02-6901-7098

자바 빅데이터 프로그래밍 개발자 취업연계과정 ( 전액국비지원 )

자바프로그래밍 빅데이터개발자 취업반

평일반 : 2022년 05월 31일 | 주말반 : 2022년 05월 31일

전화 : 02-6901-7098

교육내용
KDigital Training 고용노동부는 한국형 뉴딜(사람투자)의 핵심과제인 KDigital Training에 참여하는 총 43개 혁신교육훈련기관 등을 통해서 3,600여명의 청년에게 디지털 일자리로의 취업을 위한 교육기회를 제공하고 향후 5년간 18만명까지 이를 확대해 나갈 계획입니다. 고용노동부는 KDigital Training이 기존 교육훈련사업과 다른 이유를 청년들의 4가지 워너비로 설명하였습니다. 첫째, 청년들이 워너비(가고 싶어)하는 43개 혁신교육훈련기관·우수대학 등 참여 둘째, 네이버, 솔트룩스, 마이리얼트립 등 청년들의 워너비(취업하고 싶은) 디지털 선도기업이 직접 훈련과정의 설계를 지원하여 취업의 연계성이 높다 셋째, 온라인 교육훈련 플랫폼을 기반으로 하는 개인 맞춤교육으로 코로나19 시대에 비전공자도 워너비(되고 싶은) 디지털 현장 실무인재로 성장할 수 있다 마지막으로 청년들이 워너비(듣고 싶은)하는 인기 있고 우수한 교육훈련과정의 비용을 정부가 부담 고용노동부 이재갑 장관은 “최근 기업들은 디지털 분야 인력 부족을 호소하고 있는 반면 청년들은 충분한 교육·훈련기회 부족으로 디지털 분야 취업에 어려움을 겪고 있어 이러한 미스매치 문제를 해결하는 차원에서 KDigital Trainng을 추진하게 되었다”고 밝혔습니다. 교육과정 파이썬 브라이틱스 기반 빅데이터 분석 개발자과정 기업채용예정과정 2021년 디지털 핵심 실무 인재 양성사업 [노동부주관 K-Digital Training 선정과정] K뉴딜 디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) [고용노동부 훈련기관 인증평가 우수훈련기관] 서류접수기간 ( 선착순 조기마감예정 ) 고용노동부훈련기관 인증평가 우수훈련기관 서울산업진흥원(SBA) 클라우드 기술인재양성 프로그램 우수기관 맞춤형 기술인재 양성 사업 클라우드 분야 80% 이상의 높은 취업률로 2019년 우수기관 선정된 솔데스크에서 ‘기업 맞춤형 국기’훈련생 모집합니다. 빅데이터 분석 직종은 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무에 종사한다. 분석된 정보를 토대로 의사결정의 목적이 있는 대다수의 기업들은 전문가 인력과 신규인력의 공급을 필요로 하고 있다. 이에 따라 본 교육과정에서는 산업현장에서 요구하는 생산성 높은 최적화 된 분석도구(R, Python 등)를 기반으로 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하는 것을 목적으로 삼는다. 분석기술과 방법론을 기반으로 데이터 분석을 위해 수집·저장된 데이터를 분석용 데이터로 정재, 변환, 적재, 검증하여 대용량 데이터를 구축·탐색·분석하고, 시각화를 수행할 수 있는 능력을 함양할 수 있도록 한다. 현장 업무에 대한 이해를 높이고, 이를 바탕으로 빅데이터에 숨겨진 패턴과 알려지지 않은 정보간의 관계를 찾아내기 위해 사용되는 통계기법, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 분석방법들을 효과적으로 적용하기 위한 능력을 함양할 수 있다. 최종적으로 다양한 산업(비즈니스)별 알고리즘 기법 학습을 토대로 포트폴리오를 완성하여 차세대 스마트 빅데이터 분석가로써 기술력을 갖춘 전문인력 양성을 목표로 한다. 1회차~3회차 총75명의 훈련생을 선발 계획입니다. 과정 특성상 조기마감이 예상되며 빅데이터 분야에 관심이 있는 구직자분들의 많은 문의 부탁드립니다. 