AI기반 예측 분석 시스템 개발
- 1차 개강일
- 24년 12월 20일(금)
- AI
- 빅데이터
- Python
- 프론트엔드
- React
- JAVA
- 클라우드
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빅데이터 수집 분석, AI 모델링,
AI 서비스 개발, 클라우드 서비스를
빠르게 구현해 보는
AI 기반 예측 분석 시스템 개발이란?
프로그래밍 언어, 빅데이터 분석, 예측 모델링, 예측 분석 AI 서비스,
클라우드 서비스 구축, Low-Code 기술을 학습하여 CRM 시스템을
개발·적용해 관련 분야의 이론적, 기술적 이해도를 향상시키며,
실무에서 직접 활용되는 구현, 테스트, 배포 기술을 습득할 수 있게 교육합니다.
Start now
K-디지털 트레이닝의 장점은 - 참여기업 대상으로 SW전문인력 채용 및 직무분야에 대한 수요조사를 실시하여 교육과정에 반영
- 참여기업 요구사항 - AI 서비스의 이해, 화면구현 능력, 웹애플리케이션개발 및 유지보수 기술, 프로그래밍 언어 활용 능력, DBMS 기술, 버전관리 능력, 데이터 수집·저장·처리 능력, 빅데이터 분석 기술, 머신러닝 딥러닝 개발 기술, Low Code 플랫폼 활용 능력, 웹크롤링 기술, AI 서비스 구현, 클라우드 웹서비스 구축 능력
- 필요기술(직무역량) - AI 서비스 개발의 개념과 로직, 사용자 인터페이스 개발[html, css, javascript, react], 프로그래밍 언어[JAVA], 프로그래밍 언어[Python], 데이터베이스[SQL], 형상관리[Git, GitHub], 데이터수집·분석·시각화, Low Code, 웹크롤링과 스크레이핑, AI 서비스 구현과 Python 라이브러리 활용, EC2를 통한 Web Service, AWS EC2, RDB, S3 활용
- 인력양성목표 (훈련목표,인재상) - 참여기업의 핵심과제인 CRM 시스템을 개발·적용해 봄으로써 관련 분야의 이론적, 기술적 이해도를 높이고, AI 개발자로서 활용되는 기술을 구현, 테스트, 배포할 수 있는 능력을 함양
국가 기술 산업 교육의 중심! K-디지털트레이닝
빅데이터 수집 분석, AI 모델링,
AI 서비스 개발, 클라우드 서비스를
빠르게 구현하여 런칭 할 수 있는 전문
AI 개발자로서의 실무 인재로 거듭납니다.
기업의 실제 프로젝트 중심 훈련 과정과
혁신적인 훈련방식을 도입!
- 사용자 인터페이스, CRM 시스템 개발 빅데이터 분석, AI 프로그래밍 :
화면 구현, 프레임워크, 백엔드 등 APP, CRM 시스템 개발 기술과
데이터 수집, 분석,
AI 프로그래밍을 익히는 교과로써 훈련 기관의 검증받은
전문 훈련교사가 담당하여 기초 단계부터 체계적인 교육 진행 - Low Code 플랫폼 활용 :
참여기업에서 사용하고 있는 Low Code 플랫폼 활용 기술을 익히는 교과로써
산업체 강사(참여기업)를 배정하여 실무 개발 기술 노하우 및 현장성을 강화 - 예측 분석 AI 서비스 개발 :
AI 기반 CRM 솔루션 개발과 AI 기반 예측 분석 APP 개발의 핵심/선도 기술로 평가받는
AI 서비스 구현, 알고리즘 개발, 강화 학습과 예측,
실시간 데이터 처리,
클라우드 서비스 구축 기술을 익히는 교과로써 해당 사업을 진행하고 있는
산업체 강사(참여기업)를 배정하여 실무 개발 기술 노하우 및
현장성을 강화
- 개발 기초부터 사고 능력을 키웁니다.
- 현장 경력이 풍부한 실무자의 노하우를 그대로 전달합니다.
- 개발자로의 취업을 위한 경쟁력 있는 콘텐츠를 기획해 봅니다.
- 아마존 AWS 클라우드 서버 구축을 활용합니다.
수료 후 “끝”이 아닌 새로운 “시작” 취업 지원 시스템!
