NCS
전공교과 |
화면 설계 |
요구사항분석 단계에서 파악된 화면에 대한 요구사항을 소프트웨
어 아키텍처 단계에서 정의된 구현 지침 및 UI/UX 엔지니어가 제시
한 UI표준과 지침에 따라 화면을 설계
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- UI 요구사항 확인하기
- UI 설계하기
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| 프로그래밍 언어활용 |
응용소프트웨어 개발에 사용되는 프로그래밍 언어의 기초문법을
적용하고 언어의 특징과 라이브러리를 활용하여 기본 응용소프트
웨어를 구현
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- 기본문법 활용하기
- 언어특성 활용하기
- 라이브러리 활용하기
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| 서버프로그램 구현 |
애플리케이션 설계를 기반으로 개발에 필요한 환경을 구성하고, 프로그래밍 언어와 도구를 활용하여 공통모듈, 업무프로그램과 배치프로그램을 구현
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- 개발환경 구축하기
- 공통 모듈 구현하기
- 서버 프로그램 구현하기
- 배치 프로그램 구현하기
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| 통합 구현 |
모듈 간의 분산이 이루어진 경우를 포함하여 단위 모듈 간의 데이터관계를 분석하여 이를 기반으로 한 메커니즘을 통해 모듈 간의 효율적인 연계를 구현하고 검증
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- 연계 데이터 구성하기
- 연계 메커니즘 구성하기
- 내외부 연계 모듈 구현하기
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| 요구사항 확인 |
업무 분석가가 수집,분석,정의한 요구사항과 이에 따른 분석모델에 대해서 확인과 현행 시스템에 대해 분석
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- 현행 시스템 분석하기
- 요구사항 확인하기
- 분석모델 확인하기
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| 인터페이스 구현 |
인터페이스 설계서를 확인하고, 인터페이스 설계서에 따라 기능을구현하고 검증
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- 인터페이스 설계서 확인하기
- 인터페이스 기능 구현하기
- 인터페이스 구현 검증하기
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| 정보시스템 이행 |
개발자 환경에서 개발한 결과물을 운영 환경에 설치하고, 사용자 요구사항과 최종적으로 일치하는 지에 대해 승인을 얻어 응용소프트웨어 결과물을 사용자에게 전달하여 인계하고 시스템을 운영할 수있도록 교육하고 지원
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- 정보시스템 사용자 교육하기
- 정보시스템 이행하기
- 정보시스템 안정화하기
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| 통계 기반 데이터 분석 |
수집된 내.외부 데이터 및 정형.비정형 데이터를 활용하여 분석 목적에 따라 가설을 설정하고 필요한 데이터셋을 편성하여 통계기반데이터 분석 모델을 만들고 평가
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- 가설 설정하기
- 통계 모델 개발하기
- 통계 모델 평가 검증하기
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| 머신러닝 기반 데이터 분석 |
고도의 정확도가 요구되는 문제를 해결하기 위해 복잡한 데이터 구조 패턴을 기계로 하여금 스스로 학습하게 하는 머신러닝 알고리즘기술을 활용하여 현업의 데이터를 분석하고, 실제 업무에 적용
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- 머신러닝 수행방법 계획하기
- 데이터셋 분할하기
- 지도학습 모델 적용하기
- 자율학습 모델 적용하기
- 모델 성능 평가하기
- 학습결과 적용하기
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| 텍스트 데이터 분석 |
다양한 형태의 텍스트 데이터로부터 고품질의 정보를 도출하기 위해 협업의 텍스트 데이터를 변환 및 정제하여, 추출된 단어 관계 및패턴, 규칙을 분석
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- 텍스트 데이터 변환하기
- 텍스트 데이터 분석 수행방법 계획하기
- 텍스트 데이터 분류 결과 분석하기
- 정형 데이터 결합 분석 수행하기
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| 분석용 데이터 구축 |
빅데이터 분석을 위하여 수집 저장된 데이터를 분석용 데이터로 정제,변환,적재,검증
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- 데이터 정제하기
- 데이터 변환 적재하기
- 데이터 검증하기
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| 탐색적 데이터 분석 |
유의미한 데이터간의 관계를 찾고 검증하기 위하여 데이터의 기본통계와 데이터 분포를 분석하고 데이터 변수간 관계를 확인
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- 기본통계 확인하기
- 데이터 분포 분석하기
- 변수간 관계 확인하기
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| 인공지능 플랫폼 지식화 구현 |
인공지능 플랫폼을 구축하기 위하여 지식화 구현설계서에 따라 데이터의 수집,처리,저장, 지식화를 구현
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- 인공지능 데이터 수집 기능 구현하기
- 인공지능 데이터 처리 기능 구현하기
- 인공지능 데이터 저장 기능 구현하기
- 인공지능 지식화 기능 구현하기
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| 인공지능 플랫폼 테스트 |
인공지능 플랫폼의 요구사항과 구현된 기능을 검증하기 위해 단계별로 테스트를 수행
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-인공지능 플랫폼 단위 테스트하기
-인공지능 플랫폼 통합 테스트하기
-인공지능 플랫폼 성능 테스트하기
-인공지능 플랫폼 인수 테스트하기
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