KFO 취업스쿨

STEP 01

SQL / PL 기반 쿼리 핵심
(작성, 활용 및 구현)

STEP 02

빅데이터 핵심
(분석, DB 구축 및 관리)

STEP 03

파이썬 프로그래밍 기초

STEP 04

의료 데이터 이해 및 활용

SQL 쿼리 작성 및 고급 활용

  • SELECT문을 활용한 데이터 검색
  • 데이터 제한 및 정렬
  • 단일/그룹 함수
  • INNER/OUTER JOIN문
  • 서브쿼리
    • -단일 행/다중 행 서브쿼리
    • -FROM 절의 서브쿼리
    • -상관 서브쿼리
  • 집합 연산자
  • DML 명령문
  • 트랜잭션
  • 데이터 정의어/타입
  • 테이블 생성 및 관리
  • 제약 조건 관리
  • 시퀀스, 동의어 생성 및 관리
  • 인덱스 생성 및 관리
  • 뷰 생성 및 관리
  • 유저 액세스

데이터 분석을 위한 고급 쿼리 구현

  • 정규식 활용
  • 날짜 함수 활용
  • 인라인 뷰 활용
  • WITH 절
  • 고급 JOIN문 및 조건절
    • -OUTER JOIN과 조건절
    • -관계를 고려한 JOIN문
    • -1:M 관계에서의 JOIN
    • -M:M 관계에서의 JOIN
    • -징검다리 JOIN
  • 서브쿼리 고급 활용
  • ROLLUP을 이용한 리포팅
  • PIVOT/UNPIVOT
  • 분석 함수
  • 계층 질의
  • Recursive WITH절
  • 인덱스를 사용하는 SQL

PL/SQL 이해 및 활용

  • 변수 선언
  • PL/SQL 실행문
  • 블록에서 SQL명령문 사용
  • 복합 데이터 유형
  • 암시적/명시적 커서
  • 예외 처리
  • 프로시저와 함수 생성 및 활용
  • 서브 프로그램 디버깅
  • 패키지 이해 및 생성, 활용
  • 동적 SQL
  • 고급 프로그래밍
  • 대량 바인딩
  • 트리거
  • 종속성 관리

빅데이터 저장을 위한 데이터베이스 구축 및 운영

  • 데이터베이스 설치 환경 설정, 기본 설치
  • 버전별 데이터베이스 설치 및 문서화
  • 인스턴스, 파라미터 이해와 관리
  • 진단용 파일 이해와 확인, 장애 진단
  • 네트워크 환경 구성 및 유저 보안 관리
  • 테이블 스페이스, 저장 공간 관리
  • 언두/리두 데이터
  • 빅데이터 저장을 위한 데이터베이스 설계
  • 데이터베이스 구축
  • 오라클 헬스 클라우드의 이해
  • 헬스데이터 분석과 활용 사례

장애 대비를 위한 데이터 백업 및 복구

  • 장애 원인 이해와 대비를 위한 데이터베이스 구성
  • 아카이브 로그 구성 및 관리
  • Oracle RMAN 이해
  • 리커버리 카탈로그 및 백업 전략 구성
  • 백업셋 생성, 이미지 카피 및 증분 백업
  • 백업 성능 관리
  • 장애 분석 및 원인 별 복구 시나리오 이해
  • 불완전 복구
  • 플래시백 데이터베이스
  • TTS(Transportable TableSpace) 이해 및 구현

시스템 튜닝

  • SQL 문장 처리 과정 이해
  • 인덱스를 활용한 튜닝
  • 조인 문장, 서브쿼리 튜닝
  • 쿼리 변형 이해 및 활용
  • AWR 스냅샷, 리포트
  • 어드바이저를 이용한 튜닝
  • Shared Pool 튜닝
  • Database Buffer Cache 튜닝
  • PGA 튜닝
  • ASSM 이해 및 구현

데이터 모델링

  • 엔티티 및 인스턴스
  • 식별자, 비식별자 이해 및 설정
  • 수퍼타입, 서브타입
  • M:M 해소하기
  • 배타적 관계
  • 데이터 모델 정규화 / 반정규화
  • 반정규화를 통한 성능 향상
  • 논리 모델을 관계 모델로 엔지니어링
  • 물리 모델 정의하고 DDL 생성

