Advanced Teradata 교육 과정

Teradata 는 널리 사용되는 관계형 Database Management 시스템 중 하나입니다. 주로 대규모 데이터웨어 하우징 응용 프로그램을 작성하는 데 적합합니다. Teradata 는 이것을 병렬 처리의 개념으로 구현합니다.

이 과정에서는 Teradata 의 대표자를 소개합니다.

규제 당국의 컴플라이언스를 충족시키기 위해 CSP ( Communication 서비스 제공 업체)는 빅 데이터 애널리틱스를 활용하여 컴플라이언스를 충족시킬 수있을뿐만 아니라 동일한 프로젝트의 범위 내에서 고객 만족도를 높이고 해지율을 줄일 수 있습니다. 실제로 컴플라이언스는 계약서에 묶여있는 서비스 품질과 관련되어 있으므로 컴플라이언스를 충족시키기위한 모든 계획은 CSP의 "경쟁력"을 향상시킵니다. 따라서 규제 당국과 CSP간에 상호 이익이 될 수있는 CSP에 대한 Big Data 분석 사례 집합을 규제 기관이 조언 / 안내 할 수 있어야합니다.

코스는 8 개의 모듈로 이루어져 있습니다 (1 일에 4, 2 일에 4)

기술의 발전과 정보의 양 증가로 인해 정부를 포함한 다양한 산업 분야에서 비즈니스 수행 방식이 변화하고 있습니다. Go 모바일 장치 및 애플리케이션, 스마트 센서 및 장치, 클라우드 컴퓨팅 솔루션, 시민 대면 포털의 급속한 성장으로 인해 정부 데이터 생성 및 디지털 보관 비율이 증가하고 있습니다. 디지털 정보가 확장되고 복잡해짐에 따라 정보 관리, 처리, 저장, 보안 및 폐기도 더욱 복잡해집니다. 새로운 캡처, 검색, 발견 및 분석 도구는 조직이 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 정부 시장은 정보가 전략적 자산이며, 정부가 임무 요구 사항을 더 잘 충족하고 충족하기 위해 정형 정보와 비정형 정보를 모두 보호, 활용 및 분석해야 한다는 사실을 깨닫는 전환점에 있습니다. 정부 지도자들은 임무를 성공적으로 완수하기 위해 데이터 기반 조직을 발전시키기 위해 노력하면서 이벤트, 사람, 프로세스 및 정보 전반에 걸쳐 종속성을 상호 연관시킬 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

가장 파괴적인 기술의 매시업을 통해 고부가가치 정부 솔루션이 만들어질 것입니다.

모바일 장치 및 애플리케이션 클라우드 서비스 소셜 비즈니스 기술 및 네트워킹 Big Data 및 분석

IDC는 2020년까지 IT 산업 규모가 현재보다 약 1조 7000억 달러 더 많은 5조 달러에 이를 것이며, 업계 성장의 80%가 이러한 3차 플랫폼 기술에 의해 주도될 것으로 예측하고 있습니다. 장기적으로 이러한 기술은 증가하는 디지털 정보의 복잡성을 처리하는 핵심 도구가 될 것입니다. Big Data은 지능형 산업 솔루션 중 하나이며, 관련 및 비관련, 구조화 및 비구조화 등 대량의 데이터를 분석하여 밝혀진 패턴을 기반으로 정부가 조치를 취함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

그러나 이러한 성과를 달성하려면 단순히 엄청난 양의 데이터를 축적하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. "이러한 볼륨을 이해하려면 방대하고 다양한 정보 스트림에서 유용한 지식을 분석하고 추출할 수 있는 최첨단 도구와 기술이 필요합니다."라고 Tom Kalil과 백악관 과학기술정책실의 Fen Zhao는 OSTP 블로그에 글을 올렸습니다.

백악관은 2012년에 국가 Big Data 연구 및 개발 이니셔티브를 설립하면서 기관들이 이러한 기술을 찾을 수 있도록 돕기 위한 조치를 취했습니다. 이 이니셔티브에는 Big Data의 폭발적인 증가를 최대한 활용하기 위한 2억 달러 이상이 포함되었으며 이를 위해 필요한 도구가 포함되었습니다. 그것을 분석하십시오.

Big Data이 제기하는 과제는 그 가능성이 고무적인 만큼 위협적입니다. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 늘 그렇듯 예산은 부족하므로 기관은 메가바이트당 스토리지 가격을 최소화하고 사용자가 원할 때 필요한 방식으로 데이터를 얻을 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 위치에 데이터를 보관해야 합니다. 막대한 양의 데이터를 백업하면 문제가 더욱 커집니다.

