대한민국 Apache Spark 과정

이 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 지도형 라이브 교육은 중간 수준의 데이터 과학자 및 엔지니어가 빅데이터 처리 및 분석을 위해 Google Colab과 Apache Spark을 사용하고자 할 때 대상입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• Google Colab과 Spark를 사용하여 빅데이터 환경을 설정합니다.
• Apache Spark로 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 분석합니다.
• 협업 환경에서 빅데이터를 시각화합니다.
• Apache Spark을 클라우드 기반 도구와 통합합니다.

Stratio는 빅 데이터, AI, 그리고 가버넌스를 하나의 솔루션으로 통합하는 데이터 중심의 플랫폼입니다. Rocket과 Intelligence 모듈은 기업 환경에서 빠르게 데이터를 탐색, 변환하고 고급 분석을 수행할 수 있게 합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 라이브 강의로, PySpark를 활용하여 Rocket과 Intelligence 모듈을 효과적으로 사용하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다. 이 강의는 루프 구조, 사용자 정의 함수, 그리고 고급 데이터 논리에 중점을 둡니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Rocket과 Intelligence 모듈을 사용하여 Stratio 플랫폼을 탐색하고 작업할 수 있습니다.
• 데이터 수집, 변환, 분석의 맥락에서 PySpark를 적용할 수 있습니다.
• 루프와 조건 논리를 사용하여 데이터 워크플로우와 피처 엔지니어링 작업을 제어할 수 있습니다.
• PySpark에서 재사용 가능한 데이터 작업을 위한 사용자 정의 함수(UDF)를 만들고 관리할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서의 실습 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Spark Hadoop 및 Python를 사용하고 통합하여 크고 복잡한 데이터 세트를 처리, 분석 및 변환하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Spark, Hadoop, Python를 사용하여 빅데이터 처리를 시작하는 데 필요한 환경을 설정합니다.
• Spark 및 Hadoop의 기능, 핵심 구성 요소 및 아키텍처를 이해합니다.
• 빅 데이터 처리를 위해 Spark, Hadoop 및 Python를 통합하는 방법을 알아보세요.
• Spark 에코시스템(Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka 및 Flume)의 도구를 살펴보세요.
• Netflix, YouTube, Amazon, Spotify 및 Google과 유사한 협업 필터링 추천 시스템을 구축하세요.
• Apache Mahout을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 확장합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Spark 클러스터를 배포, 유지 관리 및 최적화하려는 초급 및 중급 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 환경에서 Apache Spark을 설치하고 구성합니다.
• 클러스터 리소스를 관리하고 Spark 애플리케이션을 모니터링합니다.
• Spark 클러스터의 성능을 최적화합니다.
• 보안 조치를 구현하고 고가용성을 보장합니다.
• 일반적인 Spark 문제를 디버그하고 해결합니다.

이 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 실습을 하면서 Python와 Spark를 함께 사용하여 빅 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python와 함께 Spark를 사용하여 Big Data을 분석하는 방법을 알아보세요.
• 실제 사례를 모방한 연습을 해보세요.
• PySpark을 사용하여 빅데이터 분석을 위한 다양한 도구와 기술을 사용합니다.

본 훈련은 PySpark 를 활용하여 확장 가능한 데이터 처리 및 머신러닝 워크플로우 구축에 대한 실용적인 개요를 제공합니다. 참가자는 현대적인 빅데이터 생태계 내에서 Apache Spark 가 어떻게 작동하는지, 그리고 분산 컴퓨팅 원리를 사용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 방법을 학습합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 매우 많은 양의 데이터를 처리하기 위해 Apache Spark 시스템을 설정하고 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Apache Spark를 설치하고 구성합니다.
• 매우 큰 데이터 세트를 신속하게 처리하고 분석합니다.
• Apache Spark와 Hadoop MapReduce의 차이점과 언제 어느 것을 사용해야 하는지 이해합니다.
• Apache Spark를 다른 기계 학습 도구와 통합합니다.

Apache Spark의 학습 곡선은 초기에 천천히 증가하며, 처음의 성과를 얻기 위해 많은 노력이 필요합니다. 이 과정은 첫 번째 어려운 부분을 넘어가는 것을 목표로 합니다. 이 과정을 수강한 후 참가자들은 Apache Spark의 기본 사항을 이해하게 될 것입니다. 또한 RDD와 DataFrame을 명확하게 구분할 수 있으며, Python과 Scala API를 배우고, 실행자와 작업 등의 개념을 이해할 것입니다. 또한 최상의 실습을 따라, 이 과정은 클라우드 배포, Databricks 및 AWS에 강한 초점을 맞추고 있습니다. 학생들은 또한 AWS의 최신 Spark 서비스인 AWS EMR과 AWS Glue의 차이점을 이해할 것입니다.

대상:

데이터 엔지니어, DevOps, 데이터 과학자