교육대상 선발기준 * 교육대상 - 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 빅데이터 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 빅데이터, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) * 선발방법 - 입학상담을 통한 서류접수(서류전형 합격자는 교육훈련 참여가능) - 개강전 채용기업 인사담당자가 참여한 1차면접 진행(개별합격통보) - 교육수료후 수행평가 점수에 의한 최종입사 결정 서류접수 / 1차면접(채용기업인사담당자참여) / 개별합격통보 현재 실무에서 활용도가 높은 과정 목록 구성Python을 이용한 알고리즘 실습, 머신러닝 기초 수학 Python 실습 과정을 포함하여 최적화와 원리에 기반한 응용력을 빅데이터 협력기업: 웅진,한국정보공학, 네모커머스, 디딤365, 솔루게이트등 취업 지원 K-Digital Training 지원자 숙지 및 요청사항 총 960시간 ‘반년’동안 진행되는 훈련과정으로 시간을 아낌없이 투자 하셔야 하며, 교육과정에 성실하게 참여 해주셔야 합니다.실제로 취업이 되셨다는 마음가짐으로 ‘출결도 근태관리처럼!’ 임해주세요.취업 성공 후 ‘솔데스크인의 밤’(솔데스크 수료생 모임)과 같은 교육센터와의 커뮤니케이션을 통해 후배들도 이끌어 주시고 신기술 교육 참여도 적극적으로 하고, 신입직원 채용, 조언, 기술공유 등을 할 수 있기를 바랍니다. 진출분야 - 데이터분석가 / 데이터엔지니어 / 빅데이터분석가 / AI모델연구개발 / AI서비스개발자등 학습목표 * 참여기업 요구 및 수요조사 반영 결과 현재 참여 기업들은 매출액 향상과 고객 유치를 위하여 사활을 걸고 있습니다. 추천 시스템은 고객과의 거래가 있는 거의 모든 업종에서 필요한 기술로 넷플릭스, 아마존처럼 기업의 흥망을 결정하는 중요한 요인이기도하며 추천을 바탕으로 하는 개인화 서비스는 선택이 아닌 기업의 필수적인 기능입니다.전화를 통한 고객 서비스는 비용문제로 퇴근 후 제공이 어려운 기업이 많으며 이를 채팅 기반으로 1차 상담을 하고 원활히 진행되지 않은 경우 업무시간에 실무자가 연락하여 좀 더 고객 친화적인 서비스를 요구하는 기업이 많아 교육과정에 반영하였습니다.기업들은 시스템 구축 시 개발 자원이 단순 문법을 넘어서 최적화를 구현 할 수 있는 알고리즘을 취득한 개발자를 원하고 있습니다. 따라서 본 교육과정에 이를 적극 반영하였으며 데스크탑을 통한 서비스 뿐 만 아니라 어디서나 접속이 가능한 모바일 서비스 구현을 요청하여 교육과정에 포함하였습니다. 교육목적 - 빅데이터 품질목표를 달성할 수 있도록 빅데이터 품질관리시스템 설계 및 구성, 품질관리 모듈을 개발할 수 있다. - 빅데이터에 숨겨진 패턴과 알려지지 않은 정보간의 관계를 찾아내기 위해 사용되는 통계기법, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 분석방법들을 효과적으로 적용하기 위 한 분석시스템을 개발할 수 있다. - 저장된 데이터를 처리목적에 따라 크기, 종류, 저장 구조를 고려하여 처리 및 가공하기 위한 분산처리, 실시간처리, 이벤트처리 모듈을 개발할 수 있다. - 활용목적에 적합한 데이터를 수집하기 위하여 빅데이터 수집시스템 구성, 내·외부 데이터 수집모듈 개발, 데이터 변환모듈 개발 및 수집 데이터 검증모듈을 개발할 수 있다. - 빅데이터 수집, 저장, 처리, 분석 및 품질관리를 할 수 있도록 빅데이터 플랫폼 구축에 필요한 하드웨어와 소프트웨어의 구조를 설계할 수 있다. - 플랫폼 구축의 목적을 달성하기 위해 요구사항을 수집하고 수집된 자료로 요구사항을 도출 및 분석하여 빅데이터 플랫폼 범위를 명세하고 검증할 수 있다. - 애플리케이션 설계를 기반으로 개발에 필요한 환경을 구성하고, 프로그래밍 언어와 도구를 활용하여 공통모듈, 업무프로그램과 배치 프로그램을 구현할 수 있다. - 모듈간의 분산이 이루어진 경우를 포함하여 단위 모듈간의 데이터 관계를 분석하여 이를 기반으로 한 메커니즘을 통해 모듈간의 효율적인 연계를 구현하고 검증할 수 있다. 채용협약 참여 리스트 빅데이터 프로젝트 구성 및 발표회 - 데이터베이스 모델링, ERD 제작 ,웹 주문 시스템 제작, 웹을 통한 판매 데이터 수집 - 판매 데이터 전처리, 협업 필터링 추천 시스템 제작, 특성 변수 파악, One-hot Representation변환 - Tensorflow 추천 model 제작, Tensorflow, DBMS 실시간 학습 연동, 하이브리드 추천 시스템 제작 - 분석용 도구 R과 파이썬을 활용하여 다양한 모델 구현을 위한 기본 분석 기법부터 고급 응용 기법까지 단계별 학습 - 빅데이터 저장시스템 개발에서는 Hadoop을 이용한 저장 및 입출력 시스템을 개발 - R프로그래밍과 파이썬을 이용한 분석시스템을 개발하며, 빅데이터 품질관리 시스템 개발에선 빅데이터품질관리 시스템 설계 및 구성, 품질관리모듈을 개발 빅데이터 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 290시간 프로젝트 구성 ) 1. 