교육안내
온라인코딩 교육에 대한 개요 및 안내
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온라인코딩교육
사업개요
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추진기간
2023. 5. ~ 12.
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교육과정
AI기반 코딩교육 운영
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지원대상
전라남도 거주민
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수료기준
출석 70% 이상
추진일정
교육과정구성
온라인 교딩교육 세부 교육과정
| 구분 | 과목명 | 학습내용 |
|---|---|---|
| 웹 기본 과정 | HTML / CSS |
- HTML 기본, 이미지와 하이퍼링크 - CSS 기초, 색상과 배경을 위한 스타일 - CSS 박스 모델, CSS 레이아웃 |
| JavaScript |
- 자바스크립트의 소개, 용도 - 문장, 변수/자료형/연산자/숫자와 문자열 변환 - 조건문/반복문, 배열/함수 - Javascript 객체, ajax |
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| Java Programming |
- Class의 구문 작성, Data Type - 연산자, 제어문, 객체 생성 및 호출, 생성자 및 중복정의 - 배열/상속, 다형성, 추상클래스와 인터페이스, Usage Modifier |
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| SQL |
- SELECT 문을 이용한 데이터 조회 - 데이터 제한과 정렬, 함수, 조인, 데이터 조작 - 테이블 생성 및 관리, 뷰, 인덱스, 동의어 |
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| 프로젝트 | Web 미니 프로젝트 |
- 프로젝트 주제 선정, 데이터 설계, 프로젝트 수행/테스트 - 멘토링 |
| Python Programming | Python Programming |
- Python 개발 환경 구축 - Python 구조적 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍 - Python 네트워크 프로그래밍 이해 |
| 데이터 분석 과정 | 데이터 수집 (웹크롤링) |
- 웹크롤링 개요, 파이썬 웹크로링 관련 라이브러리 이해 - urllib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Scrapy - Open API 활용 |
| 빅데이터 분석 |
- 데이터 분석 과정 이해, NumPy 배열 생성/인덱싱 이해 - NumPy 연산/브로드캐스팅 및 Pandas Series/DataFrame 객체 이해 - Pandas 연산 이해, 데이터 전처리 이해 - Pandas/Matplotlib/Seaborn을 이용한 시각화 - 탐색적 데이터 분석(EDA) 이해, 데이터 모델 이해 |
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| 중간평가 | - 전반기 교육 중간평가 및 하위 교육생 집중 멘토링 | |
| 인공지능 | 머신러닝의 이해 |
- 개발환경 구축, 파이썬 머신러닝 프레임워크 이해 + Scikit-learn - 머신러닝 알고리즘 이해 + Linear Regression, Logistic Regression, KNN, Decision Tree, Random Forest, Ensemble - 알고리즘 최적화 방법, 모델 평가 및 검증 방법 이해 |
| 딥러닝의 이해 |
- 딥러닝 알고리즘 이해 + Perceptron, DNN - 알고리즘 최적화 방법, 모델 평가 및 검증 방법 이해 |
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| 프로젝트 | 데이터 활용 및 시각화 |
- 시각화 종류 및 권장 데이터 종류 - 대시보드 설계 및 구현 - 멘토링 |
| 데이터 서비스 | Google Cloud Platform 서비스 및 Architecture |
- GCP 특징, 가상 컴퓨팅/네트워크 환경 이해 - GCP 사용자 관리 이해, GCP 데이터 관리 환경 이해 - GCP 서버리스 컴퓨팅 |
| GCP 기반 빅데이터 처리 |
- GCP BigQuery, Pub/Sub, Dataflow 이해 - GCP 데이터 스튜디오 이해 |
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| GCP 기반 인공지능 처리 | - GCP BiqQuery ML, GCP Vertex AI 이해 | |
| 프로젝트 | 최종 프로젝트 |
- 프로젝트 주제 선정 및 데이터 설계, 프로젝트 수행, 테스트, 디버깅 - 멘토링 |
| 전문자격 마스터 | Associate Cloud Engineer |
- 클라우드 솔루션 환경 설정, 계획 및 구성, 배포 및 구현 - 액세스 및 보안 구성 |