2023년 오픈소스기반 AI·빅데이터 실무인재 양성 과정

일정

방식

교육내용

6/8~7/23

온라인(48H)

(온라인 교육

플랫폼

개별 수강)

응용 SW 기초 기술 활용

- 응용소프트웨어 개발을 위한 운영체제(윈도우, 리눅스)

- 웹서버, DB서버 등 응용개발에 필요한 서버 구축

- 응용소프트웨어 개발을 위한 데이터베이스 서버 이해

- 응용소프트웨어에 적합한 테이블 설계

- 각 네트워크 계층의 역할 이해

- IP 주소 체계 및 라우팅 프로토콜 이해

- 응용소프트웨어의 특성에 따른 프로토콜 선택

파이썬 기초 (선택)

- 파이썬 기본 문법

- 파이썬 모듈 활용

- 파이썬 클래스 활용

1일차

(6.12)

오프라인(50H)

(WISET 교육장)

빅데이터

- Overview, Hadoop 과 프로세스

- Project Case study

- Data Architecture 개념

2일차

(6.13)

RDBMS

- Dbeaver 를 통한 데이터베이스 관리

- Object Naming Convention, Migration

- 마스터 데이터와 표준 사전

- 데이터 품질 관리

3일차

(6.14)

Python 중급

- Jupyter NB, VS code, Colab

- Print formatting, Exception, Self

- Iterator, Generator, Closer, Decorator

- 벡터(numpy)와 시각화(Pyplot)

- Pandas - indexing(loc) & Manupulation

4일차

(6.15)

테크닉

- 통신 (TCP,UDP 소켓)

- 데이터 암호화 이해 및 활용

- UI 개발 (pyQt)

- DBMS(MySQL) connection

5일차

(6.16)

Exploratory Data Analysis

- 1차원, 2차원 기본 통계

- 추측 통계(이산형, 연속형 확률 변수)

- EDA 실습

6일차

(6.19)

정형데이터분석

- 문제 정의 및 분석(정형 데이터)

- 데이터 수집 및 전처리(정형 데이터)

- 데이터 분석 및 시각화(정형 데이터)

- 분석데이터 지도 시각화

- MySQL 연동

- WEB(HTML) 이해 와 beautiful soup

- 크롤링 분석 실습

7일차

(6.20)

API

- 네이버 API, 구글 API

- 공공데이터 포털, 서울 열린데이터 광장 데이터 분석

- KAMP(제조 데이터), SDC 통계데이터센터 활용

- Rest API 구현

- Chat GPT API

8일차

(6.21)

머신러닝 분석

- 머신러닝 프로젝트 Quick Tour

- 경사하강법, 규제

- Train, Validation, Test Dataset

- 전처리, 모델 및 네트워크 구성, loss, optimizer

- KNN, SVM, Decision Tree 와 앙상블

9일차

(6.22)

딥러닝 분석

- MLP (Perceptron), Back propagation

- Classification, Regression, Clustering

- 이미지 데이터 분석(CNN, Grad CAM)

- 시계열 데이터 분석(RNN, LSTM)
- Logistic Regression(정형) 실습
- Neural Network(비정형) 실습
- Chat GPT, Bard 프로젝트

프로젝트(공모전 준비)

- 프로젝트 관리 프로세스

- 빅데이터 분석 사례 연구

10일차

(6.23)

7월~8월

온/오프라인

멘토링(12H)

팀별 공모전, 개발자 대회 참여 준비 및 멘토링