직무
비환급일반
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NCS분류
02010101(경영기획)
교육기간
30일
학습차시
11차시
· 본 과정은 코딩과 함께 인공지능에 대해 이해 할 수 있다.
비환급일반
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NCS분류
02010101(경영기획)
교육기간
30일
학습차시
18차시
· 본 과정을 통해 학습자는 한셀 프로그램을 실전에서 능숙하게 활용할 수 있게 될 것입니다.· 본 과정은 스프트레드시트의 기본적인 개념을 이해하고, 다양한 함수와 비즈니스 문서에 대한 문제해결 능력을 향상하도록 구성하였습니다.· 다양한 개체 요소를 삽입하고, 실무에서 활용하는 예제문서를 작성할 수 있습니다.
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NCS분류
20010702(인공지능서비스기획)
교육기간
30일
학습차시
10차시
코틀린의 프로그램 흐름 제어에 사용되는 if문, if~else문, if~else if~else문, when문, 전통적 for문과 코틀린 for문의 차이점, in 연산자, 범위 연산자의 혼용, 여러가지 키워드, while문, do~while문을 이용한 일반적 코드와 무한루프와 탈출 코드의 필요성을 이해한다.
비환급일반
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NCS분류
20010202(응용SW엔지니어링)
교육기간
30일
학습차시
22차시
안드로이드의 공식언어로 채택된 코틀린 언어 소개, 등장 배경과 장점, 코틀린 파일 구성, 패키지의 개념, 코틀린 코드를 테스트 하는 방법, 변수 선언하기, 타입 지정과 타입 추론, 초깃값 할당, 초기화 미루기, 데이터 타입, 기초 타입 객체, 문자와 문자열, Any, Unit, Nothing, 함수 선언하기, Array, List, Set, Map, 가변형과 불변형 타입에 대해서 이해한다.
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NCS분류
20010202(응용SW엔지니어링)
교육기간
30일
학습차시
6차시
안드로이드의 특징, 안드로이드 운영체제의 구조, 앱 개발 언어, 다양한 디바이스, 안드로이드 버전, 컴포넌트를 기반으로 한 개발, 액티비티, 서비스, 콘텐츠 프로바이더, 브로드 캐스트 리시버의 개념, 리소스의 개념과 활용, 프로젝트의 폴더 구성, 모듈의 폴더 구성, 그래들 빌드 설정 파일, 메인 환경 파일, 레이아웃 XML 파일, 메인 액티비티 파일에 대해서 이해한다.
비환급일반
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NCS분류
20020110(클라우드플랫폼구축)
교육기간
30일
학습차시
3차시
스마트폰의 역사, 운영체제, 개발환경 비교, 안드로이드 스튜디오 설치하기, 설정과 추가설치, 프로젝트 생성, 화면구성, SDK매니저, 기타설정에 대해서 이해한다.
비환급일반
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NCS분류
02020302(사무행정)
교육기간
30일
학습차시
11차시
코루틴의 문맥과 디스패처, 종류, 코루틴 작업 취소하기, cancel(), finally의 실행 보장, NonCancellable, 실행 상태의 판단, withTimeout(), 코루틴의 시간 만료, 채널의 개념과 동작, 확장된 채널의 종류, produce생산자 소비자 패턴, 버퍼를 가진 채널, select 표현식, synchronized 메서드와 블록, 자바의 volatile, 원자 변수, 스레드 가두기, 상호 배제, 이루트 루프의 개념을 이해한다.
비환급일반
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NCS분류
02020302(사무행정)
교육기간
30일
학습차시
12차시
코루틴과 동시성 프로그래밍의 개요, 동시성 프로그래밍의 개념, 블로킹과 넌블로킹, 넌블로킹 동작, 프로세스와 스레드, 스레드 생성하기, 사용자 함수를 통한 스레드 생성하기, 스레드 풀 사용하기, 코루틴의 기본 개념, 코루틴의 주요 패키지, launch와 async, launch 코루틴 빌더 생성하기, async 코루틴 빌더 생성하기, 코루틴의 문맥, 시작 시점에 대한 속성, runBlocking의 사용, join()함수의 결과 기다리기, Job 객체, 코루틴과 시퀀스의 개념을 이해한다.
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NCS분류
20010105(빅데이터분석)
교육기간
30일
학습차시
12차시
본 과정에서는 인공지능의 기초 이론을 배우고 Pytorch를 통해 실습한다.인공신경망의 기본원리를 배운다.데이터 구성, 모델 학습, 모델 평가에 대한 방법을 Pytorch를 통해 실습한다.
비환급일반
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NCS분류
20010202(응용SW엔지니어링)
교육기간
30일
학습차시
10차시
본 과정에서는 인공지능의 기초 이론을 배우고 Pytorch를 통해 실습한다.인공신경망의 기본원리를 배운다.데이터 구성, 모델 학습, 모델 평가에 대한 방법을 Pytorch를 통해 실습한다.