1

실습으로 배우는 네트워크 기술

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 네트워크 설계를 가장 효율적으로 할 수 있도록 네트워크 기술을 운영 할 수 있다.

• 스위치의 기본 동작과 스위치 최적화된 운영 관리를 위한 고급 기술을 활용할 수 있다.

• 라우팅 프로토콜을 관리할 수 있는 최적화된 설정 기술을 익히고 활용할 수 있다.

• 라우팅 보안 관리를 위한 ACL(접근제어목록)을 이해하고 NAT(방화벽) 설정을 할 수 있다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 정보화개발 담당자 2명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	34시간
교육인원 :	2명
소요예산 :	220만원
환급여부 :	환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• OSI 7 Layer

• 패킷트레이서를 활용한 네트워크 구성 실습

• CISCO IOS 장비 운용과 설정 실습

• VTP 이해와 설정

• Network to Network 통신

• 실습 장비로 요구사항 구축 실무

• ACLs을 이용한 트래픽 제어

• NAT/PAT 이해와 설정 및 실습 장비를 활용한 요구사항 구축 실무

2

IoT를 위한 JAVA 프로그래밍

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 객체지향 개념을 이해하고 설명할 수 있다.

• 객체지향 개념을 적용한 자바 프로그램 구현한다.

• 객체지향 프로그래밍 설계와 Unit Test 이해하고 실무에 적용할 수 있다.

• IO, Multi Thread, Network를 적용한 Project를 구현할 수 있다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 정보화개발 담당자 1명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	34시간
교육인원 :	1명
소요예산 :	110만원
환급여부 :	비환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• IoT 서비스를 위한 객체지향 - 객체지향과 Class 설계

• 객체지향 프로젝트 설계와 Unit Test - Unit Testing

• IoT 서비스를 위한 Java I/O - I/O 응용 애플리케이션 구현

• IoT 서비스를 위한 XML & Java - XML 응용 Project

• Reflection API - Reflection API

• IoT 서비스를 위한 MultiThread & Network - Thread와 Network를 활용한 실무 Project

3

HTML5! Moblie Web, Hybrid App

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• HTML5 기술을 이용하여 Mobile Web의 문제점 해결

• jQuery Mobile과 Sencha Touch를 이용하여 Mobile Web Page 작성

• Platform의 WebView를 이용한 Hybrid App을 개발

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 정보화개발 담당자 1명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	34시간
교육인원 :	1명
소요예산 :	130만원
환급여부 :	환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• Mobile과 HTML5

• jQuery Mobile

• WebView와 Hybrid App

• Cordova(PhoneGap)

• Ionic

4

안드로이드 개발자를 위한 JAVA

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 안드로이드 개발을 위한 자바 언어의 기본과 활용을 학습한다.

• 안드로이드 개발을 위한 GUI 프로그램의 특성과 안드로이드의 특성을 이해한다.

• 안드로이드 기반 앱을 개발하기 위한 운영체제와 개발 방법을 이해한다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 정보화개발 담당자 1명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	34시간
교육인원 :	1명
소요예산 :	100만원
환급여부 :	환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• 안드로이드 와 JAVA 개요

• 객체지향 정의, 필드, 메서드

• 인터페이스

• 자바 API, Math

• 멀티스레드 프로그래밍

• CLI 방식의 채팅 클라이언트 실습

• 자바 GUI 프로그래밍

5

업무에 바로 쓰는 SQL 활용실습

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• DBMS 기본 구조를 이해하고 관계형 데이터 모델의 특정을 이해할 수 있다.

• RDBMS의 기반의 테이블 생성/변경 작업 및 제약조건 설정/변경 작업을 할 수 있고, 테이블의 데이터 입력/수정/삭제 작업과 단일행 함수와 그룹별 집계 함수를 적절하게 사용할 수 있다.

• 테이블 조회 성능을 최적화하기 위한 인덱스를 생성하고, 뷰 생성 및 변경을 할 수 있다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 1명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	35시간
교육인원 :	1명
소요예산 :	100만원
환급여부 :	환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• DBMS 개요 및 DB 연결방법

• 논리연산자를 이용한 조건 연결

• 변환함수, 함수 중첩 사용

• ANSI 조인 문장

• 단일행, 다중행 서브쿼리

• 분석함수 적용사례 및 응용

6

Node.js 기본

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• Node.js 플랫폼의 특징과 장단점을 이해하고 설명할 수 있다.

• Node.js 플랫폼의 기본모듈과 유용한 확장모듈을 이해하고 사용할 수 있다.

• Node.js 플랫폼을 이용한 고성능 네트워크 서버를 개발할 수 있다.

• Node.js 플랫폼을 이용하여 웹 어플리케이션을 개발할 수 있다.

• Node.js 어플리케이션의 테스트, 디버깅, 확장 및 배포 작업을 수행할 수 있다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 2명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	34시간
교육인원 :	2명
소요예산 :	220만원
환급여부 :	환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• Node.js 개요, 역사, 특징

• 개발환경 구성, 웹서버 개발 실습

• Net 모듈을 이용한 static 웹서버 개발 실습

• HTTP 모듈을 이용한 static 웹서버 개발 실습

• Connect 모듈을 이용한 채팅 서버 개발 실습

• Express 확장 모듈을 이용한 게시판 웹서버 개발

7

알고리즘으로 배우는 머신러닝, 딥러닝

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 머신러닝/딥러닝에 사용되는 핵심 알고리즘을 설명할 수 있다.