고가용성 시스템 구축을 위한 Real Application Cluster DB 구축

  • Clusterware
  • Grid Infrastructure 설치
  • Cluster 노드 관리
  • RAC Database 설치
  • 서비스 관리
  • RAC 환경에서의 DB 관리 및
    • 백업과 복구, 튜닝

빅데이터 플랫폼 구축을 위한 EXADATA

  • EXADATA 이해
  • EXADATA 구조 확인 및 구성 관리
  • EXADATA 저장 영역 구성
  • I/O 리소스
  • 스마트 스캔
  • EXADATA 모니터링

오라클 클라우드(OCI)이해 및 활용

  • 클라우드 컴퓨팅과 OCI 기본 구성 요소
  • 계정 및 액세스 관리(IAM)
  • 리소스 그룹 및 네트워크 보안
  • 콘솔 탐색 및 계정 설정
  • 네트워크 개요, 고급 네트워크 설정
  • 보안 그룹 및 보안 목록, 방화벽 설정
  • 네트워크 설계 및 아키텍처 전략
  • 네트워크 및 보안 구성 실습
  • 스토리지 서비스 개요 및 고급 스토리지 관리
  • OCI 상의 스토리지 / 데이터베이스 서비스 구성 및 실습
  • 컴퓨팅 인스턴스 개요
  • Auto Scaling 및 탄력성 설정
  • 컨테이너 및 오케스트레이션 서비스(Kubernetes)
  • 로드 밸런서 및 고가용성 설계
  • 컴퓨팅 인스턴스 및 애플리케이션 배포 실습
  • 모니터링 및 로깅 서비스 설정
  • 아키텍처 비용 절감 및 성능 최적화
  • OCI 아키텍처 설계 모범 사례 연구

데이터 로딩 이론 및 데이터 저장

데이터 구조의 이해와 활용

  • 리스트 구조
  • 딕셔너리 구조
  • 튜플과 세트

Pandas 기본 구조 이해

데이터 탐색 및 조작

데이터 변환 및 집계

조건문 활용 및 실습

  • if, elif, else

반복문 활용 및 실습

  • for, while

데이터 시각화

데이터 전처리

  • 결측값 및 이상값 처리
  • 데이터 스케일링 및 표준화
  • 텍스트 데이터 전처리

객체지향 프로그래밍

  • 클래스와 객체 개념 이해
  • 클래스 속성과 메서드 정의

의료 바이오 데이터의 이해

  • 의료 바이오 데이터 유형 및 활용 사례
  • 임상데이터의 수집 및 관리 방법
  • 데이터 정제 및 오류 탐지 기술
  • 데이터 가명처리 및 익명화 실습
  • 다종 데이터 통합 및 활용 방안

R 기반 의학 통계 및 머신러닝

  • 기초 통계분석 기법 이해
  • 임상 연구에서의 회귀분석 활용
  • 분류 모델을 통한 질병 예측
  • 군집화를 통한 환자 그룹 분류
  • 특성 중요도 분석을 통한 의학적 해석
  • 통계 기반 생존 분석 기법 실습
  • ROC 곡선과 모델 평가
  • 자원 축소를 통한 분석 기법
  • 통계 및 머신러닝 실습

오라클 DB 활용 의료 데이터 분석

  • 임상수치 데이터 분석
    • -오라클 DB 구조 및 기본 개념 이해
    • -SQL 기초 문법 및 쿼리 작성법
    • -환자 기본정보 추출
    • -조건부 데이터 필터링
    • -수치형 데이터 추출 및 분석
    • -데이터 정제: 중복 데이터, 결측값 처리
    • -다중신경망(MLP) 기반 임상데이터 분석 실습
  • 판독문 데이터 분석
    • -진단명 및 처방 데이터 추출
    • -판독문 텍스트 데이터 전처리
    • -핵심 진단 키워드 자동 추출
    • -텍스트 전처리 기법 이해와 적용
    • -자연어처리(NLP) 기반 판독문 분석 실습
    • -최적화 기법을 통한 모델 성능 개선

PACS 활용 의료 영상 분석

  • PACS, DICOM 이해 및 활용
  • 영상 메타데이터 추출 및 분석
  • 의료 영상 (CT/MRI) 이해 및 활용
  • 합성곱신경망(CNN) 아키텍쳐 이해 및 활용
  • 데이터셋 증강을 위한 데이터 생성 기법

오라클 클라우드 기반 의료 바이오 서비스 개발

STEP 1

SQL / PL 기반 쿼리 핵심 (작성, 활용 및 구현)

