연락처 정보

코스 개요

빅데이터 생태계 개요

  • 주요 빅데이터 기술 및 아키텍처 소개
  • 배치 처리와 실시간 처리의 차이점
  • 확장성 확보를 위한 데이터 저장 전략

Apache Spark를 활용한 고급 데이터 처리

  • Spark 작업의 성능 최적화 기법
  • 고급 변환 및 연산 방법론
  • 구조화된 스트림 데이터 다루기

대규모 데이터 환경에서의 머신러닝

  • 분산 모델 훈련 기법
  • 거대한 데이터 세트에 대한 하이퍼파라미터 최적화 전략
  • 빅데이터 환경에서의 머신러닝 모델 배포 방법

빅데이터를 활용한 딥러닝 응용

  • Spark와 연동하는 TensorFlow 및 PyTorch 활용법
  • 분산 딥러닝 훈련 파이프라인 구축
  • 이미지, 텍스트, 시계열 데이터 분석에서의 실제 활용 사례

실시간 분석 및 데이터 스트림 처리

  • 데이터 스트림 수집을 위한 Apache Kafka 활용법
  • 스트림 데이터 처리 프레임워크 개요
  • 실시간 시스템에서의 모니터링 및 알림 체계 구축

데이터 거버넌스, 보안 및 윤리적 고려사항

  • 개인정보 보호 및 관련 규제 요건 준수 방법
  • 빅데이터 시스템 내 접근 제어와 암호화 기법
  • 대규모 분석 작업에서의 윤리적 문제 인식 및 대응 방안

빅데이터와 비즈니스 인텔리전스의 통합

  • 빅데이터 기반 데이터 시각화 및 대시보드 개발
  • 빅데이터 파이프라인과 BI 도구 간의 연동 방법
  • 고급 분석 결과를 바탕으로 비즈니스 성과 극대화 전략

요약 및 향후 학습 방향 제시

요건

  • 데이터 분석 및 통계적 모델링 개념에 대한 탄탄한 이해
  • Python, R 또는 Scala와 같은 데이터 처리 도구 및 프로그래밍 언어 활용 경험
  • Hadoop이나 Spark와 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크에 대한 기본 지식

대상 수강생

  • 대규모 데이터 처리 및 예측 분석 역량을 강화하고자 하는 데이터 과학자들
  • 고급 분석 워크플로우를 설계하고 구현하려는 시니어 수준의 애널리스트들
  • 데이터 기반 혁신 솔루션 개발에 집중하는 연구개발 전문가들
 42 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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