자바&웹프로그래밍(프론트, 백엔드)

자바&빅데이터분석

정보보안 / 네트워크(클라우드)

웹 퍼블리싱 & 스마트미디어콘텐츠

빅데이터분석 / 인공지능

추천과정의 개요

추천 과정

IT직종

과정 기간

5.5개월

과정일정

주 5일(월~금) 1일 8시간(09:30 ~ 18:30) / 휴일 (주말 토,일, 공휴일)


자격 요건

미취업자. 취업준비생, 연매출액 1억5천만원 이하 사업자

과정 장소

종로 / 강남 / 공릉

훈련 비용

전액무료 (100%정부지원) &
훈련수당 월 40만원 (월단위 지급, 총 220만원)

비용 외 특혜

교재 제공(무상) / 강의실 개방(매일 21시까지)

 / 개인사물함 제공(선택)

추천과정의 개요

추천 과정

IT직종

과정 기간

5.5개월

과정 일정

주 5일(월~금) 1일 8시간 (09:30~18:30)
휴일 (주말 토/일/공휴일)


자격 요건

미취업자 / 취업준비생 /

연매출1억 5천만원 이하 사업자

과정 장소

종로 / 강남 / 공릉

훈련 비용

전액무료 (100%정부지원) & 

훈련수당 월 40만원(월 단위 지금, 총 220만원)

비용 외 특혜

교재 제공(무상) / 강의실 개방 (매일 21시까지)

개인사물함 제공(선택)

추천과정1 [자바&웹 프로그래밍]
백엔드(Back End) 프로그래밍
프론트엔드(Front End) 프로그래밍
포트폴리오
· JAVA Programming(JDBC)
· JSP Programming (환경설정, 미니프로젝트)
· Data Base (오라클, SQL, ERM, 데이터모델링)
· Maven(PJT관리, Archetype)
· Spring프레임워크(MVC, MyBatis)
· Spring Boot(DI 및 자동설정)
· Spring Security (Restful, Xml기반 시큐리티 설정)
· GitHub활용(Eclipse연동)

· HTML5
· CSS3
· JavaScript
· jQuery프레임 워크
· Angular JS
· React JS
 · ECMA Script 6(JavaScript최신버전)
 · BootStrap









· 파이널프로젝트 기획 및 UI설계
 · 프로젝트 규현/DB모델링 설계/프레임워크활용
· 프로젝트시연/데스트 디버깅/발표 및 시연














추천과정2 [자바&빅데이터 분석]
자바 프로그래밍
빅 데이터 분석
포트폴리오
· JAVA Programming(DB연동, CRUD)
· DataBase
(PL/SQL, DBMS)
· Front End(HTML, CSS, jQuery, Ajax)
· Back End(Servlet JSP, MVC, MyBatis)
· Spring Framework(구조이해, 실습, 개발구현)
· Linux(Shell, 커널)
· Hadoop(서버구현, MapReduce, Hive)
· 세미 프로젝트
· R(데이터 시각화)
· Python(개발환경, Django)
· Machine Leaming1Anaconda설치, Numpy,
Pandas)
· Machine Leaming2(데이터 처리, 분석 알고리즘)
· Deep Leaming1 (텐서플로우 설치, 인공신경망)
· Deep Leaming2 (CNN, RNN, 세미프로젝트)

· 서버구축 프로젝트
· 빅데이터설계 및 분석 프로젝트
· 프로젝트 시연 및 발표












추천과정3 [정보보안/네트워크(클라우드)]
· IP 라우팅
· Linux Basic (Cent OS)
· Linux Server (Cent OS)
· 물리적 보안구축
· LAN 스위칭
· 보안관리통제기술
· 네트워크
· 정보보




· 방화벽(Fire Wall)
· 데이터베이스
· 응용SW
· C언어




· 서버구축
· 보안운영
· 모의해킹






추천과정4 [웹퍼블리싱&스마트미디어콘텐츠]
· 포토샵
· 일러스트
· 프리미어 프로
· 영상제작 실습 프로젝트
· HTML5
· CSS3
· JAVA SCRIPT
· jQuery
추천과정5 [빅데이터 분석&인공지능]
빅데이터분석
머닝러닝+딥러닝
포트폴리오
· DB입문(빅데이터 이해, DB운영관리)
· 통계분석 기초
· 통계분석 실습 (오픈공공데이터 활용 및 실습)
· 통계분석 심화
· OS 인터널 (Linux, Unix, 스토리지)
· DB 처리운영 (DB성능관리, SQL튜닝)
· R (R S tudio, 데이터 시각화)
· Python(개발환경, Numpy, Pandas)
· Machine Leaming
(고객데이터 분석, 장바구니분석, 상품 추천)
· Deep Leaming
(텐서플로우, NN/DNN,CNN, RNN)










· 빅데이터 설계 (데이터설계, 데이터마이닝, 시각화)
· 분석도구활용 (R, Python, 분석알고리즘)
· 빅데이터분석 결과 프로젝트 (주제, 테마별시연)