K-디지털 트레이닝
국가기간·실업자
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파이썬 기초부터 수업이 진행되며 실무에 활용되고 있는 개발 기술들을 학습하고 팀프로젝트를 통해
실무 환경을 경험해 취업을 위한 포트폴리오 제작까지 할 수 있는 실무 중심 취업 대비 과정입니다.
| *개강일자 | 1차2024-12-30 2차2025-01-13 |
|---|---|
| *교육기간 | 1080시간 |
| *수강료 |
100%국비지원 |
| *모집인원 | 20명오프라인 면접 진행 후 선출된 정예 멤버로 구성됩니다. |
*훈련대상_Target
교육훈련비
전액무료
훈련장려금 지원
취업성공시
성공수당지급
구직촉진수당
월 최대500,000원
6개월까지 지급
첨단산업 분야 인재양성 사업으로기업과 훈련기관이 함께 훈련과정을 설계하고해당 기업에서 실제로 활용되는 프로젝트 중심의 훈련을 실시하여 현장에 곧바로 투입할 수 있는 실무인재를 양성합니다.
1
더조은컴퓨터2
구직등록(워크넷)3
거주지 관할4
훈련대상자 결정5
더조은컴퓨터6
취업 및 목표
이OO,최OO,이OO,동OO,김OO
“ 100% 더조은 수료생의 포트폴리오입니다.”
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - HTML 기본 문법 |
|---|---|---|
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - CSS 개요 및 기본 문법 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - CSS 선택자, 속성 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - Flex box 모델 구조 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - scss (css 전처리기) 사용 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - JS 개념 및 기본 문법 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - JavaScript(ES6) |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - 문법 및 데이터 타입 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - 연산자, 제어문, 형변환 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - 함수와 표준 내장 객체 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - DOM, Event |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - 자바스크립트를 이용한 데이터활용과 처리 (api 활용) |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - JQuery의 이해와 실습 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - JSON의 이해와 실습 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - AJAX(Asynchronous Javascript And XML)을 이용한 비동기방식의 통신 |
| Step 1 | Front End 설계와 응용 | - 웹사이트 구축 실습 및 제작 |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - 데이터베이스의 이해 |
|---|---|---|
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - 데이터베이스 설계를 위한 ERD(Entity Relation Diagram)의 이해 및 분석을 위한 ERD 구조 설계 |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - RDBMS 모델링(Entity 도출, 관계정의) |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - Oracle RDBMS 구축 및 IDE(Sql developer) 설치 |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - 데이터 추출 언어(DQL - SELECT) |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - 데이터 조작 언어(DML - INSERT, UPDATE, DELETE) |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - 데이터 정의 언어(DDL - CREATE, ALTER, DROP) |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - Oracle DBMS Object (SEQUENCE, INDEX, VIEW 등) |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - 모델링을 이용한 Forward Engineering으로 Table 생성하기 |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - Procedure Language(내장 절차형 언어) |
| Step 2 | 정형 데이터 관리 및 처리(Oracle, SQL) | - stored procedure & function |
| Step 3 | Back End 설계와 응용 | - Node.js의 이해 |
|---|---|---|
| Step 3 | Back End 설계와 응용 | - npm 의 활용 |
| Step 3 | Back End 설계와 응용 | - Express 의 이해와 활용 |
| Step 3 | Back End 설계와 응용 | - JavaScript와 AJAX를 이용한 RDBMS의 CRUD 제작 |
| Step 4 | 형상관리 및 테스트 | - 형상관리 개념 |
|---|---|---|
| Step 4 | 형상관리 및 테스트 | - Git, Github 저장소 관리 이해 |
| Step 4 | 형상관리 및 테스트 | - Git 사용자 관리 |
