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기간 42 시간
코스 개요
빅데이터 생태계 도입
- 빅데이터 기술 및 아키텍처 개요
- 배치 처리와 실시간 처리의 차이
- 확장성을 위한 데이터 저장 전략
Apache Spark를 이용한 고급 데이터 처리
- 성능 향상을 위한 Spark 작업 최적화
- 고급 변환(Transformations) 및 액션(Actions)
- 구조화 스트리밍(Structured Streaming) 작업
대규모 머신러닝(Machine Learning at Scale)
- 분산 모델 학습 기법
- 대형 데이터셋에서의 하이퍼파라미터 튜닝
- 빅데이터 환경에서의 모델 배포
빅데이터를 위한 딥러닝
- TensorFlow와 PyTorch를 Spark와 통합하기
- 분산 딥러닝 학습 파이프라인
- 이미지, 텍스트 및 시계열 분석 사례 연구
실시간 분석 및 데이터 스트리밍
- 스트리밍 데이터 수신(Ingestion)을 위한 Apache Kafka
- 스트림 처리 프레임워크
- 실시간 시스템에서의 모니터링 및 경고 처리
데이터 거버넌스, 보안 및 윤리
- 데이터 프라이버시 및 규정 준수 요구사항
- 빅데이터 시스템에서의 액세스 제어 및 암호화
- 대규모 분석에서의 윤리적 고려사항
빅데이터와 비즈니스 인텔리전스 통합
- 빅데이터를 위한 데이터 시각화 및 대시보드 구축
- 빅데이터 파이프라인을 BI 도구와 연결하기
- 고급 분석을 통한 비즈니스 성과 창출
요약 및 다음 단계
요건
- 데이터 분석 및 통계 모델링 개념에 대한 깊은 이해
- Python, R, Scala 등 데이터 처리 도구 및 프로그래밍 언어 사용 경험
- Hadoop 또는 Spark 등 분산 컴퓨팅 프레임워크에 대한 정통성
대상 수강생
- 대규모 데이터 처리 및 예측 분석을 마스터하고자 하는 데이터 사이언티스트
- 고급 분석 워크플로 설계 및 구현을 추구하는 시니어 애널리스트
- 혁신적인 데이터 기반 솔루션에 집중하는 R&D 전문가
회원 평가 (3)
QGIS를 배우면 토목 전문가 등 다른 다양한 직업군에서도 활용할 수 있는 도구를 접할 수 있습니다.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
코스 - QGIS for Geographic Information System
기계 번역됨
실제 응용 프로그램에서 개방형 위성 데이터를 사용하는 방법
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
코스 - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
기계 번역됨
실제 예제를 통해 프로그램이 어떻게 작동하는지 실제로 체험할 수 있었습니다. 이론적 개념과 실용적인 적용 방법 사이의 좋은 설명과 통합이 이루어졌습니다.
Ian - Archeoworks Inc.
코스 - ArcGIS Fundamentals
기계 번역됨
