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취업과정 - 빅데이터

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모집마감 빅데이터

빅데이터 분석 전문가 양성 과정  43기

상세 정보
교육구분 취업과정 교육시간 968시간
교육과정 빅데이터 분석 전문가 양성 과정 교육일정 평일  09:30 ~ 18:30
교육기수 43기 교육비용 0원
교육기간 2023.08.03 ~ 2024.01.31 (968시간) 교육정원 30명
교육강사 김진성  강사보기
프로젝트 중심 빅데이터 융합 머신러닝 전문가 양성과정
프로젝트 중심 빅데이터 융합 머신러닝 전문가 양성과정
초심자도 가능한 K-Digital Training 1.훈련비 전액지원(개인부담금0원) 2.매월 훈련 장려금 지급(참여 유형에 따라 상이함) 3.프로젝트 중심교육
초심자도 가능한 K-Digital Training 1.훈련비 전액지원(개인부담금0원) 2.매월 훈련 장려금 지급(참여 유형에 따라 상이함) 3.프로젝트 중심교육
해당 훈련과정은 아이티윌 43기 빅데이터 분석 전문가 양성과정으로 취업을 준비하는 분들에게
전액지원을 통해 실무 기술을 함양할 수 있도록 구성된 K-Digital Training 디지털 신기술과정입니다.
디지털 신기술 훈련이란,
아이티윌 X 고용노동부 X 채용협약기업이 함께하는 디지털 신기술 분야 인력양성 훈련으로
산업 현장에서 요구하는 전문 교육과 취업 지원 프로세스를 100%무료지원하는 훈련 과정입니다.
빅데이터 중심으로 성장하고 있는 채용시장
빅데이터 중심으로 성장하고 있는 채용시장
빅데이터 프로분석러 기술 스택
프로분석러로 거듭나자 탄탄!하고 견고!한 집중로드
세부 커리큘럼 다운로드
이전 기수 대표 프로젝트 결과
프로젝트 1. Deep Learning을 활용한 동물 음성 분류기 구현
동물 소리(음성) 데이터를 주제로 여러 진동수가 뒤섞인 소리(음성)에서 원래 신호들을 추출하고 분류하는 동물 음성 분류기를 구현하였습니다. 총 5명의 인원이 한 팀으로 구성되어 역할 분담을 통해 각자 맡은 역할을 충실히 수행한 바 있습니다. 데이터 정제 및 수집을 통하여 음성 분류기의 핵심인 푸리에 변환을 진동수 중점으로 보는 수학적 원리 ‘푸리에 원리(공식)’를 활용하였고 최종 모델 구현을 위해 TensorFlow 및 Keras를 활용한 딥러닝 인공신경망을 활용했습니다. 목표에 걸맞도록 데이터를 올바르게 분류할 수 있도록 하였으며 최적의 정확도를 가진 분류 모델이 확인될 수 있도록 구현하였습니다.
프로젝트 사용기술
수학원리 푸리에변환 공식 및 MFCC Python TensorFlow Keras
프로젝트 2. 클라우드 환경 및 Yolo 모델을 활용한 실시간 분류기 구현
팀원별 역할 분담을 통해 자체적인 데이터셋을 구축하고, 구글 클라우드를 연결하여 가중치 모델을 비교하여 실시간 분류가 가능한 분류기를 딥러닝 알고리즘을 활용하여 구현하였습니다. 즉, Yolo-v4를 활용하여 실시간 디렉팅된 얼굴을 Face Recognition에 바로 적용하여 한 번 촬영된 모습을 즉시 적용하여 실시간 디렉팅 및 Lebeling이 가능토록 구현한 바 있습니다. 실시간 분류기 알고리즘을 활용하여 실종 아동을 식별하거나 마트 고객의 구매 패턴 및 단골 손님을 기록할 수 있도록 구성하고 분류할 수 있습니다.
프로젝트 사용기술
구글 Cloud 구글 Colab Open CV Pytorch Git Hub
빅데이터37기수료생 공모전 입상자 인터뷰
빅데이터37기수료생 공모전 입상자 인터뷰
강사 Q&A
1. 강사님의 교육은 어떤 방식으로 진행되나요? 오늘 수업할 주제에 대해서 하루 전에 기본적인 개념과 주요 키워드를 정리한 강의자료를 카페로 제공합니다. 제공된 강의자료를 토대로 기본개념을 설명한 후 쉬운 예문 부터 단계별로 응용 예문까지 관련내용을 실습으로 진행합니다. 또한 각 단계별로 연습문제를 제공하여 학습한 내용을 바로 복습하고, 응용력을 높일 수 있도록 진행하고 있습니다.
