* 빅데이터(파이썬) 분석 기반 AI(머신러닝, 딥러닝) & 추천 알고리즘 개발

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* 빅데이터(파이썬) 분석 기반 AI(머신러닝, 딥러닝) & 추천 알고리즘 개발

작성자: 더조은GR

추천: 0건 반대: 0건 조회: 206 등록일: 2025-07-15

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* 빅데이터(파이썬) 분석 기반 AI(머신러닝, 딥러닝) & 추천 알고리즘 개발 1. 교육 인원 : 20명 2. 교육 기간 : 2025-08-20~2026-01-29, 09:30~18:30, 125일 (1000시간) 3. 신청 자격 ㆍ국민내일배움카드 소지자 또는 발급 예정자 ㆍ풀스택 개발자로의 취업을 희망하는 자   ㆍJunior 데이버 분석사로의 커리어 전환을 희망하는 비전공자 ㆍ학력/성별/경력/전공/연령 무관 4. 우대 사항 ㆍ취업에 대한 열의가 높은 자 ㆍ관련 지식은 없지만, 학습 열의가 높은 자 5. 교육 목표 - 참여기업의 요구사항인 필수 기술인 정형/비정형/데이터 수집/가공 및 분석 기술, MySQL, Oracle 등 DBMS 활용 기술을 습득하고. 또한 Python 언어, 시각화 표현 도구 사용 필수 역량을 함양☞ 최종 졸업작품 발표회를 통한 참여기업 취업연계 ● 협업을 위한 형상관리 개념 이해 및 개발 환경 구축 ● 데이터 분석가로서 데이터가 주어졌을 때 빠르게 시각화하여 데이터 분석하여 인사이트를 얻을 수 있는 고급 스킬 확보 ● 빅데이터 수집 대상의 다양한 데이터 포멧을 처리 할 수 있는기술습득을 통하여 현업에서 Junior 데이터분석가에게 기본적으로 요구하는 필수 ETL 실무자 역량 확보 ● 실시간 데이터 수집을 위한 다양한 프레임워크 및 고급 자동화 테크닉을 배워 데이터 수집기를 구현 ● 웹프로그래밍 기술을 적용하여 보다 복잡하고 다양한 사용자 요구사항을 반영하여 최적화된 데이터 분석 시각화 적용 ● 머신러닝/딥러닝을 기반으로 정형데이터/비정형데이터를 분석하여 데이터 예측 모델 구현 6. 커리큘럼 훈련과정 상세 > 훈련과정 정보 | HRD-Net ● 파이썬 기초 문법 ● 다양한 응용 문제 제시 및 수강생 구현코드에 대한 1:1 개별 컨설팅 ● Jupyter Notebook 기반 데이터 분석 라이브러리(numpy, pandas) 학습 ● 다양한 훈련데이터셋을 활용한 조별 데이터 전처리 및 데이터 분석 - 조별 모의 데이터 분석 경진대회 진행 및 그룹별 분석 결과 컨설팅 ● 데이터 시각화(Matplotlib, Seaborn, folium) 도구 활용 방법 이해 - 조별 모의 데이터 시각화 경진대회 진행 및 그룹별 분석 결과 컨설팅 ● 다양한 빅데이터 포맷(CSV, Excel, XML, JSON, DBMS) 별 ETL(수집->변환->적재) 기술확보 - 주요 데이터 포맷별 빅데이터 훈련셋 제시 및 모의 빅데이터 분석 경진대회 진행 및 그룹별 분석 결과 컨설팅 ● OpenAPI 및 웹크롤링 기술을 통해 실시간 데이터 수집 및 시각화 훈련 - 조별 모의 실시간 데이터 분석 경진대회 진행 및 구릅별 분석 결과 컨설팅 ● 웹개발 프레임워크를 통한 웹개발에서부터 배포까지 훈련 - 데이터 수집->변환->적재->분석-시각화를 위한 최종 파이프라인 구축 ● 미래가치를 예측할 수 있는 다양한 AI 모델 학습 - 주요 모델별 모의 데이터 예측 모델 경진대회 진행 및 그룹별 분석 결과 컨설팅 7. 수강 혜택 ㆍ교육비 9,529,000원 100% 전액 정부 지원 ㆍ훈련수당 매월 최대 816,000원 지급 (K-디지털 트레이닝 특별 수당 포함) ㆍ실무 맞춤형 교육 커리큘럼 ㆍ수강생 대상 자소서 첨삭, 기업 매칭, 면접 지원 등 1:1 맞춤형 취업 지원 컨설팅 제공 8. 문의처 ㆍ접수 방법 : PC 및 Mobile 홈페이지 접수 (https://url.kr/beadgy) ㆍ[카카오톡 오픈 채널 상담]http://pf.kakao.com/_txmPeK/chat ㆍ대표 전화 : 02-838-1680<table id="community_image" class="center" align="center" width="675"><tbody><tr><td><img src="/rankup_module/rankup_board/attach/educ/17525644626269.jpg" _width="675" align="absmiddle" style="width:675px;"></td></tr></tbody></table>									<style type='text/css'> p { line-height:270%;}</style>

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