연락처 정보

코스 개요

Google Colab 및 Apache Spark 소개

  • Google Colab 개요 설명
  • Apache Spark에 대한 기초 안내
  • Google Colab 내에서 Spark 환경 구축 방법

Apache Spark를 활용한 데이터 처리

  • RDD 및 DataFrame을 다루는 방법
  • 대규모 데이터 세트의 로딩 및 처리 기법
  • 구조화된 데이터를 쿼리하기 위한 Spark SQL 사용법

Spark를 활용한 고급 분석 기법

  • Spark MLlib을 활용한 머신러닝 수행 방법
  • 실시간 데이터 분석의 구현 방안
  • 분산 컴퓨팅 환경에서의 Spark 활용법

Google Colab 내 시각화 및 협업 기능

  • 대표적인 시각화 라이브러리를 Colab과 연동하는 방법
  • Colab 노트북을 활용한 협업 워크플로우 구축법
  • 분석 결과를 공유하거나 내보내는 절차

빅데이터 처리 워크플로우 최적화 방안

  • 성능 향상을 위한 Spark 튜닝 방법
  • 메모리 및 스토리지 활용 효율성을 높이는 기술
  • 대규모 데이터 세트 처리를 위해 워크플로우를 확장하는 전략

클라우드 환경에서의 빅데이터 활용

  • Google Colab과 각종 클라우드 도구들과의 연동 방법
  • 빅데이터 관리를 위한 클라우드 스토리지 활용법
  • 분산된 클라우드 환경에서 Spark를 효과적으로 운영하는 방안

사례 연구 및 빅데이터 분석 모범 사례

  • 실제 산업 현장에서의 빅데이터 활용 사례 소개
  • Apache Spark와 Colab을 적용한 구체적인 사례 분석
  • 신뢰성 높은 빅데이터 분석 수행을 위한 모범 지침들

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 데이터 과학 관련 기본 개념에 대한 이해
  • Apache Spark 사용 경험이 있으면 좋음
  • Python 프로그래밍 능력 보유

수강 대상자

  • 데이터 과학자
  • 데이터 엔지니어
  • 빅데이터 관련 연구를 수행하는 연구자들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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