실무 프로젝트로 배우는 빅데이터 기술(2기 주말반)
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기간 2017년 11월 11~12일, 11월 18~19일
일정 토요일, 일요일 오후 1시 ~ 오후 7시 (6시간씩 총 24시간)
준비물 개인 노트북(윈도우 OS, 8G 이상 메모리, VirtualBox 가능 환경)
장소 위키아카데미 강의실(강남역 12번출구)
수강인원 10명 선착순

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수강대상

빅데이터 사업을 시작하거나 준비중인 기업

빅데이터 전문가를 희망하는 학생 및 직장인

빅데이터 구축 프로젝트를 처음 참여하는 IT인

빅데이터에 관심있는 관리자, 분석가, 엔지니어

 
 

강사소개

김강원 강사님

2017년 ~ 현재 KT DS 금융수행팀
2016년 ~ 2017sus K뱅크 빅데이터 시스템 구축 총괄
2012년 ~ 2015년 KT 오픈플랫폼, KT BDAP, 빅펜스 솔루션 등 구축
2008년 ~ 2011년 Mnet 세렝케티 컨설팅, SKT CWD, 삼성 S-Cloud 등 구축
저서 실전 프로젝트로 배우는 빅데이터 기술(위키북스) 출간, 2017년

강의소개

스마트카 프로젝트로 배워보는 빅데이터 프로젝트의 AtoZ 빅데이터의 높은 기술 장벽을 넘기위한 실전과 같은 훈련 과정이 6일간 진행된다. 전문 개발자가 아니어도 약간의 소프트웨어 지식만 있다면 빅데이터의 A~Z까지 기술들을 구현하고 경험해 볼 수 있도록 파일럿 프로젝트 형식으로 강의를 진행한다. 마지막 강의가 끝날 무렵 수강생들의 노트북에는 자신만의 빅데이터 도구가 만들어지고, 스스로 빅데이터를 확장/응용할 수 있는 스킬을 키우게 된다.  

빅테이터 실무 강의만의 특징

빅데이터 프로젝트 경험

스마트카의 빅데이터 시스템을 분석, 설계, 설치, 구성, 테스트 단계를 거치며서 직접 구축하는 가상의 미니 프로젝트를 진행한다.

빅데이터 테크놀로지 경험

빅데이터 수집, 적재, 처리, 분석에 사용되는 핵심 오픈소스 기술 16종의 아키텍처와 활용법을 직접 구현하고 확장해 나간다.

빅데이터 인사이트 경험

빅데이터 분석 질의를 통해 데이터 탐색 및 마이닝을 수행하고, 빅데이터의 인사이트와 가치를 발굴하는 방법을 배운다.

수강생을 위한 특전

실무로 배우는 빅데이터 기술(개정판) 증정

커리큘럼

Part 1.

스마트카 빅데이터 파일럿 프로젝트 시동걸기


빅데이터의 다양한 배경과 동향을 시작으로 빅데이터의 기본 지식을 습득한다. 빅데이터 프로젝트를 직접 경험하기 위해 가상의 스마트카 파일럿 프로젝트를 정의하고, 실습에 필요한 빅데이터 파일럿 환경을 설치 및 구성한다.

  • 빅데이터 정의 및 이해
  • 파일럿 프로젝트 도메인의 파악
  • 파일럿 프로젝트 환경 구성하기
  • 실습1: 개발 도구 환경 구성
  • 실습2: 분산 서버 환경 구성
  • 실습3: 분산 서버 환경 점검
  • 활용기술: CentOS, VirtualBox, Cloudera Manager 등
 
Part 2.

스마트카에서 발생하는 빅데이터 로그 수집


대용량 파일과 실시간 데이터를 수집하는 빅데이터 아키텍처와 기술 요소들을 이해한다. 실습을 통해 빅데이터 수집 기능을 직접 구현 하고, 실전 프로젝트에서 발생할 수 있는 현장의 다양한 이슈도 다뤄본다.

  • 파일럿 프로젝트 수집 요구사항 이해
  • 빅데이터 수집 아키텍처 및 주요기능 설명
  • 실습1: 스마트카 로그 시뮬레이터 작동
  • 실습2: 대용량 로그 데이터 수집
  • 실습3: 실시간 로그 데이터 수집
  • 활용기술: Flume, Kafka, Zookeeper 등
 
Part 3.

스마트카 빅데이터 로그를 분산 저장소로 적재


빅데이터의 특성에 따라 적재 유형을 분리하는 빅데이터 아키텍처와 기술 요소들을 설명한다. 대용량 파일과 실시간 데이터를 처리하는 파일럿 환경을 구성하고, 수집된 데이터를 다양한 빅데이터 저장소에 적재하는 기능을 구현한다.

  • 파일럿 프로젝트 적재 요구사항 이해
  • 빅데이터 적재 아키텍처 및 주요기능 설명
  • 실습1: 대용량 로그 데이터를 분산 파일로 적재
  • 실습2: 실시간 로그 데이터 처리 및 NO-SQL 적재
  • 실습3: 실시간 이벤트 처리 및 인메모리 적재
  • 활용기술: Hadoop, HBase, Redis, Storm, Esper 등
   
Part 4.

스마트카 빅데이터를 탐색하고 데이터 마트로 확장


하둡과 HBase에 저장된 빅데이터를 탐색하는 방법과 기술들을 다룬다. 대용량 배치 처리와 워크플로우 기능을 자동화해서 주제 영역별 빅데이터 마트를 구성한다.

  • 파일럿 프로젝트 탐색 요구사항 이해
  • 빅데이터 탐색 아키텍처 및 주요기능 설명
  • 실습1: GUI기반 데이터 탐색 기능 사용
  • 실습2: 대용량 배치 쿼리 질의 및 시각화
  • 실습3: 분석 주제별 마트와 워크플로 구성
  • 활용기술: Hive, Spark, Oozie, Hue 등
 
Part 5.

스마트카 빅데이터를 머신(딥)러닝으로 분석하기


빅데이터에서 추출한 스마트카 데이터를 활용해 고급 분석 단계를 진행한다. 스마트카의 유즈케이스에 따라 다양한 분석 알고리즘과 기술을 적용해 보고, 빅데이터의 인사이트를 발굴하는 과정을 경험한다.

  • 파일럿 프로젝트 고급분석 요구사항 이해
  • 빅데이터 고급분석 아키텍처 및 주요기능 설명
  • 실습1: 인메모리 분석 쿼리 및 시각화
  • 실습2: 빅데이터 머신(딥)러닝 분석
  • 추천 분석 - 스마트카 차량용품 추천
  • 분류 분석 - 스마트카 상태 정보 예측/분류
  • 군집 분석 - 스마트카 고객 정보 분석
  • 회귀 분석 - 스마트카 운전자 연소득 예측
  • 신경망 분석 - 스마트카 위험 징후 판별
  • 실습3: 분석 결과 데이터셋을 외부 RDBMS로 제공
  • 활용기술: Zeppelin, Impala, Mahout, Sqoop, R, Tensorflow 등
 

80만원 > 조기등록 할인가 70만원(11월 6일까지)