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    고객 센터 1600-6842 평일 10:00 ~ 17:00 점심 12:00 ~ 13:00
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과정 이미지
강의 미리보기
유의사항
- HRD-Net 및 러닝핏 수강신청은 "영업일 기준 학습시작 전일 오후 5시 30분"에 마감됩니다.
- 국민내일배움카드 과정은 반드시 HRD-Net 온라인 수강신청 절차를 동시에 진행해야 합니다.
* 평가 및 과제는 모바일로 참여가 불가합니다.
- 해당 과정은 Windows 환경을 기반으로 강의 내용이 구성되어 있습니다.
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기초
BEST
내일배움카드
NCS
MOBILE
빅데이터의 필수 코딩 언어(파이썬 & 스파크)
과정분류
NCS직무분류 : 인공지능모델링(20010703)
강의정보
30강, 수강기간 30일
신청유형
학습기간
2024-06-19 ~ 2024-07-18
결제금액
총 결제금액
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만족합니다~~ 이*준 (lhj****) / 2024.04.08

좋은 수강이었습니다. 수고하셨습니다. 

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좋아요 김*남 (kim****) / 2024.03.25
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감사합니다 이*재 (suj****) / 2024.03.12

스파크 수업에서 다운받는 과정이 잘 안되어(사진 상 버전도 다르고)

초급자가 하기에는 조금 어려움이 있었습니다,

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감사합니다 이*유 (dnj****) / 2024.03.09
감사합니다
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과정소개

빅데이터와 코딩 한 번에 잡기!

 

머신러닝, 파이썬, 스파크와 같은 최신 기술을 이해하고

트렌드에 맞게 빅데이터를 처리하는 방법을 배울 수 있어요Emotion Icon

 

기본부터 심화까지! 러닝핏과 함께 공부해봐요Emotion Icon



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PC 팝업창 HRD-NET (1).png

학습목표 및 대상

이 과정을 수강하면
 

1. 빅데이터를 통해 수집 및 가공된 데이터를 기계학습을 통하여 목적에 맞게 학습시키고,구현하는 알고리즘을 만들 수 있다.

2. 문제 상황에 맞는 모델을 선택하고, 올바르게 모델을 최적화할 수 있는 기술을 구현할 수 있다.

3. 코드비를 이용하여 지도학습 모델 및 비지도 학습 관련 알고리즘을 구현할 수 있다.

4. 빅데이터를 분산 병렬 처리하기 위한, 아파치 스파크를 이해하고 설명할 수 있다.

5. 스파크의 기본 아키텍처부터 구조적 API 내용, 스파크 SQL 등 빅데이터 분석을 위한 방법을 이해하고 설명할 수 있다.

이런 분들에게 추천드려요!

 

1. 빅데이터의 트렌드를 알고 수집하고 방법을 알고자 하는 분

2. 빅데이터를 업무나 생활에 활용하고자 하는 분

3. 블록 코딩을 통해 컴퓨팅적 사고와 직관력을 증진하고자 하는 분

4. 파이썬 초급 강의 수강을 통해 기초지식을 갖춘 분

5. 웹 개발자로 취직을 목표하는 취준생 및 이직/전직을 통해 커리어를 전환하고자 하는 분

6. 디지털 역량 개발을 통해 현업에 적용/활용하고자 하는 분

수강혜택

한 달 동안 이 과정을 이수하면


1.  IT기업 취업 시, 경쟁력 있는 스펙 

2.  비개발자 스스로 코딩 활용 가능

3.  개발자와의 소통능력 및 업무 효율성 증대

4.  공기업 지원 시, 직무교육 이수 서류 가산점

 

 

매력적인 혜택 4가지!

 

1.  딱 한 달이면 코딩 기초지식 쌓기 가능

2.  이력서에 기재 가능한 NCS코드 인증 수료증 지급!

3.  학습 종료 후에도 복습 기간 1년동안 완벽하게 숙지 가능

 

강사소개
이선우 강사소개
강사명 이선우
약력

인하대학교 메카트로닉스 강의

인하공업전문대학 시스템공학 인공지능 강의

Python기반 머신러닝 지도학습 연구보조원

조숙경 강사소개
강사명 조숙경
약력

인하대 연구교수 / 인천대 강의전담 교수

(주) KGI 선임연구원

인하대 지능형 GIS 연구센터 연구원

수료기준
수료기준
평가기준 진도율 진행단계평가 최종평가 과제
(1회 이상 제출)
총점
반영비율 - 0% 0% 100% 100점
수료기준 80% - - - 60점
강의목차
차시 강의명
1차시 인공지능 개요와 발달사 (33분 46초)
2차시 코드비 블록코딩으로 배우는 파이썬과 인공지능 (49분 38초)
3차시 머신러닝 개요 및 학습 방법 (30분 16초)
4차시 지도학습 개요 및 준비 과정 (29분 1초)
5차시 붓꽃(IRIS) 및 당뇨병 데이터를 통한 지도학습 모델 소개 및 실습 (27분 10초)
6차시 유방암 데이터를 통한 지도학습 모델 소개 및 실습 (24분 55초)
7차시 손글씨 데이터를 활용한 지도학습 모델 소개 및 실습 (35분 59초)
8차시 시각화 패키지 소개 및 사용 (35분 52초)
9차시 데이터의 다양한 교차 검증 방식과 평가지표 방식 소개 (30분 24초)
10차시 앙상블(Ensemble) 알고리즘 소개 및 적용 (38분 40초)
11차시 이상탐지 알고리즘 소개 및 적용 실습 (35분 38초)
12차시 비지도 학습 소개 및 차원 축소 기법 (32분 10초)
13차시 비지도 학습의 차원 축소 - ISOMAP, LLE, T-SNE 알고리즘 소개 및 사용방법 (24분 22초)
14차시 비지도 학습의 군집화 - KMEANS 알고리즘 소개 및 데이터 적용 (26분 53초)
15차시 비지도 학습의 군집화 - DBSCAN 알고리즘 소개 및 데이터 적용 (23분 10초)
16차시 빅데이터의 이해 (29분 12초)
17차시 스파크 개요 (24분 27초)
18차시 스파크 설치 및 실행 (33분 58초)
19차시 스파크 기본 아키텍처 및 기본 기능 (33분 9초)
20차시 구조적 API 및 기본 연산 (36분 59초)
21차시 집계 연산 (32분 12초)
22차시 조인 (29분 5초)
23차시 데이터 소스 (31분 42초)
24차시 SQL (34분 44초)
25차시 스파크 SQL(하이브, 스파크 SQL 쿼리 실행 방법) (35분 55초)
26차시 스파크 SQL(카탈로그, 테이블, 뷰, 데이터베이스) (32분 6초)
27차시 데이터셋 (33분 38초)
28차시 RDD (39분 1초)
29차시 RDD 고급 개념 (32분 44초)
30차시 분산형 공유 변수 (34분 25초)
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