빅데이터 시각화를 통한 빅데이터 UI콘텐츠 개발 4차

교육소개

 

1. 화면에 대한 요구사항을 소프트웨어 아키텍처 단계에서 정의된 구현지침 및 UI/UX 엔지니어가 제시한 UI 표준과지침에 따라 화면을 설계하고 UI를 제작하는 능력을 함양할 수 있다.

2. 웹 & 앱 응용 소프트웨어 개발에 필수 요소인 자료구조 및 알고리즘 중심 능력을 강화하고 데이터 베이스와 웹&모바일 연동 실무 응용소프트웨어를 구현하는 능력을 강화할 수 있다.

3. 활용목적에 적합한 데이터를 수집, 수집 데이터 변환, 수집 데이터 검증 모듈을 개발하고 산업체 조직의 활용 목적에 적합하도록 데이터 유형과 분석 목적을 고려하여 저장 구조를 설계하고 고가용성을 제공하는 저장 시스템을 개발할 수 있는 능력을 함양한다.

4. 저장된 빅데이터를 목적에 따라 분석하고 분석결과 정보를 명확하고 효과적으로 전달하기 위해 시각화 빅데이터 웹&모바일 UI콘텐츠 개발기술을 함양할 수 있다.

 

 

교육 커리큘럼

 

1. 자바 프로그래밍    

객체지향 활용을 위해 생성자 오버로딩, 상속, 추상 클래스와 인터페이스 개념을 익히고 자바프로그램의 자료구조(ArrayList, Vector, Stack, Queue, Graph, Tree, Heap, HashMap)와 다양한 알고리즘(순환, 정렬, 검색트리, 해싱, 그래프 알고리즘 , 허프란 코드등)을 기술을 익혀 프로그램 핵심기능을 익힌다.

 

 

2. DataBase    

관계형 데이터베이스 Oracle DBMS을 사용하여 데이터를 정의, 조작, 제어하는 기능(SQL(CRUD, Join & Sub Query, View & Sequency 생성, 계층형 쿼리, User Management(사용자 생성, 권한설정) 익히고 PL/SQL(커서, 프로시저, 내장 함수, 패키지, 트리거) 고급 SQL 구문을 익힌다.

 

 

3. 화면설계 및 화면구현

화면에 대한 요구사항을 UI표준과 지침에 따라 화면을 설계하고, UI 요구사항을 확인하여 설계한 UI 설계를 기반으로 화면을 구현하기 위해 HTML5(HTML, CSS, Javascript, Jquery)를 익힌다

 

 

4. 서버 프로그램 구현

애플리케이션 설계를 기반으로 개발에 필요한 환경을 구성하고, 프로그래밍 언어와 도구를 활용하여 공통모듈, 서버 프로그램, 업무프로그램과 배치 프로그램을 구현하는 기술로 JSP&Servlet 사용하여 MVC 프로그램 개발 방법을 배운다.

 

 

5. Spring Framework

스프링 IOC와 DI 개념을 익히고 MyBatis 연동, 스프링 MVC 기본 구조 이해 및 세팅방법.스프링 어노테이션 사용 방법을 익혀 MVC 패턴 게시판 작성을 한다. AOP 기능과 트랜잭션 기능 활용, Restful기능, 스프링 시큐리티 기능 등의 활용법을 익힌다.

 

 

6. UI구현 (React)

UI 설계 산출물과 GUI 디자인 가이드를 바탕 으로 UI 구현 표준을 수립하고 UI를 제작하는 과정으로 UI 설계를 검토하고 UI구현 표준을 수립하고 웹, 모바일 UI를 제작한다. (jQuery & React 활용)

 

 

7. Android    

안드로이드 GUI(위젯, 레이아웃)와 이벤트 처리와 Adapter View(ListView, RecyclerView 등)등을 기본 기능을 익히고 안드로이드 컴포넌트(액티비티, 서비스, 브로드캐스트 리시버, content provider) 익혀서 안드로이드 앱프로젝트 구조와 실행원리를 익히고 스레드와 네트워킹, 구글 Material Design, Firebase 인증, Google 인증, Firebase FCM, FireStore (클라우드 데이터베이), MVVM과 AAC 기술을 익힌다.

 

 

8. Spring Boot

스프링 부트의 핵심 원리(의존성 관리, 자동 설정, 내장 웹 서버, 독립적으로 실행가능한 JAR)를 이해하고, 스프링 부트가 제공하는 주요 기능(SpringApplication, 외부설정, 로깅, 테스트, Spring-Boot-Devtools) 활용하고 각종 연동 기술(스프링 MVC, 스프링 데이터, 스프링 시큐리티, Rest 클라이언트) 개발하고 스프링 부트 운영정보(엔드포인트, 메트릭스, 모니터링)를 관리하고 모니터링 할 수 있는 기능을 익힌다.

 

 

9. 빅데이터 수집 및 저장

빅데이터 수집은 활용목적에 적합한 데이터를 수집하기 위하여 빅데이터 수집시스템 구성, 내·외부데이터 수집모듈 개발, 데이터 변환모듈 개발 및 수집 데이터 검증모듈을 개발하는 과정으로 Python Anaconda 사용한다. 빅데이터 저장은 수집 변환된 데이터를 조직의 활용 목적에 적합하도록 데이터 유형과 분석 목적을 고려하여 저장구조를 설계하고 고가용성을 제공하는 저장시스템을 개발하는 것으로 MongoDB를 사용하여 개발한다.

 

 

10. 빅데이터 분석결과 시각화

빅데이터 분석 결과 시각화란 정보를 명확하고 효과적으로 전달하기 위해서 사용자가 분석 결과를 이해하기 쉽게 그래픽 의미를 이용하여 시각적으로 표현하고 전달하는 기술로 파이썬 Matplotlib 또는 미소 정보기술(주)의 Qlink Sensor를 활용한다.

 

 

11. 머신러닝 기반 빅데이터 분석    

머신러닝 기반 데이터 분석이란 고도의 정확도가 요구되는 문제를 해결하기 위해 복잡한 데이터 구조 패턴을 기계(컴퓨터)로 하여금 스스로 학습하게 하는 머신러닝 알고리즘기술을 활용하여 현업의 데이터를 분석하고, 실제 업무에 적용하는 기술로 Python TensorFlow를 사용하여 구현한다.

 

 

12. 실전 프로젝트

참여기업의 핵심 요구사항인 웹 서비스 구현 & 모바일 앱서비스 구현기술과 다양한 실무 데이터를 빅데이터 분석결과 시각화 UI를 구현하는 과정을 프로젝트 학습으로 진행

 

 

훈련과정 강점

1. 20개 참여기업의 맞춤형 훈련과정 설계 및 산학협력 프로젝트를 위한 참여기업체 근로자의 멘토 참여

2. 참여 기업중 "미소정보기술" 자체 개발한 빅데이터 분석 시각화용 솔루션 Qlink를 무상 제공받아, 훈련생의 최종프로젝트에서 활용

3. 훈련과정 개강 전 사전학습 및 오프라인 학습으로 부족한 훈련생을 위해 온라인 콘텐츠 제공(STEP-LMS)

4. 훈련기간 중 미니 프로젝트(2회) + 최종 프로젝트 시 산업체 전문가들의 멘토링을 통한 프로젝트 수행 기반 훈련실시

위치보기

부산 부산진구 중앙대로 708 부산파이낸스센터 4,5층