종강일 기준 2주 전 팀원들과 프로젝트 준비 및 시연. 2. 참여 기업에서는 비 대면(온라인)으로 손 쉽게 본 행사에 참여하여, 학생들의 프로젝트를 참관. 3. 미리 공유된 이력서 및 PPT를 통해 인재를 파악, 추 후 자유롭게 면접을 제의. 4. K-Digital Training에서 다져진 프로세스를 통해 인공지능(A·I) 교육을 진행. 빅데이터 취업반 프로젝트 운영방안 교육일정구성 ( 총 960시간중 220시간 프로젝트구성 ) K디지털트레이닝 1.2기수 프로젝트 발표회영상
교육대상	- 대학 졸업예정자 및 수료 후 참여기업으로 취업이 가능한 자 - 빅데이터 분석 개발 관련 업체 취업 및 이직 희망자 - 관련 교육 사전이수 등 지원 프로그램에 대한 참여의지가 높은 자 - 빅데이터, 프로그래밍 관련 자격증을 취득하려고 하는자 - 교육 수료 후 참여기업으로 취업에 결격사항이 없는 자 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발 ) 우대사항 - 빅데이터분석가, 자바프로그래머, 클라우드엔지니어등, IT직무경험자 - 관련학과 전공자 ( 컴퓨터공학과. 정보통신과 등등 ) - IT관련 자격증 소지자 (정보처리기사/산업기사, 데이터분석기사 등 ) 노동부주관 K-Digital Training 선정과정 선발방법 : 서류접수 / 1차면접(인사담당자참여) / 개별합격통보 - 부적합자 철저히 선별 ( 선착순 선발접수 ) 채용협약기업 : (주)메가존클라우드/ 신한DS/ (주)웅진 / GS네오텍 / 농심데이타시스템 / 영우디지털 / (주)에이클라우드 / 솔트웨어 / (주)지에스아이티엠 / 오픈베이스 / (주)리눅스데이터시스템 / 이테크시스템 / (주)에이아이넷 / 디딤365 외 다수 채용참여기업 : (주)위세아이텍, 네이버시스템(주), 메타넷대우정보(주), 아이티센, 엑셈, (주)컴트루테크놀러지, (주)소베텍, (주)이젬코, 주식회사 인재아이엔씨
교육기간	5개월
수강생혜택	※ 국비지원 자격 ※ 아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능 30명선착순접수 ㆍ 구직자 ( 미취업자 및 실업자 ) ㆍ 직업안정기관(워크넷등)에 구직등록한 15세 이상 구직자 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 고등학교 3학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 다음해 2월말까지 졸업예정인 대학(전문대학 포함) 최종학년 재학생으로서 상급학교 비진학 예정인 학생 ㆍ 야간대학교, 사이버대, 방통대 재학생 및 휴학생 ( 재학중에도 수강신청가능 ) ㆍ 고용노동부- 국민내일배움카드. 국민취업지원제도 발급자 ㆍ 비전공자 초보자도 지원 가능 30명 선착순접수 지원문의 02) 6901-7098 ㆍ K디지털트레이닝 선정과정 ( 기존 국비지원 참여자도 신청가능 ) ※ 언택트 수업( 대면.비대면 선택가능 ) 현장강의 실시간 동시 진행 ※ ㆍ수강료 전액 무료 + 매월 훈련수당 지급 (최대 800,000원 ) ㆍ언택트수업 진행 비대면. 대면 선택가능 ㆍ온라인 인터넷 동영상 강의 무료지원 ㆍ교육비 전액무료 ( 빅데이터관련 교재지원 ) ㆍ6개월 간 식대 및 교통비 지원 (최대 30만원) -단위기간 출석률 80% 충족 시 ㆍNCS 기반의 체계적 교육 · 훈련으로 경력개발 유리 ㆍ수료생은 취업보도실의 체계적인 관리시스템을 통해 취업지원 ㆍ취업지원실을 별도로 운영하여 응용 SW 분야의 직무를 결정할 수 있도록 1:1밀착상담 ㆍ훈련생과 상담자 간에 라포(친밀감 및 공감대) 형성, 이력서 특강 및 취업동향 세미나를 진행합니다. ㆍ수료 이후에는 트렌드에 맞는 이력서 첨삭, 일회성이 아닌 지속적 지원, 모의면접 진행 ㆍ취업지원은 본 교육기관으로 구인의뢰 내용과 취업포털사이트를 서칭 후 채용 알선을 진행하고 있습니다.

