장기유급휴가훈련

장기유급휴가 대상자의 능력 향상 및 취업 교육을 위한 장기유급휴가훈련 과정

3개 과정으로 운영됩니다

1. 1AI·LLM 활용 R 기반 데이터분석·통계모델링 및 예측분석 실무 직무향상과정
2. 2React·Next.js 및 GitHub 기반 풀스택 웹 플랫폼 구축 개발자 향상 훈련
3. 3DevOps 엔지니어링을 위한 개발자 향상 훈련

• 09:00 ~ 17:40교육시간
• 8시간하루 교육
• 월~금교육 요일

AI·LLM 활용 R 기반 데이터분석·통계모델링 및 예측분석 실무 직무향상과정

• 병행AI·LLM 기반 현업 데이터 분석 및 통계적 문제 해결 방법 이해8H

  • 이론 6시간 · 실습 2시간
• 병행AI·LLM을 활용한 통계분석 기법 선정 및 R 분석코드 생성·검증·개선 실무16H

  • 이론 12시간 · 실습 4시간
• 병행AI·LLM과 R을 활용한 현업 데이터 수집·정제·변환 및 데이터 전처리24H

  • 이론 8시간 · 실습 16시간
• 병행기술통계와 탐색적 데이터 분석(EDA)을 활용한 업무 데이터 특성 분석16H

  • 이론 6시간 · 실습 10시간
• 병행AI·LLM 기반 데이터 시각화 및 통계분석 결과 자동 해석·보고 실무16H

  • 이론 6시간 · 실습 10시간
• 병행가설검정, t-검정 및 분산분석을 활용한 업무 성과 차이 검증16H

  • 이론 10시간 · 실습 6시간
• 병행상관분석 및 단순회귀분석을 활용한 업무 변수 간 관계와 영향요인 분석8H

  • 이론 4시간 · 실습 4시간
• 병행다중회귀분석 및 회귀방정식을 활용한 복합 영향요인 분석과 업무성과 예측 모델 구축16H

  • 이론 8시간 · 실습 8시간
• 병행주성분분석(PCA) 및 군집분석 등 다변량분석 기법을 활용한 차원축소·핵심 요인 도출 및 모델 검증16H

  • 이론 8시간 · 실습 8시간
• 병행AI·LLM과 R을 연계한 현업 데이터 분석·통계모델링·예측·검증 및 데이터 기반 의사결정 프로젝트24H

  • 이론 4시간 · 실습 20시간

총 교육시간 160시간

React·Next.js 및 GitHub 기반 풀스택 웹 플랫폼 구축 개발자 향상 훈련

훈련목표 React의 컴포넌트·Hooks·전역 상태 관리·라우팅을 익히고, Next.js의 파일 기반 라우팅 구조 설계와 REST API 연동, 서비스 배포까지 실습하여 웹 애플리케이션을 직접 제작할 수 있는 능력을 기릅니다.

• 이론웹 동작 원리 이해 및 SPA/CSR/SSR 개념 학습(이론)4H
• 이론React 개발 환경 구성(이론)4H
• 이론JSX, 컴포넌트, Props, State(이론)16H
• 이론Hooks 함수(이론)16H
• 이론전역 상태 관리(이론)8H
• 이론React Routing(이론)8H
• 이론Next.js 구성 및 파일 기반 라우팅 구조 설계(이론)8H
• 이론REST API 연동(이론)4H
• 이론서비스 배포(이론)4H
• 실습웹 애플리케이션 제작(실습)88H

총 교육시간 160시간

DevOps 엔지니어링을 위한 개발자 향상 훈련

훈련목표 가상화와 리눅스 서버 구성, Docker·Docker Compose, Kubernetes 리소스와 kubeadm 운영을 학습하고, 컨테이너 기반 애플리케이션의 개발·배포 환경을 직접 구성합니다.

• 이론가상화 개념의 이해(이론)8H
• 이론리눅스 구조 및 명령문(이론)16H
• 이론리눅스 서버 구성(이론)16H
• 이론Docker 엔진 구조 및 설정(이론)4H
• 이론Docker 명령어 학습(이론)12H
• 이론Dockerfile을 이용한 이미지 생성(이론)4H
• 이론Docker Compose를 이용한 서비스 구성(이론)4H
• 이론Kubernetes 정의 및 구조(이론)4H
• 이론Kubernetes 리소스 매니페스트 파일 작성(이론)4H
• 이론kubeadm 설치/운영(이론)8H
• 실습컨테이너 기반 애플리케이션 개발 및 배포 환경 구성(실습)80H

총 교육시간 160시간