Azure Data Lake Storage Gen2 교육 과정

이 강사 주도형 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되며, Microsoft Azure를 활용해 AI 기반 클라우드 애플리케이션을 구축하고자 하는 중급 및 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Azure Functions를 활용해 이벤트 기반 서버리스 애플리케이션 개발
• Azure 스토리지 솔루션 및 가상 머신 관리
• Azure App Service와 Docker 컨테이너를 활용한 웹 애플리케이션 배포 및 확장
• Azure AI Services를 통한 인공지능, 머신러닝 및 자연어 처리 기능 통합
• GitHub Copilot을 활용해 AI 기반 클라우드 애플리케이션 개발 지원받기

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 초급자부터 고급 수준까지, Microsoft Azure를 활용해 비즈니스 애플리케이션용 AI 에이전트를 설계·구축·배포하려는 개발자와 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마친 후 참가자는 Azure 환경에서의 AI 에이전트 구조를 파악하고 실제 작동하는 에이전트를 만들며 기업 내 지식 자원과 연결시키고 안정적으로 배포하기 위한 절차까지 익힐 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로, Azure DevOps를 활용해 기존 개발 방식보다 더 빠르게 최적화된 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 DevOps 엔지니어, 개발자 및 프로젝트 매니저들을 대상으로 합니다.

강의를 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• DevOps 관련 기본 용어와 원칙에 대한 이해
• 소프트웨어 개발을 위해 필요한 Azure DevOps 도구들의 설치 및 구성 방법
• Azure DevOps 도구와 서비스를 활용해 시장 변화에 지속적으로 대응하는 능력
• Azure DevOps 솔루션을 기반으로 엔터프라이즈 애플리케이션 구축 및 기존 개발 프로세스 평가 방법
• 팀 관리를 보다 효율적으로 수행하고 소프트웨어 배포 시간 단축시키는 방안
• 조직 내에 DevOps 개발 방식을 도입하는 방법

대한민국에서 온라인 또는 현장으로 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 Google Colab과 Apache Spark를 이용해 빅데이터 처리 및 분석을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자와 엔지니어들을 위한 과정입니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Google Colab과 Spark를 활용하여 빅데이터 처리 환경을 구축할 수 있습니다.
• Apache Spark를 이용해 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.
• 협업 환경에서 빅데이터 시각화 작업을 수행할 수 있습니다.
• Apache Spark와 클라우드 기반 도구들을 통합하여 활용할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장 수업)은 Azure OpenAI의 역량을 활용해 지능형 애플리케이션을 만들고자 하는 중급 수준의 Java 개발자, 소프트웨어 엔지니어 및 클라우드 관련 관심자를 위한 과정입니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 획득하게 됩니다:

• 생성형 AI의 원리와 활용 분야에 대한 이해
• Azure OpenAI 서비스 설정 및 관리 방법
• Java 애플리케이션에 OpenAI 모델을 통합하는 기술
• 웹 애플리케이션 내 AI 기능 구현 능력

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 실습형 교육 과정에서는 참가자들이 AKS를 활용하여 프로덕션 환경에 적합한 컨테이너 환경을 구축하고 관리하는 방법을 배우게 됩니다.

본 교육 종료 시, 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AKS에서 쿠버네티스를 설정 및 관리하기
• 쿠버네티스 클러스터를 배포하고 확장 관리하기
• Azure 환경에 컨테이너화된(Docker) 애플리케이션을 배포하기
• 기존 온프레미스 쿠버네티스 환경을 AKS 클라우드로 마이그레이션하기
• 타사 지속적 통합(CI) 소프트웨어와 쿠버네티스를 연동하기
• 쿠버네티스 환경에서 고가용성 및 재해 복구 체계 구축하기

Apache NiFi는 오픈소스 기반의 플로우 중심 데이터 통합 및 이벤트 처리 플랫폼입니다. 웹 기반 사용자 인터페이스를 통해 다양한 시스템 간에 실시간으로 데이터를 라우팅하고 변환하며 관리할 수 있어서, 운영 환경에서 자동화된 데이터 흐름 처리가 가능합니다.

본 강좌는 현장 또는 원격으로 진행되는 실습 위주의 교육으로서, 프로덕션 환경에 NiFi 기반의 데이터 파이프라인을 배포하고 관리 및 최적화하려는 중급 수준의 시스템 관리자와 엔지니어를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Apache NiFi 클러스터의 설치, 구성 및 유지관리
• 다양한 데이터 소스와 대상 간에 데이터 흐름을 설계하고 관리하기
• 자동화된 라우팅 및 데이터 변환 로직의 구현
• 성능 최적화, 운영 모니터링 및 문제 해결 방법 습득

강좌 진행 방식

• 실제 아키텍처 사례를 바탕으로 한 상호작용형 강의
• 데이터 흐름 구축, 배포 및 관리에 대한 실습 과제
• 실제 실험 환경에서 시나리오 기반 연습 문제 수행

