- 프로젝트 명 : SPC(Stock Predict Service)
- 주가 예측 시스템 📈
- 프로젝트 명 : 네이버 영화 평점 데이터를 이용한 사용자별 영화 추천 시스템:movie_camera:
- 서버 구축(리눅스 - CentOS_7)
- 기본 리눅스 언어 교육
- 서버 구축(리눅스 - CentOS_6)
- 자바, 하둡 연결 및 환경설정
- 하둡을 이용한 wordcount
- Eclipse, cmd창 자바 실행
- 기본적언 자바 언어 교육
- Oracle 설치 및 실행
- DataBase 개념 숙지 및 실습
- Oracle 문법 교육 및 실습(Admin, 무결성, DB모델링, 정규화, 인덱스)
- 서버환경 구축 및 Cloudera 설치(HDFS, YARN, ZooKeeper)
- Git을 이용한 로그시뮬레이터 설치
- 빅데이터 수집, 적재 환경구성 및 기능 테스트(Flume,Kafka,Storm,HBase)
- 빅데이터 탐색 환경구성 및 테스트(Hive, Spark)
- 자바, Mysql 연동 및 테스트
- 웹 개발 연습
- R 기본적인 문법 교육 및 실습
- Python 기초, 심화 교육 및 실습
- 가상환경 설치 및 세팅 실습
- Python for Data Analysis의 이론 및 실습
- 미니프로젝트 : 네이버 영화 평점 데이터를 이용한 사용자별 영화 추천 시스템
- 머신러닝(지도학습 - k-NN, 회귀분석, 분류)
- 코로나 19로 인해 1달간 휴강
- 머신러닝 복습
- 16주차
- Window Python 환경 구축
- Data Processing
- 17주차
- Data Processing & Correlation analysis
- 18주차
- Data Processing & Data predict(GRU)
- 19주차
- Stocks prediction
- 화면 설계(draw.io)
- 20주차
- DB 설계
- Data Processing & Find best model for each stock
- 21주차
- 데이터 추가
- 주가별 상관관계 DB 구축
- Data Processing & Find best model for each stock
- 22주차
- 파이프라인 구축
- 23주차
- 주식 데이터 추가
- 파이프라인 수정
- 24주차
- 리플릿, 폼보드 작성
- 발표자료 준비
- 25주차
- 발표 준비
- 발표 및 수료식