Course Outline

1일차 - 기초 Big Data

    빅 데이터 기본 용어 및 개념 이해 빅 데이터 비즈니스 및 기술 동인 빅 데이터와 관련된 전통적인 기업 기술 빅 데이터 환경의 데이터 특성 빅 데이터 환경의 데이터 세트 유형 기본 분석 및 분석 Machine Learning 유형 비즈니스 인텔리전스 및 빅 데이터 데이터 시각화 및 빅 데이터 빅데이터 채택 및 계획 고려 사항

2일차 - 빅 Data Analysis 및 기술 개념

    빅데이터 분석 라이프사이클(비즈니스 사례 평가부터 데이터 분석 및 시각화까지) A/B 테스트, 상관관계 회귀, 히트맵 시계열 분석 네트워크 분석 공간 데이터 분석 분류, 클러스터링 이상치 탐지 필터링(협업 필터링 및 콘텐츠 기반 필터링 포함) Natural 언어 처리 감정 분석, 텍스트 분석 파일 시스템 및 분산 파일 시스템, NoSQL 분산 및 병렬 데이터 처리, 작업 부하 처리, 클러스터 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 기반 빅 데이터 기술 메커니즘

3일차 - 기본

    다음을 포함한 새로운 빅 데이터 메커니즘 보안 엔진 클러스터 관리자 데이터 거버넌스 관리자 시각화 엔진 Productivity 포털
모두 공유 및 비공유 아키텍처를 포함한 데이터 처리 아키텍처 모델
  • ... 시리즈를 포함한 엔터프라이즈 Data Warehouse 및 빅 데이터 통합 접근 방식
  • 평행한
  • Big Data 기기
  • 데이터 가상화
  • 건축 Big Data ETL을 포함한 환경
  • 분석 엔진
  • 애플리케이션 강화
  • 클라우드 컴퓨팅 및 Big Data Architect럴 고려 사항: 클라우드 제공 및 배포 모델을 사용하여 빅 데이터 솔루션을 호스팅하고 처리하는 방법
  • 4일차 - 고급 Big Data Architecture
  • 데이터 소스, 데이터 수신 및 저장, 이벤트 스트림 처리 및 복합 이벤트 처리, 송신, 시각화 및 활용, Big Data Architect 요소 및 보안, 유지 관리 및 거버넌스를 포함한 빅 데이터 솔루션 아키텍처 계층
  • 빅데이터 솔루션Design Patterns, 다음을 포함: ... 데이터 수신과 관련된 패턴,
  • 데이터 랭글링,
  • 데이터 저장고,

      데이터 처리,
    Data Analysis,
  • 데이터 송신,
  • Data Visualization
  • Big Data Architect 우랄 복합 패턴
  • 5일차 - Big Data Architecture Lab
  • Big Data 환경의 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 아키텍처 기술, 메커니즘 및 기법을 적용할 수 있는 방법에 대한 포괄적인 이해를 촉진하는 것을 목표로 대표자가 다양한 상호 관련된 문제를 해결해야 하는 일련의 세부 연습을 통합합니다.
  •   35 Hours
     

    Number of participants


    Starts

    Ends


    Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    회원 평가 (1)

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      14 Hours

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