강좌 맞춤형 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하실 경우, 연락 주시면 협의해 드립니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 대규모 데이터 처리를 위해 Apache Spark 시스템을 구축 및 배포하고자 하는 엔지니어들을 위한 과정입니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Apache Spark를 설치 및 구성할 수 있습니다.
• 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리하고 분석할 수 있습니다.
• Apache Spark와 Hadoop MapReduce의 차이점을 이해하고 각각 언제 사용해야 하는지 알 수 있습니다.
• Apache Spark를 다른 머신러닝 도구들과 통합할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 Spark 클러스터를 운영하고 개선하려는 초급 및 중급 수준의 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

교육을 마친 후에는 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• 다양한 환경에서 Apache Spark를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• 클러스터 리소스를 효과적으로 관리하며 Spark 애플리케이션의 상태를 모니터링할 수 있습니다.
• Spark 클러스터의 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 보안 조치를 적용하고 시스템의 높은 가용성을 유지할 수 있습니다.
• 빈번하게 발생하는 Spark 관련 문제들을 해결할 수 있습니다.

아파치 스파크를 처음 배울 때는 학습 난이도가 서서히 높아지는 경향이 있으며, 초기 결과물을 얻기까지 상당한 노력이 필요합니다. 본 강좌는 이러한 초기 어려움을 극복할 수 있도록 설계되었습니다. 강좌를 이수하면 참가자들은 아파치 스파크의 기본 개념을 이해하게 되며, RDD와 DataFrame의 차이점을 명확히 구별할 수 있게 됩니다. 또한 Python 및 Scala API에 대한 지식도 습득하고 실행기(Executor)와 작업(Task)의 역할 등도 파악하게 됩니다.

더불어 최선의 관행들을 바탕으로 클라우드 배포, Databricks 및 AWS 활용에도 집중합니다. 참가자들은 AWS EMR과 AWS Glue 간의 차이점까지 이해하게 되는데, 이 중 AWS Glue는 아마존 웹 서비스에서 제공하는 최신 스파크 기반 서비스입니다.

대상:

데이터 엔지니어, DevOps 전문가, 데이터 과학자

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 실습 교육에서는 참가자들이 실제 연습을 통해 파이썬과 스파크를 함께 활용해 빅데이터를 분석하는 방법을 배우게 됩니다.

교육 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 스파크와 파이썬을 결합하여 빅데이터를 분석하는 기법을 익힙니다.
• 실제 상황과 유사한 예제들을 통해 실무 능력을 기릅니다.
• PySpark를 활용해 다양한 도구와 기법으로 빅데이터를 분석할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 스파크, 하둡, 파이썬을 활용해 방대하고 복잡한 데이터 세트를 처리·분석하려는 개발자들을 위해 마련되었습니다.

교육 종료 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 스파크, 하둡, 파이썬으로 빅데이터 처리를 시작할 수 있도록 환경을 설정하는 방법
• 스파크와 하둡의 주요 기능, 핵심 구성 요소 및 아키텍처에 대한 이해
• 빅데이터 처리를 위해 스파크, 하둡, 파이썬을 통합 활용하는 법 습득
• 스파크 에코시스템 내 주요 도구들(Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Flume 등)에 대한 이해
• 넷플릭스, 유튜브, 아마존, 스포티파이, 구글과 비슷한 협업 필터링 기반 추천 시스템 개발 능력
• Apache Mahout을 활용해 머신러닝 알고리즘의 확장성 향상 방법

스트라티오는 빅데이터, AI, 데이터 거버넌스를 하나의 플랫폼에 통합한 데이터 중심 솔루션입니다. 특히 로켓 및 인텔리전스 모듈을 통해 기업 환경에서 신속한 데이터 탐색, 변환 및 고급 분석이 가능합니다.

본 교육은 강사가 직접 진행하는 실시간 훈련 과정으로서 온라인 또는 현장에서 이루어지며, 중급 수준의 데이터 전문가들을 대상으로 합니다. 참가자들은 PySpark를 활용해 스트라티오 내 로켓 및 인텔리전스 모듈을 효과적으로 활용하는 방법을 배우게 되는데, 특히 반복 구조와 사용자 정의 함수, 고급 데이터 논리 설계에 초점을 맞춥니다.

교육이 끝날 무렵에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 스트라티오 플랫폼에서 로켓 및 인텔리전스 모듈을 활용해 작업하는 방법
• 데이터 수집, 변환 및 분석 과정에 PySpark를 적절히 적용하는 법
• 반복문과 조건부 논리를 이용해 데이터 처리 흐름과 특징 추출 작업을 제어하는 방법
• PySpark 환경에서 재사용 가능한 데이터 연산을 위해 사용자 정의 함수(UDF)를 생성하고 관리하는 기술

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 세션
• 풍부한 연습 문제와 실제 적용 기회 제공
• 실시간 실험실 환경에서 직접 구현해보는 과정

강좌 맞춤형 설정 옵션

• 본 강좌를 고객 요구에 맞게 커스터마이징하길 원하시는 경우, 문의해주시면 적절히 조율해드리겠습니다.