| Step 4 | 형상관리 및 테스트 | - Git 명령어 활용 |
| Step 4 | 형상관리 및 테스트 | - IDE(통합개발환경)의 Git 활용 : Github Desktop, Source Tree, Fork |
| Step 5 | Python : 기초 | - 변수, 자료형, 연산자 |
|---|---|---|
| Step 5 | Python : 기초 | - 조건문과 반복문 |
| Step 5 | Python : 기초 | - 함수와 모듈 |
| Step 5 | Python : 기초 | - 리스트, 튜플, 딕셔너리 |
| Step 5 | Python : 기초 | - 파일 입출력 및 예외 처리 |
| Step 6 | Python : Flask와 FastAPI로 서버 구축 | - 프레임워크 기초 |
|---|---|---|
| Step 6 | Python : Flask와 FastAPI로 서버 구축 | - 라우팅 및 템플릿 엔진 |
| Step 6 | Python : Flask와 FastAPI로 서버 구축 | - 데이터 베이스 연동 |
| Step 6 | Python : Flask와 FastAPI로 서버 구축 | - 사용자 인증과 권한 관리 |
| Step 7 | Python : RestFul API 개발 | - API 개념과 기본 원칙 |
|---|---|---|
| Step 7 | Python : RestFul API 개발 | - Flask와 FastAPI 서버에서 API 개발 |
| Step 7 | Python : RestFul API 개발 | - JSON 형식의 데이터 전송 |
| Step 8 | Python : 데이터 분석 | - 데이터 분석의 기본 용어 및 개념 |
|---|---|---|
| Step 8 | Python : 데이터 분석 | - 데이터 타입과 구조 (Series, DataFrame 등) |
| Step 8 | Python : 데이터 분석 | - Pandas 라이브러리 기초 |
| Step 8 | Python : 데이터 수집 | - 데이터 수집 방법 (웹 스크래핑, API 호출 등) |
| Step 8 | Python : 데이터 수집 | - 데이터 포맷 (CSV, JSON, XML 등) |
| Step 8 | Python : 데이터 수집 | - 데이터베이스와의 연동 |
| Step 9 | Python : 데이터 전처리 | - 결측치 처리 |
|---|---|---|
| Step 9 | Python : 데이터 전처리 | - 이상치 탐지 및 처리 |
| Step 9 | Python : 데이터 전처리 | - 데이터 변환과 정규화 |
| Step 9 | Python : 데이터 전처리 | - 문자열 처리 |
| Step 10 | Python : 시각화 | - Matplotlib 및 Seaborn 라이브러리 활용 |
|---|---|---|
| Step 10 | Python : 시각화 | - 데이터 시각화 기법 및 차트 (히스토그램, 산점도 등) |
| Step 10 | Python : 시각화 | - 대시보드 도구 소개 (Tableau, Power BI) |
| Step 11 | Python : 통계 기초 | - 기술 통계량 계산 |
|---|---|---|
| Step 11 | Python : 통계 기초 | - 확률 분포 및 가설 검정 |
| Step 11 | Python : 통계 기초 | - 통계적 추론 |
| Step 12 | Python : 머신러닝 | - Scikit-learn 라이브러리 소개 |
|---|---|---|
| Step 12 | Python : 머신러닝 | - 지도 학습과 비지도 학습 |
| Step 12 | Python : 머신러닝 | - 모델 평가 및 성능 향상 기법 |
| Step 13 | Python : 딥러닝 | - TensorFlow 소개 |
|---|---|---|
| Step 13 | Python : 딥러닝 | - Keras 소개 |
| Step 13 | Python : 딥러닝 | - 인공 신경망 구조 및 학습 |
| Step 13 | Python : 딥러닝 | - 이미지(CNN) 및 텍스트 데이터(RNN)에 대한 딥러닝 응용 |
| Step 14 | 앱 개발 : Flutter | - Dart 언어 학습 : 기본 명령어, Class, 상속 |
|---|---|---|
| Step 14 | 앱 개발 : Flutter | - Stateless와 Stateful Class, Widget, Layout, Animation의 이해 |
| Step 14 | 앱 개발 : Flutter | - 동기 방식과 비동기 방식의 이해 및 적용 |
| Step 14 | 앱 개발 : Flutter | - 상태 관리 : BLoc, Provider, GetX |
| Step 14 | 앱 개발 : Flutter | - Network 통신 및 DataBase의 연결방법의 이해 및 구조 설정 |
| Step 14 | 앱 개발 : Flutter | - App 배포 |
| Step 15 | 운송에 관련된데이터를 활용한 예측 시스템 개발 | [팀주제A] 서울시 지하철 교통량 예측을 기반한 앱 개발 |
|---|---|---|
| Step 15 | 운송에 관련된데이터를 활용한 예측 시스템 개발 | [팀주제B] 서울시 따릉이 데이터를 분석한 자전거 스테이션별 배치 예측 웹 개발 |
| Step 15 | 운송에 관련된데이터를 활용한 예측 시스템 개발 | [팀주제C] 한강공원 주차장 데이터를 활용한 주차 공간 예측에 기반한 앱 개발 |
| Step 16 | AI에 기반한 스마트 운송시스템 개발 | - AI기반 스마트 운송 시스템을 위한 앱(사용자)및 웹(관리자) 개발 [프로젝트 발표회 포함] |
|---|
| Step 17 | 재량교과 | - 입학식 |
|---|---|---|
| Step 17 | 재량교과 | - 수료식 |
| Step 17 | 재량교과 | - 이력서, 자기소개서 클리닉 |
| Step 17 | 재량교과 | - 취업지원 특강 |
취업지원
이력서 및 자소서
1:1 모의
연수생
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빅데이터 시각화(UI) 분석 전문가 양성과정(자바,파이썬, R)A(혼합훈련)
파이썬,R기반 빅데이터플랫폼 개발자
파이썬,R기반 빅데이터플랫폼 개발자
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