[K-디지털 트레이닝] LOL 게임 빅데이터를 활용한 웹 시각화 양성과정

LOL 게임 인공지능·빅데이터 서비스를 제공중인 (주)게임아이 현직 연구원에게 빅데이터의 수집부터 분석,시각화까지 배우는 빅데이터 실무 강의
👀 과정 소개 영상
🌐자세히 보기: www.icia.co.kr/land/page
⇨ 1, 2, 3기 수강생들의 빅데이터 분석 서비스 개발 프로젝트 확인!!

교육 정보

-수강료 : 교육비, 교재비 무료 (전액 국비지원)
-훈련장려금 : 매월 316,000원/국민취업지원제도 참여자 최대 50만원 추가 지원
-교육기간 : 2023. 12. 22~ 2024. 06. 19
-교육시간 : (월-금) 08:30~ 17:00

과정 요약

디지털 핵심 실무 인재 양성사업 [고용노동부주관 K-Digital Training 선정과정]

협력기업 실무 빅데이터 연구원에게 빅데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 데이터베이스 구현 능력 배양을 위한 빅데이터 관련 기술, 빅데이터를 활용한 웹 서비스 개발을 위한 백엔드 프로그래밍 관련 기술, 빅데이터 시각화를 위한 프론트엔드 프로그래밍 관련 기술을 배우고, LOL(리그오브레전드) 게임 빅데이터를 활용한 시각화 실무 프로젝트를 수행하여, 현업에서 요구하는 빅데이터 전문가 양성을 목표로 한다.

💻 이런 것들을 배울 수 있어요!

Big Data #Machine Learning #Python #Pandas #Matplotlib #Seaborn #Riot Games API #Oracle #Java #Spring #JSP & Servlet #MyBatis #Jquery #HTML #CSS #Javascript

👍이런 분들께 추천합니다!

• 고등학교/대학교 졸업,대학 졸업예정이신 분

• 빅데이터 전문가를 꿈꾸시는 분

• 게임(e-sports) 빅데이터 시각화에 관심이 있으신 분

• 빅데이터 실무 프로젝트를 희망하시는 분

• LOL 게임에 대한 이해가 높으신 분

💬수강생 특별 혜택

• 정보처리기사 자격증 대비 무료 스터디 진행

• 기초부터 차근차근! 비전공자 대상 사전교육 실시

• 과정별 보조강사와의 자유로운 질의응답과 소그룹 야간 멘토링

• 베스트훈련기관의 노하우가 담긴 신입생 학습가이드 제공

과정 목표

01 빅데이터의 데이터베이스 수집과 통계 정보를 출력할 수 있는 애플리케이션 개발
데이터를 저장하기 위한 데이터베이스의 설계와 데이터 조작을 위한 프로시저 작성하며, 정제된 LOL 게임 플레이어 샘플 데이터로 기본 통계 정보를 출력할 수 있도록 데이터를 가공하고 시각화 할 수 있는 애플리케이션 개발 프로젝트 수행

02 UI 설계,데이터베이스 연동하여 분석 정보 시각화 애플리케이션 개발 및 배포
정제된 게임 플레이어의 누적 샘플 정보로부터 가공한 유의미한 통계 또는 예측 정보들을 효과적으로 표현할 수 있는 UI/UX 설계하고, 분석 결과를 확인할 수 있도록 시각화 기술들을 적용하며, 게임 플레이어들을 대상으로 테스트 프로젝트 수행

03 빅데이터 수집과 파이썬 라이브러리를 활용한 게임사용자 기본 정보 시각화
Riot Games API를 이용한 LOL 게임 플레이어들의 지난 경기에 대한 데이터 수집하여 데이터의 구조를 파악하고, 파이썬의 다양한 함수들을 활용하여 전처리,가공 과정을 거쳐 기본 통계 정보를 도출하고 시각화 시각화 프로젝트 수행

04 파이썬 통계 알고리즘을 적용한 사용자 게임 데이터 고급 분석 기술 학습
지난 프로젝트로부터 학습한 데이터 수집과 가공을 바탕으로 LOL 게임 플레이어들의 특징을 학습하고 예측해 볼 수 있는 파이썬 통계 알고리즘 기술을 학습하고, 통계를 기반으로 데이터를 활용할 수 있는 다양한 분석 모델 생성 프로젝트 수행

05 게임 리그오브레전드 사용자 데이터 분석 프로그램 개발 및 데이터 시각화
이전 학습 및 수행 프로젝트를 바탕으로 Riot Games API를 활용한 게임 리그오브레전드의 사용자 데이터 분석 프로그램 및 데이터 시각화 서비스 페이지(전세계 LOL 대회 ,솔로랭크,팀별 전력평가 데이터 시각화 등)를 구축하는 파이널 프로젝트 수행

커리큘럼

1. 통계정보 시각화 (184H) 데이터베이스 구현 및 활용 방법 , 분석용 데이터 구축설계 / 입출력 구현

2. 애플리케이션 통합 구현 (184H) 화면 설계 방법론/애플리케이션 테스트 및 배포 방법 습득 , 분석 결과 시각화 구현

3. 파이썬 라이브러리를 활용한 시각화 (184H) 파이썬 및 Pandas 습득 , 데이터 수집 능력 배양 , 파이썬 시각화 라이브러리 학습

4. 빅데이터 분석 시각화 (176H) 데이터 분석기법 학습 , 파이썬 통계 알고리즘 데이터 분석 활용방법 습득

5. 파이널 프로젝트 (224H) LOL 사용자 데이터 분석 프로그램 및 시각화 서비스 페이지 구축