2. 비전공자는 어떻게 지도해주시나요? 과정의 특성 상 비전공자의 비율이 비교적 높기 때문에 학습 주제에 대한 기초지식과 관려 내용을 최대한 쉽고, 상세하게 강의자료를 작성하는데 노력을 기울이고 있습니다.
본 수업시작 전에 전날 배운 내용과 연습문제를 재점검한 후 본수업을 진행합니다. 비전공자를 위해 강의 단원별 보충강의도 함께 실시합니다. 따라서 비전공자라도 열정과 호기심을 가지고 학습 과정에 적극적으로 참여한다면 실력 향상에 큰 도움이 될 것입니다.
3. 빅데이터 분석가에게 가장 필요한 스킬은 무엇인가요? 데이터 분석에 필요한 자료 수집 기술, 수집된 자료를 분석하기 위한 자료 탐색 기술, 탐색된 결과를 토대로 결측치나 이상치 및 자료변환 등의 전처리 기술 그리고 통계분석에 필요한 통계적 추론과 가설검정 기법 끝으로 예측모델 개발을 위한 머신러닝과 딥러닝 관련 프레임워크 활용 기술 등이 필요합니다.
4. 현업에서 가장 많이 사용되는 기술은 어떤 것이 있으며 본 교육에도 포함이 되어 있나요? 첫째, 데이터베이스를 활용한 고객 마케팅을 수행하는 기업들은 고객의 구매이력, 선호 상품 등을 토대로 개인별 맞춤형 광고 마케팅을 수행하는데 데이터분석 기법을 사용하고 있습니다.
둘째, 고객의 행동 패턴이나 선호도 등을 분석하여 이탈 가능성이 있는 고객을 분류하여 이탈을 방지하는데 분류모델을 적용하고 있습니다.
세째, 기업 연구소나 신생(스타트업)기업 등에서 특화된 문서분류와 이미지 및 동영상 등의 분류모델을 연구.개발하고 있습니다.
본 교육과정에 포함된 첫번째 영역은 오라클 기반의 데이터베이스 자료 분석을 위한 SQL과정이 있습니다.
두번째 영역은 컴퓨터 분류 알고리즘에 의해서 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측 모델을 개발하는 머신러닝 과정이 있습니다.
세번째 영역은 대량의 데이터에서 유의미한 통찰력을 발견하고 예측을 수행하는 텍스트마이닝과 딥러닝 과정이 있습니다.
5. 프로젝트는 어떤 방식으로 진행되나요? 프로젝트는 교육기간 중 총 2회 진행됩니다. 세미프로젝트와 파이널 프로젝트를 통하여 실무능력을 배양합니다. 첫번째 프로젝트는 팀별 또는 개인별 프로젝트로 진행합니다.
세미프로젝트의 주 내용은 자료수집과 탐색 그리고 자료 처리와 텍스트마이닝 기법을 적용하여 분석결과를 웹으로 표현하는 결과물 제작이 목적입니다. 또한 파이널 프로젝트는 팀별 프로젝트를 권장하며, 세미프로젝트의 연장선으로 자료탐색과 전처리 그리고 머신러닝과 딥러닝 프레임워크를 이용한 예측모델을 개발하는데 목적이 있습니다.
빅데이터 분석은 현업에서 대부분 팀으로 수행되는 작업이 많습니다. 데이터 과학자뿐만 아니라 다양한 분야의 전문가들과 효과적인 커뮤니케이션과 협업 능력이 매우 중요합니다.
따라서 팀별 프로젝트를 통해서 팀원 간의 의사소통을 원활히 하고 다른 사람들의 의견을 존중하며 협업을 통해 팀의 성과를 극대화하는 실전 노력이 필요합니다.
6. 교육을 시작하기 전에 필요한 것이 있나요? 기본적인 윈도 운영체제 사용법은 필수입니다. 일반적인 데이터분석과정의 선수과목으로는 통계학, 컴퓨터과학, 데이터베이스 등을 들 수 있습니다.
통계학은 확률과 통계 그리고 통계적 추론과 가설검정 등의 용어를 숙지하며 도움이 됩니다. 컴퓨터과학은 컴퓨터 프로그래밍의 기본 개념 정도는 알아야 합니다. 끝으로 데이터베이스는 기본적인 데이터베이스 개념과 SQL의 의미 정도는 공부를 미리 하신 후 참여하면 도움이 많이 됩니다.
7. 본 교육에 참여하는 학생들에게 전해주고 싶은 말이 있다면 어떤 것이 있나요? '힘이 들어야 힘든 일을 할 수 있는 힘이 생긴다'라는 말이 있듯이 6개월 교육과정은 쉽지않은 과정입니다. 열정과 호기심을 가지고 새로운 영역에 적극적으로 도전해 보세요.