데이터를 효과적으로 분석하는 것은 또 다른 주요 과제입니다. 많은 기관에서는 방대한 데이터를 조사하고 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 추세를 파악하는 데 사용할 수 있는 상용 도구를 사용합니다. (MeriTalk의 최근 연구에 따르면 연방 IT 경영진은 Big Data이 기관이 임무 목표를 달성하는 동시에 5,000억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다.)

또한 맞춤형으로 개발된 Big Data 도구를 통해 기관은 데이터 분석 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, Oak Ridge National Laboratory의 컴퓨터 데이터 분석 그룹은 Piranha 데이터 분석 시스템을 다른 기관에서 사용할 수 있도록 만들었습니다. 이 시스템은 의료 연구자들이 대동맥류가 발생하기 전에 의사에게 경고할 수 있는 링크를 찾는 데 도움이 되었습니다. 또한 이력서를 선별하여 채용 후보자와 채용 관리자를 연결하는 등 보다 일상적인 작업에도 사용됩니다.

1 일차 - 필수 Big Data 토픽 영역에 대한 개요를 제공합니다. 모듈은 일련의 섹션으로 나누어 져 있으며 각 섹션에는 실습이 수반됩니다.

2 일차 - Big Data 환경에 대한 분석 관행 및 도구와 관련된 다양한 주제를 탐구합니다. 구현 또는 프로그래밍 세부 사항에 포함되지는 않지만 참여자가 Big Data 솔루션에서 제공하는 일반적인 분석 기능 및 기능에 대한 포괄적 인 이해를 개발할 수 있도록하는 주제에 중점을두고 개념 수준의 범위를 유지합니다.

Day 3 - Big Data 솔루션 플랫폼 아키텍처와 관련된 기본적이고 필수적인 주제 영역의 개요를 제공합니다. Big Data 솔루션 플랫폼 개발에 필요한 Big Data 메커니즘과 데이터 처리 플랫폼을 구축하기위한 아키텍처 옵션을 다룹니다. Big Data 솔루션 플랫폼이 일반적으로 어떻게 사용되는지에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해 일반적인 시나리오도 제시됩니다.

4 일째 - Big Data 솔루션 플랫폼 아키텍처와 관련된 고급 주제를 탐구하여 3 일차에 구축됩니다. 특히 데이터 소스, 데이터 입력, 데이터 저장, 데이터 처리 및 보안을 비롯하여 Big Data 솔루션 플랫폼을 구성하는 다양한 아키텍처 계층을 소개하고 논의합니다.

5 일차 - 주제와 3 일과 4 일 주제에 대한 지식을 적용 할 수있는 대표자 능력을 시험하기 위해 고안된 여러 가지 연습 문제.

기술의 발전과 증가하는 정보의 양은 법 집행이 수행되는 방식을 변화시키고 있습니다. 과제 Big Data 포즈는 거의 어려운 있습니다 Big Data 의 약속. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 효과적으로 분석하는 것도 또 다른 방법입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Big Data 기술에 접근하고 기존 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고 범죄 활동을 식별하고 범죄를 예방할 목적으로 이러한 기술을 구현할 수있는 사고 방식을 배우게됩니다. 전 세계의 법 집행 기관의 사례 연구를 살펴보고 채택 방식, 과제 및 결과에 대한 통찰력을 얻습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Big Data 기술과 기존 데이터 수집 프로세스를 결합하여 조사 중 스토리를 구성합니다.
• 데이터 분석을위한 산업용 빅 데이터 스토리지 및 처리 솔루션 구현
• 범죄 조사에 대한 데이터 중심 접근 방식을 가능하게하는 가장 적절한 도구 및 프로세스 채택을위한 제안서 준비

청중

• 기술적 배경이있는 법 집행 전문가

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

Big Data 는 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하기위한 솔루션을 의미하는 용어입니다. 처음에 Go ogle에 의해 개발 된이 Big Data 솔루션은 다른 유사한 프로젝트를 진화시키고 영감을주었습니다. 그 중 많은 프로젝트가 오픈 소스로 제공됩니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.

기존의 스토리지 기술이 저장해야하는 데이터 양을 처리하지 못하면 대체 솔루션이 필요합니다. 이 과정은 Big Data 를 저장하고 분석하기위한 대안이 무엇인지, 그리고 그들의 장점과 단점이 무엇인지 참가자들에게 안내하려고합니다.

