연번

훈련과정명

교육일정

교육 시간

훈련

시간

훈련

인원

1

정보기술 기반의 빅데이터 분석 과정

[1회차]

6.15/ 6.22/ 6.29/ 7.6

(매주 토요일)

09:30

~

17:30

28

20

2

R을 활용한 Machine Learning 과정

28

20

3

실무에 적용하는 핀테크 보안기술 블록체인 실전과정

28

20

정보기술 기반의 빅데이터 분석 과정

일 수

교육내용

시간

1일차

데이터 이해와 데이터 함수 활용

- 데이터 유형 및 자료구조 이해

- 데이터 입출력 및 파일 처리

- 사용자 정의 함수

- 내장함수

7H

2일차

데이터 변수와 분석 및 데이터 처리

- 이산변수와 연속 변수

- 데이터 분석과 데이터 특성 분석

- 데이터 처리

- 데이터 전처리

- 정형데이터 처리

- 비정형데이터 처리

7H

3일차

데이터 시각화 및 분석

- 시각화를 위한 데이터셋 활용

- 이산변수 시각화

- 데이터 시각화 및 분석

- 연속변수 시각화

- 집단별비율 및 공간시각화 분석패키지 활용

7H

4일차

지도/비지도학습 및 연관분석과 모형예측

- 상관/회귀분석

- 분류분석(Decision Tree)

- 군집분석(Clustering Analysis)

- 연관분석(Association Rule)

- 모형 예측 도식화

- 시계열 예측 모형에 적합한 데이터 생성

- 시계열 데이터를 이용한 미래 예측

7H

R을 활용한 Machine Learning 과정

일 수

교육내용

시간

1일차

머신러닝 개념 및 군집분석 및 그래프

- Machine Learning 개념

- 머신러닝 시스템의 종류

- 머신러닝과 딥러닝

- 군집분석 개요 및 특징(군집 구성법, 군집화 방법, 군집 분석 결과)

-유클리드 거리

- 계층적/비계층적 군집분석

- 군집분석 기반 그래프 작성법

7H

2일차

연관규칙과 트랜잭션 및 머신러닝기반 빅데이터 분석

- 연관분석 개요 및 특징(연관규칙 평가척도,관련분야, 연관규칙 생성 및 그래프)

- Association Rule

- Transaction

- Corelation and Regression analysis

- SVM, Adaboost, ogistic regression

- SAR 활용

7H

3일차

지도 학습과 텍스트마이닝

- Supervised Learning 

- Classification=Text Mining

- Naive Bayes를 이용한 spammail 분류기

- knn, dicision tree

- random forest 및 모델평가

7H

4일차

딥러닝의 이해 및 심층신경망

- Deep Learning 기본 개념

- 신경망의 구조 및 구성단위

- CNN과 RNN

- Artificial Neural Network

- DNN, Recurrent DNN

- 딥러닝 기반 실시간 분석 서비스 구축

7H

실무에 적용하는 핀테크 보안기술 블록체인 실전과정

일 수

교육내용

시간

1일차

블록체인 개념 및 이더리움의 개념

- Block Chain의 개념 및 핵심기능

- 환경구성(Geth,Mistwall,Git)

- Ethereum과 DApp의 개념 및 기능

7H

2일차

폐쇄형 블록체인과 노드 연결하기 및 마이닝

- Private Blockchain(Geth)

- 블록초기화(genesis.json)

- 노드연결하기(addPeer)

- 마이닝(Mining)

7H

3일차

API와 스마트 컨트랙트 및 솔리디티 브라우저

- admin API

- personal API

- eth API

- Smart contract

- Solidity Browser

7H

4일차

블록체인 동기화 및 컨트랙트 컴파일

- Mist Wallet 설치

- Ropsten Network에서 블록 동기화

- Contract 작성,컴파일

- 디플로이

7H