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Course Outline
데이터 집약적 기반 Platform Engineering
- 데이터 집약적 애플리케이션 소개
- 빅데이터 플랫폼 엔지니어링의 과제
- 데이터 처리 아키텍처 개요
데이터 모델링과 Management
- 확장성을 위한 데이터 모델링의 원리
- 데이터 저장 옵션 및 최적화
- 분산 환경에서 데이터 수명주기 관리
Big Data 처리 프레임워크
- 빅데이터 처리 도구 개요(Hadoop, Spark, Flink)
- 일괄 처리와 스트림 처리
- 빅데이터 처리 파이프라인 설정
실시간 분석 플랫폼
- 실시간 분석을 위한 설계
- 스트림 처리 엔진(Kafka Streams, Apache Storm)
- 실시간 대시보드 및 시각화 구축
데이터 파이프라인 오케스트레이션
- Apache Airflow 및 기타를 통한 작업 흐름 관리
- 효율성을 위한 데이터 파이프라인 자동화
- 데이터 파이프라인 모니터링 및 알림
플랫폼 보안 및 규정 준수
- 데이터 플랫폼에 대한 보안 모범 사례
- 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수 보장
- 안전한 데이터 액세스 제어 구현
성능 튜닝 및 최적화
- 데이터 처리량 및 대기 시간을 최적화하는 기술
- 데이터 집약적인 플랫폼을 위한 확장 전략
- 성능 벤치마킹 및 모니터링
사례 연구 및 모범 사례
- 성공적인 데이터 플랫폼 구현 분석
- 업계 리더로부터 배운 교훈
- 데이터 집약적인 플랫폼 엔지니어링의 새로운 트렌드
캡스톤 프로젝트
- 데이터 집약적 애플리케이션을 위한 플랫폼 솔루션 설계
- 데이터 처리 파이프라인의 프로토타입 구현
- 플랫폼의 성능과 확장성 평가
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 데이터 구조 및 알고리즘에 대한 이해
- Java, Scala, Python 프로그래밍 경험
- 데이터베이스의 기본 개념에 대한 지식과 SQL
청중
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 엔지니어
- 기술 리드
21 Hours
