데이터 과학의 실용적인 소개 교육 과정

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장)에서 Grafana와 Prometheus를 활용한 경고 및 자동화 기술을 향상시키고자 하는 고급 DevOps 및 SRE 전문가를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참여자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Prometheus에서 고급 경고 규칙을 생성 및 관리합니다.
• Prometheus Alertmanager를 웹훅을 사용하여 외부 도구와 통합합니다.
• 경고에 대한 자동 응답을 통해 문제를 더 빠르게 해결합니다.
• Grafana를 사용하여 경고를 효과적으로 시각화 및 관리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 단일 플랫폼에서 패키지 및 데이터 분석 워크플로를 캡처, 관리, 배포하기 위해 Anaconda 에코시스템을 사용하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Anaconda개의 구성 요소와 라이브러리를 설치하고 구성합니다.
• Anaconda의 핵심 개념, 기능 및 이점을 이해하세요.
• Anaconda Navigator를 사용하여 패키지, 환경 및 채널을 관리하세요.
• 데이터 과학 및 머신 러닝에는 Conda, R 및 Python 패키지를 사용합니다.
• 여러 데이터 환경을 관리하기 위한 몇 가지 실제 사용 사례와 기술을 알아보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana 및 Prometheus를 사용하여 영향력 있는 대시보드를 만들고 모니터링 관행을 최적화하려는 중급 DevOps 및 SRE 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 효과적인 대시보드를 설계하기 위한 모범 사례를 알아보세요.
• 고급Grafana 대시보드 요소를 만들고 구성합니다.
• 동적이고 재사용 가능한 대시보드를 위해 Grafana 템플릿을 활용하세요.
• 운영 인식을 강화하기 위해 경고 메커니즘을 구현합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Prometheus와 Grafana를 사용하여 사용자 정의 메트릭을 효과적으로 내보내고 모니터링하도록 애플리케이션을 계측하려는 중급 개발자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 애플리케이션 모니터링을 위한 맞춤형 메트릭의 중요성을 이해합니다.
• Prometheus에 대한 사용자 정의 메트릭을 내보내는 계측 응용 프로그램.
• Grafana에서 사용자 정의 메트릭을 시각화하기 위해 대시보드를 만들고 구성합니다.
• 개발 라이프사이클에 모니터링을 통합하기 위한 모범 사례를 적용합니다.

대한민국(현장 또는 원격)에서 진행되는 이 강사 주도 실시간 교육은 데이터 모니터링 및 시각화에 Grafana을 사용하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grafana에서 시각화 생성을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 고가용성을 위해서는 Grafana을 설정하세요.
• 데이터로 패널과 대시보드를 사용자 정의하세요.
• 빠른 로딩 속도를 위해 역방향 프록시를 구성하십시오.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 데이터 분석의 고급 기능을 활용하여 데이터 시각화와 분석을 수행하고자 하는 중간 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 고급 Grafana 개념과 구성 요소에 대한 심층적인 이해를 얻습니다.
• 템플릿 변수와 동적 대시보드를 활용하여 데이터 시각화를 강화합니다.
• 복잡한 쿼리를 수행하기 위해 Grafana Query Language를 사용합니다.
• Grafana 확장, 성능 최적화, 고가용성을 위한 최선의 방법에 대해 학습합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 Grafana와 GLPI의 관리에 필요한 지식과 실용적인 기술을 습득하고자 하는 초급에서 중급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다양한 시각화 기능을 활용하여 Grafana 대시보드를 생성하고 맞춤화할 수 있습니다.
• 모니터링을 위한 알림과 알림 설정을 구현할 수 있습니다.
• 사용자 계정, 팀, 권한을 관리할 수 있습니다.
• 하드웨어와 소프트웨어 재고 포함 IT 자산을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
• 사용자 지원과 티켓 관리를 위한 헬프데스크 시스템을 구현할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana and Graphite를 사용하여 데이터를 시각화하고 모니터링하려는 웹 개발자 및 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 시스템 및 애플리케이션에 대한 지표를 집계하고 시각화합니다.
• 애플리케이션 측정항목을 수집하기 위한 StatsD 클라이언트를 만듭니다.
• Grafana을 사용하여 유익하고 역동적인 대시보드를 구축하세요.
• 백엔드 성능에서 통찰력을 얻으세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초보 IT 전문가와 Grafana 및 Prometheus의 기본 사항을 배우고자 하는 DevOps 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grafana과 Prometheus의 목적과 주요 특징을 이해하세요.
• Linux 환경에 Grafana 및 Prometheus을 설치하고 구성합니다.
• Grafana에서 기본 데이터 소스와 대시보드를 설정합니다.
• Prometheus을 사용하여 시스템 메트릭을 모니터링하고 데이터를 시각화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana 및 Prometheus를 통해 클라우드 관찰성을 향상시키고자 하는 중급 클라우드 및 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grafana 및 Prometheus를 클라우드 플랫폼과 통합하는 이점을 이해하세요.
• 클라우드 기반 리소스 모니터링을 위해 Prometheus를 설정합니다.
• 클라우드 서비스 메트릭을 시각화하기 위해 Grafana을 구성합니다.
• 확장성을 모니터링하기 위해 클라우드 기반 도구와 통합을 활용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kaggle을 사용하여 Data Science에서 학습하고 경력을 쌓고자 하는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 과학과 머신러닝에 대해 알아보세요.
• 데이터 분석을 살펴보세요.
• Kaggle에 대해 알아보고 작동 방식을 알아보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grafana 및 Prometheus를 사용하여 핵심 모니터링 기술을 개발하고자 하는 초보 수준의 시스템 관리자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IT 환경에서 모니터링의 목적과 중요성을 이해합니다.
• 기본 모니터링 작업을 위해 Grafana 및 Prometheus를 설치하고 구성합니다.
• 간단한 대시보드와 알림을 만들어 시스템 성능을 시각화하세요.
• 시스템 가용성 및 성능을 모니터링하기 위한 모범 사례를 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Prometheus와 Grafana를 사용하여 Kubernetes 클러스터에 대한 모니터링 기술을 향상시키고자 하는 고급 Kubernetes 관리자 및 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Kubernetes 모니터링을 위해 Prometheus과 Grafana을 설정합니다.
• Pod, 노드, 서비스에 대한 주요 지표를 모니터링합니다.
• 클러스터 상태와 성능을 시각화하기 위해 동적 대시보드를 만듭니다.
• 사전 예방적 문제 해결을 위해 알림 전략을 구현합니다.
• Kubernetes 환경에서 모니터링 솔루션 확장을 위한 모범 사례를 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 오프라인) 에서 데이터 과학자 및 개발자가 GPU 가속 데이터 파이프라인, 워크플로우, 시각화, 그리고 XGBoost, cuML 등의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 RAPIDS를 활용할 수 있도록 지원합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• NVIDIA RAPIDS로 데이터 모델을 구축하기 위한 개발 환경을 설정합니다.
• RAPIDS의 기능, 구성 요소, 그리고 장점을 이해합니다.
• GPU를 활용하여 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화합니다.
• cuDF와 Apache Arrow를 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 ETL을 구현합니다.
• XGBoost 및 cuML 알고리즘을 사용하여 머신러닝 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.
• cuXfilter와 cuGraph를 사용하여 데이터 시각화 및 그래프 분석을 구축합니다.