.

    수강생 만족도
    4.5/5
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  • IT·Programming자바(JAVA) 안드로이드
    웹&앱 개발자
    발표회 및 수료식

    자바(JAVA) 안드로이드 웹&앱 개발 20기
    수료를 축하드립니다.

    수강생 만족도
    4.5/5
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AI ALGORITHM

빅데이터기반 고장 진단 및
예측
AI 솔루션 개발하는
실무 전문가로 성장합니다.

참여기업이 보유한 제조 데이터를 활용하여 라벨링,
딥러닝, 정보 정량화하고 시각화하게 됩니다.
디지털 환경에서 생성되는 수치와 문자, 영상, 방대한
데이터를 분석하고, 찾아내는 직업이기 때문에
수료 후 경쟁력 있는 인재로 거듭날 것입니다.


관련 자격증 취득이 가능합니다.

  • 국가공인 SQL 개발자Structured Query Language Developer

    전국 23만 합격생이 이젠에서 자격증을 합격!
    관련분야 졸업/취업, 이직을 희망하신다면 자격증 취득 시에 더욱 유리합니다. 초라한 이력서보다 필수
    핵심 자격증이 신입/경력사원의 가치를 높입니다.

    자세히 보기
  • 국가기술 빅데이터 분석기사National Science and Technology Big Data Analysis Article

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

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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

  • 빅데이터 머신러닝 신촌이젠아카데미
    - 조○연

    JAVA에 대해 전혀 모르던 제가 JAVA 스프링을 배워 홈페이지를 만들정도로 성장하게 되었습니다. 선생님께서 잘 가르쳐주셨고 학생의 입장이 되어 학생들의 소리를 들으려 하셨습니다.

  • 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.

커리큘럼

  1. 1

    인공지능 개론

    • [인공지능의 개념]
    • 인공지능의 태동
    • 인공지능 최신기술
    • 언어 인공지능
    • 이미지 인공지능
    • 지식 인공지능
    • [인공지능의 응용분야와 산업분야]
    • 인공지능 최신 트렌드
    • 인공지능 기술발전방향
    • 인공지능 기술발전방향
    • 주요 응용사례
  2. 2

    인공지능을 위한 파이썬

    • 환경설정
    • 데이터 타입과 컬렉션
    • 조건문과 반복문
    • 함수이해 및 활용
    • 파이썬 모듈
    • 클래스와 인스턴스
    • 정규 표현식
    • 데이터수집을 위한 Crawling
    • 웹 기본지식 이해하기
    • Requests 모듈
    • Beautifulsoup 모듈
    • 웹사이트 모듈
    • Selenium 모듈
    • 구글 이미지 크롤링
    • 실시간 검색어 크롤링
    • 이미지에서 글자추출하기
    • 사진에서 얼굴만 찾아 모자이크 처리
    • 플라스크 웹서버 만들기
    • 인공지능 과일 구분하기
    • 음성인식 비서 만들기
    • 사진에서 사람을 인식하여 분류하기
  3. 3

    서버구축 및 관리 -
    리눅스(Ubuntu)

    • 실습 환경 구축
    • 우분투 리눅스 설치
    • 리눅스 기본 명령어
    • 사용자 관리와 파일 속성
    • 리눅스 관리자를 위한 명령어
    • 네트워크 관련 설정과 명령어
    • 파이프, 필터, 리디렉션
    • 프로세스, 데몬, 서비스
    • 서비스와 소켓
    • 응급 복구
    • GRUB 부트로더
    • 단한 커널 컴파일
    • 셸 스크립트 프로그래밍 실습
  4. 4

    데이터베이스(My SQL)

    • RDBMS 이해와 MySQL 설치
    • 데이터 조회하기
    • 다양한 함수(문자, 숫자, 날짜, 형변환)
    • 그룹함수
    • 테이블 조회하기
    • 서브쿼리
    • 테이블생성/수정/제거하기
    • 데이터조작(Insert,Update,Delete)
    • 트랜잭션
    • 데이터 무결성과 제약조건
    • View
    • 시퀀스와 인덱스
    • PL/SQL, 프로시저, Function, Cursor, Trigger
    • 사용자 계정관리 및 백업, 복원
  5. 5