빅데이터 분석가의 취업 전망은 매우 밝습니다. 기업과 기관들은 데이터를 활용하여 비즈니스 전략 수립, 마케팅, 운영 최적화 등 다양한 분야에서 중요한 결정을 내리고 있습니다.
이에 따라 빅데이터 분석가들의 수요가 급증하고 있으며, 취업 기회도 많아지고 있습니다. 또한 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 등의 기술 발전으로 인해 데이터 분석의 가능성과 영역이 더욱 확장되고 있습니다.
예를 들어, 의료, 금융, 에너지, 제조 등 다양한 산업 분야에서 빅데이터 분석을 통해 효율성을 극대화하고 경쟁력을 확보하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 동향으로 인해 빅데이터 분석가의 취업 전망은 매우 높아지고 있습니다.
수료하면 어디에 취업할 수 있나요?
데이터 분석가 (Analyst)
기업의 분야에 따른 데이터 분석 전문가로 진출할 수 있습니다. 수많은 데이터 속에서 새로운 의미를 찾아내고 알고리즘 분석 모델을 사용하여 다양한 방법으로 문제해결 방법을 도출해보는 직무입니다.
[필요 자격 요건]
SQL, 데이터통계, R / Python, 분석 라이브러리, 데이터 시각화 도구(Tableau, R, Power BI 등), 머신러닝 등
빅데이터 엔지니어 (Engineer)
기업에서 처리되는 대용량의 데이터베이스를 수집-관리-처리 하는 직무입니다. 데이터에 대한 충분한 활용과 이해를 기반으로 대용량의 데이터를 처리하는 분산 처리 플랫폼의 활용과 다양한 프로그래밍 지식을 요구합니다.
[필요 자격 요건]
SQL, DBMS(Oracle, My-SQL), Python, BigData PlatForm (Hadoop, Spark), 클라우드(AWS), 머신러닝
딥러닝, AI 전문가 (연구, 개발)
RNN기반의 자연어 학습 또는 CNN기반의 데이터 비전 학습을 통해 다양한 인공지능 알고리즘을 연구하고 개발하는 직종입니다. 딥러닝, 인공지능 모델을 개발하고 다양한 서비스를 만들 수 있습니다.
[필요 자격 요건]
SQL, Python, Pytorch,, TensorFlow, Keras, OpenCV, Cuda / 딥러닝-CNN, RNN 등
마케팅, 금융 분야 외
정형, 비정형 데이터의 수집-처리-분석-표현 기술은 IT뿐 아니라 모든 비즈니스 영역에 해당합니다. 브랜드, 퍼포먼스 마케팅 직무에서의 고객 니즈 분석, 금융 산업에서의 빅데이터 활용 등, 전반의 분야에서 해당 기술을 활용할 수 있습니다.
[필요 자격 요건]
Domain Knowledge, 데이터 시각화 도구(Tableau, R, Power BI 등) Python, 데이터 처리 및 분석 등
아이티윌 수료생들의 대표 취업 리스트
선배들이 아이티윌을 선택한 이유
  • 매 기수 교육생의 의견을 반영하는 과정
    지난 5년간 빅데이터 과정을 운영하며 축적된
    노하우를 바탕으로 누구나 쉽게 접근할 수 있게끔
    기초 프로그래밍부터 통계 그리고 수학까지 가장
    빠르고 효과적인 방법을 제시합니다.
  • 파이썬을 기반으로 하는
    데이터 분석
    오직 데이터 처리·분석에 초점이 맞추어진
    과정으로 파이썬과 R을 활용한 다양한 실습을
    통해 핵심 역량을 갖추게 됩니다.
  • 프로젝트와 포트폴리오
    이론을 바탕으로 반복된 테스트와 프로젝트로
    점진적 성장을 지향합니다.
    다양한 프로젝트와 포트폴리오는 객관적인
    실력을 자신 있게 어필할 수 있는 나만의 스펙이 될 것입니다.
  • 취업 컨설턴트 밀착 관리
    전문역량과 지식을 갖춘 컨설턴트 배정을 통해
    다양한 정보 제공 및 핵심 취업 역량을 컨설팅하고
    지속적인 기업체 발굴 및 협약으로 훈련생 전원
    우수 기업으로 취업할 수 있도록 적극 지원하고 있습니다.
