온라인 또는 현장 인스트럭터 리드 라이브 빅데이터 훈련 과정은 빅데이터의 기본 개념을 소개하는 것으로 시작하여, 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 프로그래밍 언어 및 방법론으로 진도합니다. 빅데이터 저장, 분산 처리 및 확장성을 가능하게 하는 도구 및 인프라를 논의하고 비교하며, 데모 실습 세션에서 구현합니다.
빅데이터 훈련은 "온라인 라이브 훈련" 또는 "현장 라이브 훈련"으로 제공됩니다. 온라인 라이브 훈련(또는 "원격 라이브 훈련"이라 함)은 인터랙티브한 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다. 현장 라이브 훈련은 서울의 고객 시설에서 또는 서울의 NobleProg 기업 훈련 센터에서 수행될 수 있습니다.
Gran Seoul is located on the 7th floor of 24-storey Gran Seoul Tower. The location is just a stone's throw away from Gwanghwamun, the largest gate of Gyeongbukgung Palace which is one of the most popular tourist attractions and national landmark in the heart of Seoul. Spaces Gran Seoul can be conveniently accessed by public transportation with Kwanghwamoon subway station located just 500 meters away and only a few minutes’ walk to Jonggak subway station. Also located nearby and within 15 minutes ride is Seoul Station where five lines of bullet train, subway, and airport train are started.
The Gran Seoul Tower is a grade-A commercial building combining office space, world class hotel, department store, major companies, finance enterprises, government offices and banks. Surrounded by historical and cultural facilities symbolizing Seoul’s pride, Gran Seoul is an ideal workspace for all businesses from start-ups to large international companies looking for established business location in the heart of Seoul's CBD.
Center 1 is conveniently located at the core of Seoul's central business district (CBD). Center 1 is one of the most advanced green building in Korea. Offers smartly landscaped park for rest and for a showcase of media technology as a front yard. It also features top class amenities such as prestigious retail shops and wide range of sophisticated restaurants (Italian, Japanese, Thai, Chinese, Korean, Indian, and Mexican) and breezy cafes. Business, dining, and shopping are under one roof at Center 1. Many financial institutions, investment banks, and insurance companies are located in close proximity, including the headquarter for the Bank of Korea. Seoul's political, public administration, media, cultural and economic venues are all within walking distance of Center 1. Also hotels, department stores and other amenities are within walking distance.
Stratio 플랫폼, 특히 PySpark를 활용한 Rocket 및 Intelligence 모듈에 초점을 맞춘 서울의 이 실시간 실습 교육은 데이터 수집, 변환 및 고급 분석을 숙달하게 해줍니다. 루프, UDF, 엔터프라이즈 데이터 워크플로우에 대한 실용적 기술을 습득하게 됩니다.
서울에서 진행되는 본 강의는 온라인 또는 오프라인 방식으로 진행되며, Apache Iceberg를 활용해 대규모 데이터 세트를 효율적으로 관리하고 데이터 무결성을 확보하며 데이터 처리 워크플로우를 최적화하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하려는 초급 수준의 데이터 전문가들을 위해 마련되었습니다.
서울에서 진행되는 본 강사 주도형 실시간 교육은 데이터 아키텍처, 거버넌스, 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 기술 분야의 역량을 높이고자 하는 중급 수준 IT 전문가들을 위한 과정입니다. 이를 통해 조직 내에서 대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리·분석하고 데이터 마이그레이션 작업도 원활히 수행할 수 있습니다.
교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
다양한 데이터 아키텍처의 기본 개념 및 구성 요소를 이해하게 됩니다.
규제 환경에서 데이터 거버넌스 원칙이 가지는 중요성과 그 내용을 포괄적으로 파악합니다.
Dama 및 Togaf와 같은 데이터 거버넌스 프레임워크를 실제로 구현하고 관리할 수 있게 됩니다.
