Course Outline

1주차 Big Data 개념

  • VVVV(속도, 볼륨, 다양성, 진실성) 정의
  • 기존 데이터 처리 용량의 한계
  • 분산 처리
  • 통계 분석
  • Machine Learning 분석 유형
  • Data Visualization
  • 분산 처리(예: 맵 축소)
  • 사용되는 언어 소개
  • R 언어 집중 강좌
  • Python 집중 코스

2주차 & 3주차 공연 Data Analysis

  • 통계 분석
  • Big Data 세트의 설명 Statistics(예: 평균 계산)
  • 추론적 Statistics (추정)
  • Forecasting 상관관계 및 회귀 모델 사용
  • 시계열 분석
  • Machine Learning의 기본
  • 지도 학습과 비지도 학습
  • 분류 및 클러스터링
  • 특정 방법의 비용 추정
  • 필터

4주차 자연어 처리

  • 텍스트 처리 중
  • 본문의 의미 이해
  • 자동 텍스트 생성
  • 감성/주제 분석
  • Computer 비전

5주 및 6주차 도구 개념

  • 데이터 저장 솔루션 (SQL, NoSQL, 계층적, 객체 지향, 문서 지향)
  • MySQL, Cassandra, MongoDB, Elasticsearch, HDFS 등...)
  • 문제에 대한 올바른 해결책 선택
  • 분산 처리
  • 불꽃
  • Machine Learning Spark(MLLib) 사용
  • 스파크 SQL
  • Scala능력
  • 퍼블릭 클라우드(AWS, Google 등...)
  • 프라이빗 클라우드(OpenStack, 클라우드 파운드리)
  • 자동 확장성

7주차 Soft Skills

  • 자문 및 Leadership 기술
  • 영향력 행사: 데이터 기반 스토리텔링
  • 청중 이해하기
  • 효과적인 데이터 프레젠테이션 - 메시지 전달
  • 효율성에 영향을 미치고 리더십을 변화시킵니다.
  • 어려운 상황 처리

시험

  • 프로그램 종료 졸업 시험

Requirements

참가자는 최소한 고등학교 수준의 수학에 대한 기초 지식을 갖추고 있어야 합니다.

프로그래밍 기술이 필요하지는 않지만 어떤 프로그래밍 기술이라도 유용할 것입니다.

참가자들은 이 교육 프로그램에 참여하기 전에 평가와 인터뷰를 받게 됩니다.

  245 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 (4)

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