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교육과정 12 14 자바(JAVA) 기반 융합형 데이터베이스 웹개발 ...
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12월개강 산업 프로젝트 기반 인공지능 빅데이터 분석가 과정-K-Digital Training

본문

 

 

연수과정 : 산업 프로젝트 기반 인공지능 빅데이터 분석가 과정
연수수준 : Level 5
연수기간 : (6개월/960시간 교육)-일정은 변경가능(연휴 및 공휴일제외)
연수시간 : (~) 09:30 ~ 18:30 (18시간 점심시간 1시간)
연수인원 : 25명   문의 : 02-3673-3323   카톡상담 : gukbi
연수비용 : 9,140,160원 (전액무료교육)
지원자격 : 미취업자, 졸업예정자 , 6개월 동안 충실히 교육이 가능한자
연수비용 : 전액국비 지원(연수비+교재비+입사지원서 컨설팅+취업지원)
연수수당 : 6개월간 수당(교통비+식대) 지급
내일배움카드 : 116천원
취업성공패키지 대상자 : 40(1유형에 한하여 취업 시 성공수당 80만원 추가 지급)
모집마감 : 고용노동부 대상자 선정에 일반과정은 3, 장기과정은 4~5주 정도의 기간이 필요합니다.
따라서, 연수과정 신청은 개강일 기준으로 2주 전까지 가능합니다.
정원 선착순 마감
연수장소 : 글로벌IT인재개발원(2호선 서울대입구역 3번출구 에그엘로우14)
우대사항 : IT/SW 관련학과 졸업(예정), 정보처리(산업)기사 취득자, IT/SW전문교육 3개월 이상 수료한 자
훈련목표
빅데이터 분석에 대한 전반적인 프로세스와 플랫폼의 종류, 활용도를 파악한 후, 빅데이터 분석 과정에서 사용되어지는 언어인 파이썬과 R을 사용법을 익히고, 머신러닝, 딥러닝의 알고리즘을 적극 수용하여 빅데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화를 할 수 있는 오픈소스 소프트웨어의 활용법을 익혀 빅데이터 분석가로써의 초석을 다질 수 있다.

K-Digital Training

2020년 디지털 핵심 실무인재 양성(K-Digital Training)사업은 한국형 뉴딜이 효과적으로 시행되기 위해 이를 뒷받침할 우수 인재, 구직 청년과 실직·경력단절 등 일자리 어려움에 처한 국민에게 디지털 전환을 위한 수준 높은 직업훈련을 제공해 디지털 분야의 핵심 실무인재로 양성하기 위해 올해 처음 개설된 과정이다.
 

고용노동부는 한국형 뉴딜(사람투자)의 핵심과제인 KDigital Training에 참여하는 총 43개 혁신교육훈련기관 등을 통해서 3,600여명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육기회를 제공하고 향후 5년간 18만명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다. 고용노동부는 KDigital Training이 기존 교육훈련사업과 다른 이유를 청년들의 4가지 워너비로 설명하였습니다.

이 남다른 네 가지 이유>

하나. 멋쟁이사자처럼, 프로그래머스, 서울대, 네이버커넥트 등 청년들이 워너비(가고 싶어)하는 43개 혁신교육훈련기관·우수대학 등 참여

두울. 네이버, 마이리얼트립, 솔트룩스 등 청년들의 워너비(취업하고 싶은) 디지털 선도기업이 직접 훈련과정 설계 지원

. 개인 맞춤교육으로 비전공자도 워너비(되고 싶은) 디지털 현장 실무인력으로 성장 가능

. 청년들의 워너비(듣고 싶은) 우수과정의 비용은 정부가 부담

KDigital Training에 참여하고자 하는 청년은 직업훈련포털 (www.hrd.go.kr) 또는 지방노동관서를 통해 국민내일배움카드 발급신청을 해야 합니다.

고용노동부 이재갑 장관은 코로나19 장기화로 인해 노동시장 진입에 어려움을 겪고 있는 청년들에게 디지털 일자리로 진출할 수 있는 기회를 소개하고 응원의 메시지를 보내기 위해 오늘 라이브 설명회를 마련하게 되었다면서 최근 기업들은 디지털 분야 인력 부족을 호소하고 있는 반면 청년들은 충분한 교육·훈련기회 부족으로 디지털 분야 취업에 어려움을 겪고 있어 이러한 미스매치 문제를 해결하는 차원에서 K-Digital Trainng을 추진하게 되었다고 밝혔다.

연수분야

4차 산업 혁명(fourth industrial revolution, 4IR)은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 이루어낸 혁명 시대를 말하며, 2016120일 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼에서 처음 언급된 개념입니다. 학자에 따라 제시하는 키워드는 조금씩 다르지만, 대체로 기계 학습과 인공지능의 발달이 주요 수단으로 꼽히고 있으며, 18세기 초기 산업 혁명 이후 네 번째로 중요한 산업 시대입니다. 이 혁명의 핵심은 인공지능, 로봇공학, 사물 인터넷, 무인 운송 수단(무인 항공기, 무인 자동차), 3차원 인쇄, 나노 기술과 같은 6대 분야에서 새로운 기술 혁신이며, 4차 산업혁명의 핵심은 역시 인공지능입니다

인간의 지능에 가장 밀접한 것으로는 학습이 있습니다. 학습은 새로운 지식을 습득하는 수단이라고 할 수 있죠. 이 학습을 기계가 할 수 있게 만들면서 패턴을 찾고 가장 효율적인 결과를 낼 수 있게 하는 것을 기계학습 또는 머신러닝이라고 합니다.