    응용 프로그래밍 구현

    • 입출력(I/O)
    • 바이트기반스트림
    • 보조스트림
    • 문자기반스트림
    • 문자기반의보조스트림
    • 표준입출력과File
    • 직렬화
    • 네트워킹프로그래밍구현
    • 네트워킹
    • 소켓프로그래밍
    • 람다와스트림
    • 람다식
    • 스트림
    • AWT/SWING프로그래밍구현
    • JDBC프로그래밍구현
    • 커넥션풀구현
  6. 6

    웹 서버 프로그래밍(Django)

    • 웹 프로그래밍의 이해
    • 파이썬 웹 표준 라이브러리
    • Django 웹 프레임워크
    • Django의 핵심 기능
    • Django의 웹 서버 연동 준비
    • Cloud 서버에 Django 배포하기
    • Apache 웹 서버와 연동
    • NGINX 웹 서버와 연동
  7. 7

    R을 활용한 전처리 및 빅데이터 분석

    • Django 활용
    • CNN/RNN 구현 주제별 순차 진행
    • Anaconda 설치 및 구축
    • Numpy/Pandas 데이터 핸들링
    • 기술통계(데이터 처리) 분석알고리즘
    • 데이터분석 환경구축
    • 데이터 가공
    • 데이터 정제
    • 데이터 프레임의 이해
    • 인터렉티브 그래프
    • 통계분석 기법
  8. 8

    AI학습을 위한 데이터 가공 및 시각화

    • 결측치 정제
    • 이상치 정제
    • 변수 간 관계 표현
    • 집단 간 차이 표현
    • 시간에 따라 달라지는 데이터 표현
    • 집단 간 분포 차이 표현
  9. 9

    인공지능 MachineLearning과 Deep Learning

    • [머신러닝]
    • MachineLearning의 개념과 종류
    • 수학에 기반한 회귀분석
    • 수학에 기반한 Machine Learning
    • 앙상블기법의 종류와 원리
    • 클러스터링
    • 불균형 데이터의처리
    • [딥러닝]
    • 딥러닝의 소개와 개념
    • 신경망알고리즘과 뉴럴네트워크기초
      (Neural-Network Basics)
    • 최적화 알고리즘이론-Optimization Algorithm
    • 역전 파알고리즘-Back Propagation
    • 뉴럴네트워크학습Training Neural Network
    • 뉴럴네트워크 일반화 이론-Generalization
    • Convolutional Neural Network-CNN
    • Recurrent Neural Network-RNN
    • 다양한 뉴럴네트워크-Modern Neural Network
  10. 10

    딥러닝과 Django

    • 딥러닝과 Django
    • Django로 전체 코드 구현하는 ANN
    • 패션 아이템을 구분하는 DNN
    • 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN
    • 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더
    • 순차적인 데이터를 처리하는 RNN
    • 경쟁하며 학습하는 GAN
    • 주어진 환경과 상호작용하며 학습하는 DQN
  11. 11

    제조품의 고장 진단 및 예측 알고리즘 개발

    • AI기반 고장진단 알고리즘 개발
    • 제조데이터 분석을 통한 상관예측 알고리즘 개발
 
 

빅데이터기반 AI 알고리즘 개발자빠른 개강일12.06(화)

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(1) 수집항목
필수: 캠퍼스, 상담과목, 이름, 전화번호
선택입력: 아이디, 생년월일, 성별, 제목, 내용, 사진 등
(2) 개인정보 수집 방법 : 웹&모바일 홈페이지(온라인상담신청, 수강료조회, 내일배움카드제(계좌제)조회, 고용보험환급, 재직자국비과정조회, 시간표조회, 지점별 위치조회, 위탁교육문의 등), 서면양식 외


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