합격 전략 A to Z 전문 커리어 코치에게 1:1컨설팅 진행
구인공고 공유 및 추천 수강생 니즈를 분석해 개인별 맞는 기업을 매칭
온/오프라인 취업 특강 취업 전략에 대한 특강을 진행하여 다가올 취업에 대응
취업 후에도 지속적인 관리 취업 후에도 커리어 설계 / 미취업자도 6개월까지 취업지원
- 정규교과
- 빅데이터 수집 분석 - Python, 머신러닝
- 예측모델, 추천시스템 - 머신러닝, 딥러닝
- 예측 분석 AI서비스 개발 - 예측분석 AI서비스와 구현 기술의 이해, 시스템 화면구현 및 UI구현, Python, JAVA, 머신러닝, 딥러닝, TensorFlow Framework, 데이터베이스
- 클라우드서비스 구축 및 배포 - AWS를 이용한 웹서비스 구현, 프로젝트 배포
- LowCode활용기술
- 프로젝트
- 1. 회귀분석을 활용한 가전제품 재고 예측 APP 개발
- 2. 사용자 온라인 행동 데이터 기반 가전제품 추천 APP 개발
- 3. AI 기반 고객 분석 데이터 수집을 통한 영업 CRM 예측 분석 서비스 개발
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
현장에 직접 투입하는
특화된 현장실습 프로젝트를
진행 함으로써,
전문 인력을 양성합니다.
실무/인사담당자 수요 조사에 의한 맞춤형 교육과정 설계로,
프로젝트 기술 교육 및 실무 프로젝트를 반영하여
경쟁력 있는 인재로 성장합니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
AI 서비스 개발의 개념과 로직
- 인공지능의 개념과 특징
- 빅데이터의 개념과 특징
- 예측 분석의 개념과 목적
- 2
사용자 인터페이스 개발
- 웹표준의 이해와 학습
- HTML5태크 및 주요특징
- CSS
- BOM, DOM의 이해
- Javascript 기본문법 학습
- 3
프로그래밍언어(JAVA)
- JDK 및 IDE(Eclipse) 설치
(개발환경구축) - 환경변수셋팅 및 이해
- CMD기본 명령어 및 컴파일&실행
- JVM과 OS연동 동작 원리의 이해
- 자바 기초 문법 및 배열, 인스턴스 학습
- JDK 및 IDE(Eclipse) 설치
- 4
프로그래밍언어(Python)
- 환경설정
- 데이터타입과 컬렉션
- 조건문과 반복문
- 함수이해 및 활용
- 파이썬 모듈
- 클래스와 인스턴스
- 5
데이터베이스
- 데이터베이스와 RDMS의 이해
- Oracle or Mariadb 서버 구축
- Client 및 SQL Tool 설치
- DDL, DML, DCL 학습
- 6
형상관리
- GIT-SCM 설치 및 학습
- 형상관리의 필요성
- GITHUB or GITLAB 가입 및
리파지토리 생성 - EGIT을 활용한 리모트 리파지토리 연동
- 7
데이터수집과 전처리
- 데이터 수집의 개요와 중요성
- 데이터 전처리의 개요와 중요성
- 데이터 저장 및 관리의 개요와 중요성
- 8
데이터 분석과 시각화
- 데이터 분석의 개요와 중요성
- 데이터 분석 절차와 과정
- 데이터 분석에 필요한 도구와 기술
- 데이터 시각화의 개요와 중요성
- 9
AI 서비스 개발을 위한 M/L, D/L
- MachineLearning의 개념과 종류
- 수학에 기반한 회귀분석
- 수학에 기반한 Machine Learning
- 딥러닝의 개념
- 10
AI 기반 Low Code 플랫폼 활용
- Low-Code 개념 및 이점
- 개발 환경 설치 및 설정
- 개발에 필요한 기본 요소 및 개념
- 디자인 원칙 및 가이드라인
- 11
웹크롤링과 스크레이핑
- 웹 크롤링과 스크레이핑의 개념과
차이점 소개 - 웹 크롤링과 스크레이핑의 활용 예시
- 웹 크롤링을 위한 기본 도구
- HTTP 요청과 응답 이해하기
- 웹 크롤링과 스크레이핑의 개념과
- 12
[프로젝트 1]
AI 기반 예측 분석 APP 개발- 프로젝트 개발 계획수립
- 개발환경구축
- AI 알고리즘 설계
- 알고리즘 구현
- 테스트 및 안정화
[회귀분석을 활용한
가전제품 재고예측 APP개발] - 13
[프로젝트 2]
AI 기반 CRM 솔루션 개발- 프로젝트 기획 및 개발환경 구성
- CRM 예측 분석 서비스 개발을 위한 DB시스템 구축
- CRM AI서비스 개발 인터페이스 및
아키텍처 구축 - 영업CRM 예측 분석 AI서비스 개발
- AWS를 활용한 웹서비스 구축
- 프로젝트 테스트 및 통합구현
[AI 기반 고객 분석 데이터 수집을 통한 영업 CRM 예측 분석 서비스 개발]
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