이 과정은 대부분 솔루션 논의 및 발표에 중점을두고 있지만 실습은 필요에 따라 제공됩니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 실시간 교육을 이수하는 참가자는 Big Data과 관련 기술, 방법론 및 도구에 대한 실용적이고 실제적인 이해를 얻게 됩니다.

참가자들은 실습을 통해 이러한 지식을 실제로 적용할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 그룹 상호 작용과 강사 피드백은 수업의 중요한 구성 요소입니다.

이 과정은 빅 데이터의 기본 개념 소개로 시작하여 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어와 방법론으로 진행됩니다. 마지막으로 빅 데이터 스토리지, 분산 처리 및 Scala 기능을 가능하게 하는 도구와 인프라에 대해 논의합니다.

과정은 데이터 과학자 스킬 세트 (Domain : Data and Technology)의 일부입니다.

이 강의실 기반 교육 세션에서는 Big Data을 살펴봅니다. 대표단은 관련 빅 데이터 도구를 사용하여 컴퓨터 기반 사례와 사례 연구 연습을 수행합니다.

청중

액세스 권한이있는 데이터를 이해하려고하거나 Twitter, Linked in 등의 인터넷에서 사용할 수있는 구조화되지 않은 데이터를 분석하려는 경우이 과정은 사용자를위한 것입니다.

대부분의 의사 결정자와 수집 할 가치가있는 데이터와 분석 할 가치가있는 데이터를 선택해야하는 사람들을 대상으로합니다.

솔루션을 구성하는 사람들을 대상으로하는 것이 아니기 때문에 사람들은 큰 그림의 이점을 누릴 수 있습니다.

배달 모드

과정 중에 대표자는 주로 오픈 소스 기술의 실례를 제시합니다.

단기 강연은 참가자의 발표와 간단한 연습으로 이어진다.

사용 된 컨텐츠 및 소프트웨어

사용 된 모든 소프트웨어는 코스가 실행될 때마다 업데이트되므로 가능한 최신 버전을 확인합니다.

여기에는 데이터 획득, 형식 지정, 처리 및 분석, 기계 학습을 통한 의사 결정 프로세스 자동화 방법을 설명하는 프로세스가 포함됩니다.

빅 데이터는 너무 방대하고 복잡한 데이터 세트로 전통적인 데이터 처리 응용 프로그램 소프트웨어가 처리하기에 부적합합니다. 큰 데이터 문제로는 데이터 캡처, 데이터 저장, 데이터 분석, 검색, 공유, 전송, 시각화, 쿼리, 업데이트 및 정보 프라이버시가 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 빅데이터 활용을 극대화하면서 머신러닝 전략을 구현하는 방법을 배우려는 기술 인력을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행하게 됩니다.

• 머신러닝의 발전과 추세를 이해하세요.
• 다양한 산업 분야에서 머신러닝이 어떻게 사용되고 있는지 알아보세요.
• 조직 내에서 머신러닝을 구현하는 데 사용할 수 있는 도구, 기술 및 서비스를 숙지하세요.
• 머신러닝을 사용하여 데이터 마이닝 및 분석을 향상하는 방법을 이해합니다.
• 데이터 미들 백엔드가 무엇인지, 기업에서는 이를 어떻게 사용하고 있는지 알아보세요.
• 산업 전반에 걸쳐 빅 데이터와 지능형 애플리케이션이 수행하는 역할을 이해합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 빅 데이터에 Sqoop 및 Flume을 사용하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Sqoop과 Flume을 사용하여 빅데이터를 수집하세요.
• 여러 데이터 원본에서 데이터를 수집합니다.
• 관계형 데이터베이스에서 HDFS 및 Hive으로 데이터를 이동합니다.
• HDFS에서 관계형 데이터베이스로 데이터를 내보냅니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Talend 빅 데이터용 Open Studio를 배포하여 빅 데이터를 읽고 처리하는 프로세스를 단순화하려는 기술 인력을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Talend 빅 데이터용 Open Studio를 설치하고 구성합니다.
• Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR 및 Apache와 같은 빅 데이터 시스템과 연결하세요.
• Open Studio의 빅 데이터 구성 요소와 커넥터를 이해하고 설정합니다.
• MapReduce 코드를 자동으로 생성하도록 매개변수를 구성합니다.
• Open Studio의 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 Hadoop 작업을 실행하세요.
• 빅 데이터 파이프라인 프로토타입.
• 빅데이터 통합 프로젝트를 자동화하세요.