교육커리큘럼

세부내용

과목명	모듈	세부과정
응용 SW/파이썬/머신러닝	응용SW 기초기술 활용 / 프로그래밍 언어 활용	• Software 개론, 자바 언어의 이해, JDK11 설정 • Eclipse JAVA Application 개발 환경 설정 • 컴파일, 자바 프로그램의 구조 • 데이터 형(data type), 연산자(Operator) • 제어문의 실습 • OOP 특성, Class, Method, 생성자, Package, 예외처리 • Call By Reference, 메소드로 객체의 전달 • 추상 메소드, 추상 클래스(Abstract Class), 인터페이스(Interface) • File IO 프로그램 개발 • Network 프로그램의 개발 • JDBC 프로그램의 개발
	서버 프로그램 구현 및 통합구현 (JSP/Servlet,Spring)	• Data Type, Variable, Operator(연산자), 제어문 • function(함수), 시스템 지원 전역 함수의 사용, 가변인수 • 객체 지향 프로그래밍 • Event의 처리(INPUT, BUTTON, SUBMIT) • Ajax(Asynchronous JavaScript and XML), XMLHttpRequest 객체 • JSON(JavaScript Object Notation) 출력의 Ajax 처리 • Javascript framework jQuery 설치 • selector를 이용한 DOM Element(태그)의 검색 • jQuery Ajax 요청의 처리, GET, POST 방식과 한글 처리 • Bootstrap 활용 • WAS - TOMCAT 9 설치 • JSP 스크립트 기본 문법, JSP 스크립틀릿 코드의 생성 및 실행 • Page 지시자(Directive), class import, request 내부 객체 실습 • response 내부 객체, out 내부 객체, application 내부 객체의 사용 • GET, POST Form Data 전송 방식 • CSS(Cascading Style Sheet)의 사용 • JSP 기반 로그인/로그아웃, Cookie, Session의 활용 • servlet원리, servlet을 이용한 폼 데이터의 처리, Servlet 실습 • Spring기반 MVC의 원리, STS Spring MVC의 개발 구조 분석 • Maven 의존성 추가, Local 저장소의 설정, settings.xml • EL(표현 언어, Expression Language)의 사용 • JSTL(JSP Standard TAG Library)의 사용 • 모델 2 기반의 게시판 작성 • STS(Spring Tool Suite) 설치(권장) • Data Management(SQL Development) 설정 • DI(Dependency Injection)의 구현 • AOP(Aspect Oriented Programming)의 구현 • Spring JDBC 사용하기 / Transaction • 로그처리 • MyBATIS 설치 및 사용 • Spring 기반 로그인 처리 • Spring 기반 게시판 기능 구현 • Spring 기반 시큐리티 구현 • Filter, Interceptor의 활용
	파이썬	• 파이썬 설치와 환경 설정,Anaconda (Python 3) 설치 • juypter notebook 사용하기 • 내장 데이터 타입, 숫자, 시퀀스, 매핑, set 타입 • 연산자, 제어문의 실습, 함수의 제작 실습 • 모듈과 패키지, datetime 모듈, 상속, import • 객체지향 프로그래밍, 클래스 제작 • Class 선언, 클래스 멤버, 메소드, 인스턴스 멤버, 메소드의 실습, 생성자, 소멸자, 모듈 분리 • try ~ except를 사용한 예외 처리 • 파일 입출력 처리 • 네트워크 프로그래밍, 네트워크 Server/Client의 제작 • MySQL DBMS 사용하기 • DBMS 응용 Application 제작
	머신러닝	기본 코드 실습 넘파이 - 데이터 타입, 행렬 사이킷 런을 활용한 머신러닝 회귀 알고리즘 - K 최근접/선형회귀 규제 선형 모델 - 릿지,라쏘 로지스틱 회귀 트리 회귀 실습 - 자전거 대여 수요 예측 실습 - 화이트 와인 찾기 K 평균 알고리즘에 대한 이해 군집 평가/평균 이동 실습 - 이미지 분류 인공 신경망 모델 만들기 심층 신경망 만들기 실습 - 영화 리뷰 분류하기
빅데이터	빅데이터 수집 시스템 개발	• Web Scraping 기초 – urllib 라이브러리에 대한 이해 • BeautifulSoup 설치 및 실습 • 다음 뉴스, Naver 뉴스 crawling • 게시판 crawling • Selenium을 활용한 crawling • Scrapy를 활용한 crawling
	빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계/ 빅데이터 저장 시스템 개발	• 빅데이터 저장 모델 설계 - 파일 시스템과 운영체제에 대한 이해 - 데이터의 종류 및 데이터베이스에 대한 이해 • 빅데이터 저장 관리 시스템 구성 - MongoDB 특징, 구조, MongoDB 설치, 서버 실행 및 종료 - Database 생성 및 삭제, Collection 생성 및 삭제 - 몽고DB 데이터 입력 - MongoDB와 Python 연동 • 빅데이터 적재 모듈 개발 - 크롤링 결과를 몽고DB 저장하기 - 몽고DB 저장을 위한 데이터 변환, 데이터 완성, 데이터 저장 - 데이터 분석을 위한 다양한 몽고DB검색 문법 • Oracle XE 19g 개발자 버전 설치, 최소 설치 사양 • SQL Developer 설치 • Sql developer sql 파일 생성, RDBMS 테이블 결합 JOIN ERD 제작 • self join ERD 제작 • DDL(Data Definition Language) 명령어 실습 • Single-Row Function(단일행 함수) 실습 • GROUP BY, HAVING, Group Functions(그룹화 함수), SubQuery • Transaction, Sequence, Index 관리 • VIEW 제작 • 데이터 사전(Data Dictionary), 제약 조건의 조회, 추가, 삭제 • PL/SQL의 이해, PL/SQL의 종류, PL/SQL의 구조, Script • Stored Procedure Create & Execution - IN/OUT 매개변수 • Stored Procedure INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE의 이용 • Stored Function, Trigger
	빅데이터 처리 시스템 개발	• 빅데이터 처리 시스템 설계 • 실시간 분산처리를 위한 시스템 환경에 대한 이해 • AWS를 활용한 분산처리 시스템 구축하기 • 데이터 파이프라인을 통한 자동화에 대한 이해 • 빅데이터 처리 시스템 구성 • 데이터 레이크 아키텍처에 대한 이해 • Apache Spark 에 대한 이해 • Spark RDD • Spark Dataframes • 빅데이터 분산 처리 수행 모듈 개발 • AWS Data Pipeline • 데이터 순환구조에 대한 이해 • Crontab
	빅데이터 분석 시스템 개발	• 데이터 유형에 따른 구분 • 분석시스템 유형에 따른 특징 • Numpy를 활용한 수치 데이터 다루기 • pandas 설치 및 사용법 • 텍스트 마이닝 알고리즘을 통한 텍스트 분석 • 텍스트 마이닝 알고리즘을 통한 형태소 분석 • 그래프 기반 분석 알고리즘을 통한 소셜 분석 • matplotlib과 seaborn을 활용한 데이터 시각화 • 지도학습 알고리즘과 비지도 학습 알고리즘에 대한 이해
	빅데이터 품질관리 시스템 개발	• 빅데이터 품질 관리 시스템 시스템 설계서 작성 및 검토 • 빅데이터 품질 관리 하드웨어 및 소프트웨어 설치 • 빅데이터 품질 기준 관리 모듈 개발 • 빅데이터 품질 관리 모듈 테스트
	빅데이터 플랫폼 요구사항 분석	• 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 요구사항 수집 – 기능/비기능 • 빅데이터 플랫폼 요구사항 정의하기 • 빅데이터 플릿폼 요구사항 검증하기
	빅데이터 플랫폼 테스트	• 요구사항을 기반으로 빅데이터 플랫폼 테스트 계획을 수립 • 상세 설계된 빅데이터 플랫폼 세부 시스템의 단위기능에 대하여 기 능 테스트 시나리오를 작성 • 요구사항 명세와 아키텍처 설계서를 기반으로 빅데이터 플랫폼의 • 비기능 요소를 식별하고 평가기준을 수립 • 작성된 빅데이터 플랫폼 테스트 시나리오를 기반으로 동적 테스트 를 수행하고 결함여부와 개선의견을 포함하는 테스트 결과서 작성
	프로젝트	• 프로젝트 주제, 주제 결정, 프로젝트 주요 기술 결정 • 프로젝트 주제 개인 역활의 결정, 개발 요소 파악하기 • 개발 요소 등록 • Amateras UML 객체 분석 설계 툴 설치 • 데이터베이스 설계 ERD 툴 설치 • 요구사항의 파악, 요구 사항 정의(Defining Requirement) • Usecase Diagram 작성 실습 • 팀 통합 프로젝트 및 개인별 개발 프로젝트의 생성 • 빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계 • 빅데이터 품질관리시스템 개발 • DBMS 설계, DBMS 정규화(Normalization) • AmaterasERD 파일 생성, 모델링(논리적/물리적) 실습 • Import, TABLE 구조 생성, SQL 생성 • Local 저장소의 설정 • Maven 설정, Spring 환경 설정 • 화면 Layout, Action TAG를 이용한 Mneu 페이지의 제작 • JSP Template 설정 • 화면구현(User Interface Design, Prototype, Storyboard) • Prototype 제작 실습 • VO(DTO), XML, DAO, Controller 기초 코드 작업 • 컨텐츠별 CRUD 구현 • Frontend 제작 • 파이썬을 통한 웹 데이터 수집 및 DBMS에 저장 • R Studio에서의 파일 데이터 분석 및 시각화 제작 • 텐서플로 케라스 연동 각종 예측 시스템 개발 • 수집 및 분석된 데이터 Spring 프레임워크로 웹 서비스 구축 및 테스트 • Github 소스 통합 구현 • 프로젝트 통합 및 변경 사항 수정 • 프로젝트 운영 테스트 및 수정 • 프로젝트 문서화 작업 및 발표