• 알고리즘 활용 실습과 사례를 통해 알고리즘이 머신러닝과 딥러닝에 어떻게 적용되는지 이해할 수 있다.

• 자신이 속한 사업분야에 최적화된 인공지능 알고리즘을 적용할 수 있다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 2명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	3일
교육시간 :	21시간
교육인원 :	2명
소요예산 :	180만원
환급여부 :	비환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• 머신러닝 - 지도학습: k-NN, SVM, 의사결정트리

• 머신러닝 - 비지도학습: 클러스터링, PCA, 생성모델

• 머신러닝 - 머신러닝 사례

• 딥러닝 I - 신경망 이론 개요, 경사감소법 및 최적화 알고리즘

• 딥러닝 II - 심층 신경망 (DBN), RBM & AutoEncoder

8

파이썬을 활용한 머신러닝

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 머신러닝의 다양한 알고리즘 모델들의 핵심적인 개념과 특성을 이해한다.

• 파이썬 라이브러리를 활용해 다양한 예시를 활용해 머신러닝 모델을 훈련하고 적용한다.

• 다양한 머신러닝 모델을 비교 및 분석하여 데이터에 적합한 기계학습 모델을 선택하고 설정하는 방법을 살펴본다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 2명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	4일
교육시간 :	28시간
교육인원 :	2명
소요예산 :	220만원
환급여부 :	비환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• 파이썬 기본

• 기계학습 기초

• 지도학습

• 데이터 전처리

• 비지도학습

9

파이썬과 오픈소스를 활용한 딥러닝

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 인공 신경망이 기계학습을 수행하는 원리와 구현방법을 이해할 수 있다.

• 딥러닝의 학습모델에 영향을 미치는 요소를 이해할 수 있다.

• 딥러닝 모델을 데이터에 맞게 구성하고 적용할 수 있다.

• TensorFlow 및 Keras 등 딥러닝 라이브러리에 연동해 모델을 구성하고 훈련할 수 있다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 3명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	34시간
교육인원 :	3명
소요예산 :	390만원
환급여부 :	비환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• 파이썬 기본

• 퍼셉트론 -MCP 뉴런

• 신경망 구성

• 신경망 학습

• Tensorflow 설치 및 신경망 구현

• Keras 설치 및 신경망 구현

10

데이터 모델링 기본

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 관계형 데이터베이스의 기본개념을 설명할 수 있고, R-DB 전환 규칙을 체득할 수 있다.

• 함수적 종속도를 작성하고 정규화된 테이블을 도출할 수 있다

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 5명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	4일
교육시간 :	28시간
교육인원 :	5명
소요예산 :	475만원
환급여부 :	환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• DB의 개념과 특징 , DB의 목적

• ERD 기본 실습 (DBMS구조, 병원ERD)

• 요구분석단계 개념

• 테이블 변환 사례실습

• 논리적 설계단계의 절차

• 정규화의 목표 및 개념

• 정규화 이론의 정리 , 심화예제 4 (물품주문체계 정리 실습)

• 관계형 DB의 튜닝

11

데이터 모델링 실전

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• ER 모델의 구성요소인 엔티티, 관계, 속성의 개념을 이해하고 도출할 수 있다.

• 모델링 툴을 이용하여 ERD 를 작성할 수 있다.

• 업무분석을 통하여 논리 데이터베이스 설계 과정의 단계별 산출물을 작성할 수 있다.

• 작성된 논리 데이터 모델을 검증할 수 있다.

• 물리 데이터 모델링을 이해하고 물리 ER 다이어그램을 작성할 수 있다.

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 5명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	5일
교육시간 :	35시간
교육인원 :	5명
소요예산 :	550만원
환급여부 :	비환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• 데이터베이스 설계 절차

• 데이터 모델링의 절차 및 개념

• 요구분석단계 개념

• 엔티티의 정의, 분류, 도출 및 정의서 작성

• 모델링 툴 사용법

• 데이터 모델 상세화

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실전! 데이터 아키텍처 전문가 되기

❚관련근거

• 교육훈련규정 제5조「종합교육훈련계획 작성 및 확정」

❚교육특징(목적)

• 정보기술 아키텍처와 데이터 아키텍쳐의 접근 방법 및 활용을 이해 할 수 있음

• 최상위의 개괄적(조감도 레벨) 모델에서부터 개념적, 논리적, 물리적 모델의 설계와 상세한 부가적 설계에 이르는 모든 데이터 설계를 할 수 있음

❚교육대상 및 인원

• IT개발처 빅데이터 담당자 5명

주관부서 :	멀티캠퍼스
교육기간 :	4일
교육시간 :	28시간
교육인원 :	5명
소요예산 :	500만원
환급여부 :	비환급
교육기관 :	멀티캠퍼스

❚교육내용

• 전사적 아키텍처와 데이터 아키텍처 : 전사적 아키텍처

• 데이터 품질관리

• 실전 데이터모델링의 개요

• 논리 데이터모델링의 심화

• 모델 검증 및 상세화

• 물리 데이터 모델링