SQL 쿼리 작성 및 고급 활용

  • SELECT문을 활용한 데이터 검색
  • 데이터 제한 및 정렬
  • 단일/그룹 함수
  • INNER/OUTER JOIN문
  • 서브쿼리
    • -단일 행/다중 행 서브쿼리
    • -FROM 절의 서브쿼리
    • -상관 서브쿼리
  • 집합 연산자
  • DML 명령문
  • 트랜잭션
  • 데이터 정의어/타입
  • 테이블 생성 및 관리
  • 제약 조건 관리
  • 시퀀스, 동의어 생성 및 관리
  • 인덱스 생성 및 관리
  • 뷰 생성 및 관리
  • 유저 액세스

데이터 분석을 위한 고급 쿼리 구현

  • 정규식 활용
  • 날짜 함수 활용
  • 인라인 뷰 활용
  • WITH 절
  • 고급 JOIN문 및 조건절
    • -OUTER JOIN과 조건절
    • -관계를 고려한 JOIN문
    • -1:M 관계에서의 JOIN
    • -M:M 관계에서의 JOIN
    • - 징검다리 JOIN
  • 서브쿼리 고급 활용
  • ROLLUP을 이용한 리포팅
  • PIVOT/UNPIVOT
  • 분석 함수
  • 계층 질의
  • Recursive WITH절
  • 인덱스를 사용하는 SQL

PL/SQL 이해 및 활용

  • 변수 선언
  • PL/SQL 실행문
  • 블록에서 SQL명령문 사용
  • 복합 데이터 유형
  • 암시적/명시적 커서
  • 예외 처리
  • 프로시저와 함수 생성 및 활용
  • 서브 프로그램 디버깅
  • 패키지 이해 및 생성, 활용
  • 동적 SQL
  • 고급 프로그래밍
  • 대량 바인딩
  • 트리거
  • 종속성 관리

STEP 2

빅데이터 핵심 (분석, DB 구축 및 관리)

빅데이터 저장을 위한 데이터베이스 구축 및 운영

  • 데이터베이스 설치 환경 설정, 기본 설치
  • 버전별 데이터베이스 설치 및 문서화
  • 인스턴스, 파라미터 이해와 관리
  • 진단용 파일 이해와 확인, 장애 진단
  • 네트워크 환경 구성 및 유저 보안 관리
  • 테이블 스페이스, 저장 공간 관리
  • 언두/리두 데이터
  • 빅데이터 저장을 위한 데이터베이스 설계
  • 데이터베이스 구축
  • 오라클 헬스 클라우드의 이해
  • 헬스데이터 분석과 활용 사례

장애 대비를 위한 데이터 백업 및 복구

  • 장애 원인 이해와 대비를 위한 데이터베이스 구성
  • 아카이브 로그 구성 및 관리
  • Oracle RMAN 이해
  • 리커버리 카탈로그 및 백업 전략 구성
  • 백업셋 생성, 이미지 카피 및 증분 백업
  • 백업 성능 관리
  • 장애 분석 및 원인 별 복구 시나리오 이해
  • 불완전 복구
  • 플래시백 데이터베이스
  • TTS(Transportable TableSpace) 이해 및 구현

빅데이터 처리 성능 향상을 위한 시스템 튜닝

  • SQL 문장 처리 과정 이해
  • 인덱스를 활용한 튜닝
  • 조인 문장, 서브쿼리 튜닝
  • 쿼리 변형 이해 및 활용
  • AWR 스냅샷, 리포트
  • 어드바이저를 이용한 튜닝
  • Shared Pool 튜닝
  • Database Buffer Cache 튜닝
  • PGA 튜닝
  • ASSM 이해 및 구현

데이터 모델링

  • 엔티티 및 인스턴스
  • 식별자, 비식별자 이해 및 설정
  • 수퍼타입, 서브타입
  • M:M 해소하기
  • 배타적 관계
  • 데이터 모델 정규화 / 반정규화
  • 반정규화를 통한 성능 향상
  • 논리 모델을 관계 모델로 엔지니어링
  • 물리 모델 정의하고 DDL 생성

고가용성 시스템 구축을 위한
Real Application Cluster DB 구축

  • Clusterware
  • Grid Infrastructure 설치
  • Cluster 노드 관리
  • RAC Database 설치
  • 서비스 관리
  • RAC 환경에서의 DB 관리 및 백업과 복구, 튜닝