강사프로필

[최규리]

[교육경력사항]

(주) 한빛이엔아이 전임강사

JSP project cloud web 페이지 구축

사내 네트워크 방화벽 보안 운영

IDS/IPS 보안 장비 운영및 보안정책 수립

前 중부대학교 네트워크 학부, 소프트웨어(프로그래밍) 학부 강사

前 대영직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 학부

前 4세대 아카데미 직업학교 보안/소프트웨어

前 대우 직업능력개발원 소프트웨어(프로그래밍) 힉부

現 광운대학교 네트워크, 빅데이터 자바 계절학기 강사

現 솔데스크 소프트웨어(프로그래밍) 학부

[보유자격증]

컴퓨터 공학 학사

직업훈련교사정보처리 기사

리눅스 1급

네트워크 관리사 2급

정보기기운영

CCNA

[권기웅]

[교육경력사항]

동원대학교 산학협력단 2016 이공계전문연수 자바 프로세스기반 사물인터넷(IoT) 플랫폼 개발 전문가 과정
부천대학교 산학협력단 2017 이공계전문연수 인공지능을 활용한 빅데이터 분석 및 웹개발자 과정
솔데스크 고려대학교 4차 산업혁명 선도인력 양성 과정
오엔제이프로그래밍실무학원 iOS 앱 개발 교육과정
이소프팅 동양미래대학교 OCJP국제 자격증 취득과정
중앙정보기술인재개발원 자바 웹 개발과정
큐브트리 강릉원주대학교 IoT교육
한국디지털미디어고등학교 iOS 앱 개발과정
한국오라클University 2013 한국생산성본부 빅데이터 사이언스 마스터 양성 아카데미
한국오라클University 2014 마포구&SBA IT전문가 취업과정
한국IT비즈니스진흥협회 2017 청년취업아카데미 대진대학교 빅데이터 분석/데이터 관리자 과정
한국정보공학 2017 청년취업아카데미 파이썬을 활용한 빅데이터 분석 과정
INCREPAS융합SW교육센터 안드로이드 앱 개발과정

[보유자격증]

정보처리기능사
정보기기운용기능사
컴퓨터그래픽스운용기능사
Microsoft Office Specialist 2000 Master
Sun Certified Java Programmer 5.0
Cisco Certified Network Associate
Cisco Certified Network Professional
Microsoft Certified Systems Engineer
Microsoft Certified IT Professional