인간의 지능에 가장 밀접한 것으로는 학습이 있습니다. 학습은 새로운 지식을 습득하는 수단이라고 할 수 있죠. 이 학습을 기계가 할 수 있게 만들면서 패턴을 찾고 가장 효율적인 결과를 낼 수 있게 하는 것을 기계학습 또는 머신러닝이라고 합니다.

 

머신러닝의 기본적인 순서로는 데이터를 먼저 만들고 정리하는 과정을 통해서 추상화된 모형을 바탕으
로 훈련과 테스트를 반복해서 얻은 일반화된 알고리즘을 도출하는 순서로 진행됩니다
딥러닝은 사물 및 데이터를 모아서 분류하는데 사용하는 기술인데 이 기술을 적용하게 되면 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 기계 스스로가 인지하고 추리하여 판단 할 수 있게 됩니다. 이용 가능 범위로는 음성 / 이미지 인식과 사진 분석 등등 아주 광범위하게 활용할 수 있습니다. 이러한 딥러닝의 특징을 구글 / 페이스북 / 마이크로소프트 / 바이두 등의 기업들이 데이터를 분석하는 등의 서비스에 적극 활용하고 있습니다.
딥러닝은 사물 및 데이터를 모아서 분류하는데 사용하는 기술인데 이 기술을 적용하게 되면 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 기계 스스로가 인지하고 추리하여 판단 할 수 있게 됩니다. 이용 가능 범위로는 음성 / 이미지 인식과 사진 분석 등등 아주 광범위하게 활용할 수 있습니다. 이러한 딥러닝의 특징을 구글 / 페이스북 / 마이크로소프트 / 바이두 등의 기업들이 데이터를 분석하는 등의 서비스에 적극 활용하고 있습니다.
머신러닝의 기본적인 순서로는 데이터를 먼저 만들고 정리하는 과정을 통해서 추상화된 모형을 바탕으로 훈련과 테스트를 반복해서 얻은 일반화된 알고리즘을 도출하는 순서로 진행 됩니다
연수목적
이 교육은 미래의 일자리를 대비하는 교육이자 새로운 기술의 변화에 빠르게 적응할수있는 능력을 키워주는 교육입니다. 컴퓨터 전공자가 아니더라도 빅데이터와 인공지능에 관심이 있는 사람이면 누구나 미래에 다가올 알고리즘 사회에 적응할수 있는 기술력을 키우는 교육을 받아야 합니다. 지금 우리가 감탄하고 놀라는 기술들도 처음엔 호기심 많은 누군가의 필요와 동기에 의해 만들어졌습니다. 저희는 이 교육을 통해 바로 그 동기부여를 교육생들에게 심어주려 합니다. 변화의 와중에 마주할 문제들을 상상하고 하나하나 풀어가겠다는 강한 동기부여를 이 교육을 통해 같이 이루어나가도록 하겠습니다.
1) 응용SW 산업현장에서 필요로 하는 기술,지식, 소양을 갖추기 위해 NCS능력단위를 기반으로 이론, 실습, 프로젝 트 교육을 실시하여, 관련분야에서 직무를 성공적으로 수행할수 있는 인재양성이 가능한 훈련입니다.
2) 웹서비스에서 빅데이터는 이제는 당연한 기술이 되었습니다. 빅데이터는 분산처리나 데이터의 수집도 필요하지만, 가장 중요한 것은 빅데이터를 가치가 있는 정보로 분석하는 것입니다.
그리고 이제는 정보분석을 넘어, 분석된 정보를 통해 웹애플리케이션 스스로가 학습하는 인공지능 머신러닝이 가장 중요한 기술이 되었습니다.
딥러닝은 이메일 필터링 서비스부터, 쇼핑몰이나 영화 연관 추천 시스템, 문자 / 음성 인식, 이미지를 분석하여 얼굴을 알아낸 후 나이를 추측하고, 자연어나 연관 검색어를 처리하는 등 다양한 심층분석을 할 수 있습니다. 본 훈련은 이러한 웹애플리케이션을 개발할 수 있는 R과 파이선을 활용하여 빅데이터 / 딥러닝 개발자 양성에 중점을 둔 과정입니다.

진출분야

머신러닝 알고리즘에 대한 연구는 수 년간 진행되어 왔지만, 2016년에 들어서 주요 IT 트렌드 중 하나로 급성장했다. 머신러닝 알고리즘은 강력한 프로세서, 빅데이터 수집 아키텍처, 그리고 오픈소스 소프트웨어의 실행이 가능해지면서 모든 종류의 데이터에 적용이 가능해졌다.

2017년 머신러닝은 모든 산업분야에서 혁신을 선도하는 기반 기술로써 그 중요성이 더욱 확대될 것으로 전망된다. 특히, 네트워크 분야에서 머신러닝 기법은 이전에는 해결할 수 없다고 여겨졌던 문제들에 적용될 것이다. 2016년에 나타났던 기술 인재의 부족 현상은 2017년 뛰어난 머신러닝 과학자와 엔지니어에 대한 수요가 증가하게 되면서 더욱 심화될 것으로 보인다. 또한, 머신러닝은 SDNNFV와 결합돼 차량 네트워킹, IoT, 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC), 클라우드, 보안을 위한 차세대 플랫폼을 구축하려는 업체들에게 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망된다


수강문의 : 02-3673-3323  / 카톡상담 : gukbi      www.gukbi.org