빅데이터 플랫폼 구축을 위한 EXADATA

  • EXADATA 이해
  • EXADATA 구조 확인 및 구성 관리
  • EXADATA 저장 영역 구성
  • I/O 리소스
  • 스마트 스캔
  • EXADATA 모니터링

오라클 클라우드(OCI)이해 및 활용

  • 클라우드 컴퓨팅과 OCI 기본 구성 요소
  • 계정 및 액세스 관리(IAM)
  • 리소스 그룹 및 네트워크 보안
  • 콘솔 탐색 및 계정 설정
  • 네트워크 개요, 고급 네트워크 설정
  • 보안 그룹 및 보안 목록, 방화벽 설정
  • 네트워크 설계 및 아키텍처 전략
  • 네트워크 및 보안 구성 실습
  • 스토리지 서비스 개요 및 고급 스토리지 관리
  • OCI 상의 스토리지 / 데이터베이스 서비스 구성 및 실습
  • 컴퓨팅 인스턴스 개요
  • Auto Scaling 및 탄력성 설정
  • 컨테이너 및 오케스트레이션 서비스(Kubernetes)
  • 로드 밸런서 및 고가용성 설계
  • 컴퓨팅 인스턴스 및 애플리케이션 배포 실습
  • 모니터링 및 로깅 서비스 설정
  • 아키텍처 비용 절감 및 성능 최적화
  • OCI 아키텍처 설계 모범 사례 연구

STEP 3

파이썬 프로그래밍 기초

데이터 로딩 이론 및 데이터 저장

데이터 구조의 이해와 활용

  • 리스트 구조
  • 딕셔너리 구조
  • 튜플과 세트

Pandas 기본 구조 이해

데이터 탐색 및 조작

데이터 변환 및 집계

조건문 활용 및 실습

  • if, elif, else

반복문 활용 및 실습

  • for, while

데이터 시각화

데이터 전처리

  • 결측값 및 이상값 처리
  • 데이터 스케일링 및 표준화
  • 텍스트 데이터 전처리

객체지향 프로그래밍

  • 클래스와 객체 개념 이해
  • 클래스 속성과 메서드 정의

STEP 4

의료 데이터 이해 및 활용

의료 바이오 데이터의 이해

  • 의료 바이오 데이터 유형 및 활용 사례
  • 임상데이터의 수집 및 관리 방법
  • 데이터 정제 및 오류 탐지 기술
  • 데이터 가명처리 및 익명화 실습
  • 다종 데이터 통합 및 활용 방안

R 기반 의학 통계 및 머신러닝

  • 기초 통계분석 기법 이해
  • 임상 연구에서의 회귀분석 활용
  • 분류 모델을 통한 질병 예측
  • 군집화를 통한 환자 그룹 분류
  • 특성 중요도 분석을 통한 의학적 해석
  • 통계 기반 생존 분석 기법 실습
  • ROC 곡선과 모델 평가
  • 자원 축소를 통한 분석 기법
  • 통계 및 머신러닝 실습

오라클 DB 활용 의료 데이터 분석

  • 임상수치 데이터 분석
    • -오라클 DB 구조 및 기본 개념 이해
    • -SQL 기초 문법 및 쿼리 작성법
    • -환자 기본정보 추출
    • -조건부 데이터 필터링
    • -수치형 데이터 추출 및 분석
    • -데이터 정제: 중복 데이터, 결측값 처리
    • -다중신경망(MLP) 기반 임상데이터 분석 실습
  • 판독문 데이터 분석
    • -진단명 및 처방 데이터 추출
    • -판독문 텍스트 데이터 전처리
    • -핵심 진단 키워드 자동 추출
    • -텍스트 전처리 기법 이해와 적용
    • -자연어처리(NLP) 기반 판독문 분석 실습
    • -최적화 기법을 통한 모델 성능 개선

PACS 활용 의료 영상 분석

  • PACS, DICOM 이해 및 활용
  • 영상 메타데이터 추출 및 분석
  • 의료 영상 (CT/MRI) 이해 및 활용
  • 합성곱신경망(CNN) 아키텍쳐 이해 및 활용
  • 데이터셋 증강을 위한 데이터 생성 기법

오라클 클라우드 기반 의료 바이오 서비스 개발

FAQ

자주 하는 질문 및 답변 구성

지원 자격

지원 자격이 어떻게 되나요?