프로분석러 집중로드
망설이지 말고 지원하세요
01 . 전공자로서 스펙UP 및 기술 스킬을 향상시키고 취업 및 이직을 희망하는자
02 . 초심자로서 기초부터 단계별 응용 학습을 통해 취업 및 이직을 희망하는 자
03 . 다양한 데이터를 기반으로 본인만의 인사이트를 도출하고 싶은 자
04 . 열정 가득한 패기로 프로분석러를 꿈꾸는 자
05 . 국민 내일배움카드 신청이 가능한 자
졸업예정자 : 24년 8월 이전 예정자
재학생 및 휴학생의 경우 별도 문의시 참여 대상 확인이 가능합니다.
기초자를 위한 온라인 선수학습 강의 제공
(국비지원,상담 후 선택)
K-디지털 기초역량훈련
장기 과정 참여에 앞서 기초 역량을 갖출 수 있는
정부 지원 훈련으로 디지털 분야 비전공자 또는
기초 입문자 분들을 대상으로 지원하는 훈련입니다.
아이티윌 43기 사전 학습 적극 추천
1. 누구나 하루 1시간 4주면 충분합니다.
2.기초 역량 훈련 참여 시 내일배움카드 한도 별도 지원
3.훈련 수료시 자기 부담금 100%환급
필요한 지식. 원하는 과정으로.
1. 초심자를 위한 빅데이터 분석 머신러닝 응용과정
2.초심자를 위한 빅데이터 플랫폼 구축 과정
※훈련 과정 문의 및 상담 시 보다 상세한 안내가 가능합니다.
K-디지털 기초역량훈련
장기 과정 참여에 앞서 기초 역량을 갖출 수 있는
정부 지원 훈련으로 디지털 분야 비전공자 또는
기초 입문자 분들을 대상으로 지원하는 훈련입니다.
아이티윌 43기 사전 학습 적극 추천
1. 누구나 하루 1시간 4주면 충분합니다.
2.기초 역량 훈련 참여 시 내일배움카드 한도 별도 지원
3.훈련 수료시 자기 부담금 100%환급
필요한 지식. 원하는 과정으로.
1. 초심자를 위한 빅데이터 분석 머신러닝 응용과정
2.초심자를 위한 빅데이터 플랫폼 구축 과정
※훈련 과정 문의 및 상담 시 보다 상세한 안내가 가능합니다.
분석 로드 43기
신청 및 등록 절차
리얼 수강 후기
빅데이터 37기
누구나 기본기부터 차근차근 배울 수 있고 높은 진입장벽을 낮게끔 느끼게 해준 교육과정 입니다. 강사님께서 도움을 많이 주시고 유연하게 수업을 진행 하셨습니다.
빅데이터 37기
SQL부터 R, Python,Tensorflow 까지 순서대로 비전공자, 전공자 상관 없이 체계적으로 배운 것 같아 잘 따라올 수 있었습니다. 어려운 부분이 있거나 이해가 안되는 부분이 있을 땐, 강사님이 잘 알려주셨고 빅데이터는 처음이라 처음엔 갈피를 못 잡고 있었는데 순서대로 잘 배운 것 같습니다.
빅데이터 37기
기초부터 시작해 하고 싶은 프로젝트까지 진행할 수 있게 됩니다. 개인이 투자하는 시간이 크면 클수록 성취감은 더 큰 거 같아요. 같이 듣는 수강생들과 친해지면서 인맥도 쌓아가는 기회가 있고 강사님과의 관계도 잘 유지하시면 만족할 수 있는 교육이 될 것 같습니다.
빅데이터 37기
데이터 분석의 기초를 완벽하게 공부할 수 있었습니다. 모르는 부분도 강사님이 세심하게 알려주셔서 큰 어려움 없이 들을 수 있었습니다.
빅데이터 37기
빅데이터 분석에 대한 막연한 두려움을 해결할 수 있는 과정이었습니다. 강사님께서 자세하게 설명해주셔서 많은 도움이 되었습니다. 5개월동안 감사했습니다.
빅데이터 37기
SQL부터 하둡, R, 파이썬까지 800시간이라는 시간 동안 압축해서 잘 배울 수 있었던 것 같습니다. 팀원들과 협동하여 제작한 포트폴리오도 여러개 가지고 가는 것 같아서 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다.
빅데이터 37기
비전공자로서 기초부터 배울 수 있어 좋았습니다. 모르는 부분은 강사님이 친절하게 알려주셨습니다. 다른 수강생부늗로가 프로젝트를 진행 할 수 있는게 만족스러웠습니다.
빅데이터 37기
6개월 동안 다양한 파이썬과 sql과 머신러닝 등으로 꼼꼼히 배울수 있어서 좋았습니다. 비전공자도 잘 배울수 있습니다.
취업지원 프로세스
수강하는 모든 분들에게 드리는 Welcome 키트
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