서울에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 중급 수준의 IT 전문가들을 위해 기획되었으며, 참가자들은 IBM DataStage를 관리 및 개발 측면 모두에서 깊이 있게 이해하게 됩니다. 이로써 각자의 업무 환경에서 해당 도구를 효과적으로 활용할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
교육 종료 시점에 참가자들은 다음 역량을 획득하게 됩니다:
DataStage의 핵심 개념 파악
DataStage 환경 설치 및 구성, 관리 절차 습득
다양한 데이터 소스에 접속하여 데이터베이스, 일반 파일, 외부 시스템에서 효율적으로 데이터를 추출하는 법 배움
정부 기관을 위한 빅데이터 BI를 서울에서 탐색해 보세요. 이 과정은 거대하고 다양한 데이터 스트림을 관리하기 위한 Hadoop, NoSQL, 예측 분석 및 실시간 도구를 다룹니다. 사기 탐지, 사이버 보안, ROI 전략을 학습하여 비정형 데이터를 전략적 자산으로 전환하고 미션 성공을 도모해 보세요.
서울에서 진행되는 본 강의에서는 참가자들이 빅데이터 기술에 접근하는 사고방식을 익히게 되며 기존 업무 프로세스 및 정책에 미치는 영향을 평가하고, 범죄 활동 식별 및 예방 목적에 맞춰 이러한 기술들을 어떻게 도입할 수 있는지 배우게 됩니다. 전 세계 각국의 법 집행 기관 사례를 분석하여 기술 채택 방법, 겪었던 어려움과 그 결과에 대한 통찰도 얻게 됩니다.
이 교육을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
수사 과정에서 기존의 데이터 수집 절차와 빅데이터 기술을 결합하여 사건의 전말을 파악할 수 있음.
금융 업계에서 널리 사용되는 언어인 R로 빅데이터 프로그래밍의 기본을 탐구해 보세요. 서울 이 과정에서는 환경 설정, 병렬 처리를 위한 MPI, 분산 행렬을 다룹니다. 대규모 데이터셋을 처리하고, 분산 회귀 분석을 수행하며, 몬테카를로 방법을 효율적으로 적용하는 방법을 배웁니다.
본 교육 과정은 PySpark를 활용해 확장 가능한 데이터 처리 및 머신러닝 워크플로우를 구축하는 방법에 대한 실무 중심의 입문 강좌입니다. 참가자들은 Apache Spark가 현대적인 빅데이터 환경에서 어떻게 작동하는지, 그리고 분산 컴퓨팅 원리를 활용해 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
이 3일간 실습 중심의 과정에서는 Kubernetes 기반 환경에서 PySpark, Pandas 및 Polars를 사용하여 효율적인 데이터 처리 워크로드를 구축하고 최적화하는 방법에 집중합니다.
참가자들은 Spark 애플리케이션이 Kubernetes에서 어떻게 실행되는지, 그리고 애플리케이션 수준의 구성 결정이 성능, 확장성, 자원 소비 및 비용에 어떤 영향을 미치는지에 대한 실용적인 이해를 갖추게 됩니다. 이 과정에서는 실행자(executor) 크기 조정, 메모리 할당, 동적 할당, 파티셔닝 전략, 샤플(shuffle) 동작, 소파일 문제, 그리고 효율적인 Parquet 처리 등 주요 최적화 영역을 다룹니다.
또한 이 과정은 Pandas 작업 시 발생하는 메모리 제한 및 OOM(Out-of-Memory) 실패와 같은 일반적인 도전을 다루며, 선택된 데이터 처리 워크로드에 대한 고성능 대안으로 Polars를 소개합니다. 실습을 통해 참가자들은 성능 및 메모리 문제를 진단하고, 다양한 구성 전략을 비교하며, 현실적인 ETL 및 머신러닝 시나리오에 최적화 기술을 적용하는 법을 익힙니다.
과정에 걸쳐 강조하는 것은 실용적 의사결정입니다. 병목 현상을 식별하고, 적합한 도구를 선택하며, Spark를 효율적으로 구성하고, 성능과 인프라 자원 소비 및 비용을 균형 있게 조절하는 방법을 이해하는 것입니다.
Apache Spark를 쉽게 이해할 수 있도록 RDD, DataFrame 및 Python/Scala API를 다루는 서울 실무 중심 트레이닝입니다. 참가자는 Databricks, AWS EMR 및 Glue를 통한 클라우드 배포를 마스터하고, 현실적인 데이터 엔지니어링 및 DevOps 작업을 수행하는 데 필요한 실용적 역량을 효과적으로 구축하게 됩니다.
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