'국민내일배움카드'를 발급받을 수 있고, 수강 과정에 적극적으로 참여할 의사가 있는 국민이면 누구나 제한 없이 지원할 수 있습니다.
고용24(www.work24.go.kr)을 통해 카드 발급 자격을 확인한 후 발급 신청을 완료해주시기 바랍니다.
카드 발급 신청 후 완료일까지 일주일 이상 소요되며, 교육 최종 신청 시까지는 내일배움카드 발급이 완료되어 있어야 합니다!

[수강 신청 자격 요건 간단 안내]

  • 내일배움카드 소지자 또는 발급 대상자
  • 내일배움카드 지원금 잔액이 1원 이상 남은 자
  • 국내 거주 중이며, 훈련 기간 내 해외 거주 계획이 없는 자
  • 최근 5년 이내의 K-Digital Training(KDT) 참여 이력이 없는 자
  • K-디지털 기초역량 훈련(KDC) 이력과 무관하며, 중복하여 수강할 수 있습니다.
  • 상세한 조건 및 발급 가능 여부는 고용노동부 콜센터(국번없이 1350) 혹은 관할 고용복지플러스센터를 통해 확인해주시기 바랍니다.

국민내일배움카드 신청 안내 보러가기

지원자격

비전공자도 신청이 가능한가요?

전공 여부와 관련 없이, 데이터 및 프로그래밍에 관한 관련 지식이 있으시다면 수강 가능한 과정입니다.

신청절차

신청절차는 어떻게 되나요?

Oracle 사전 테스트 진행 - 맞춤형 사전 스터디 - 대면 면접 - 합격 발표 - 내일배움카드발급안내 및 수강신청

사전 테스트부터 사전 스터디 자료, 대면 면접 모두 Oracle에서 진행됩니다!
내일배움카드발급안내 및 수강신청은 대한상공회의소를 통해 안내해드려요.

운영 안내

교육 시간과 교육 방식이 어떻게 되나요?

본 과정은 주말 및 공휴일을 제외한 평일 월-금 09:00부터 18:00까지 진행되며, 100% 오프라인으로 진행됩니다.
교육은 서울 성수에 위치한 강의장에서 진행됩니다.

운영 안내

노트북 대여가 가능한가요?

훈련기간 동안 노트북 등 개인 장비 대여가 가능합니다. 개인 노트북을 지참하고자 하시는 경우, 원활한 수강을 위해 하단 사양 조건을 확인해주세요!


  • CPU : i7(13세대) 이상 또는 코어 울트라7 이상
  • Memory : 32GB
  • SSD : 512GB 이상 권장
  • RTX : 2080 이상 (노트북 GPU 기준)

교육비

정말 0원인가요?

해당 과정은 고용노동부에서 진행하는 100% 전액 국비지원 훈련 과정으로, 개인부담비용 없는 훈련비 전액 지원(자부담 0%)과정입니다.
단, 내일배움카드를 꼭 소지해주시기 바라며, 기타 여건에 의해 지원이 어려울 수 있으니 관련된 사전 확인 및 상세 문의는 관할 고용센터 또는 고용24(www.work24.go.kr)로 부탁드립니다!

교육비

훈련장려금도 받을 수 있나요?

과정에 적극적으로 참여해주신 분들(출석률 80% 이상)에 한해, 고용노동부 정책에 따라 매월 최대 31만원 상당의 훈련장려금을 지급받을 수 있습니다!
실업 급여 수령 여부 등 다양한 요건으로 인해 지급이 제한되거나 금액이 상이할 수 있으므로 관련된 자세한 문의는 고용노동부 콜센터(국번없이 1350) 혹은 고용24(www.work24.go.kr)로 전달 주시기 바랍니다.

기타

개강 전 예습은 어떤 걸 하면 좋을까요?

수강 전 사전 학습을 위해


  1. 파이썬 기본자료 구조 사용법
  2. 알고리즘/자료구조 기초
  3. 파이썬 라이브러리(numpy,pandas)

해당 3가지 항목을 추천드립니다. 단, 해당 학습은 의무가 아닌 권장사항이므로 지원자분들의 상황에 따라 진행해주시기 바랍니다!

문의처

이외 궁금하신 내용은 하단으로 연락 주시기 바랍니다!

02-6235-5168

hi-d@learners-hi.com

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