대한민국 데이터 관리 과정

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도 실시간 교육 과정은 데이터 마이닝, 데이터베이스 활용 및 고급 분석 프로젝트 수행을 목적으로 Stratio 데이터 패브릭을 사용하고자 하는 초보 단계의 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Stratio 데이터 패브릭의 구성 요소, 아키텍처 및 기능에 대한 포괄적인 이해
• Stratio의 Rocket 분석 환경을 활용해 데이터 파이프라인 설계 및 실행 가능
• 규정 준수, 품질 관리 및 보안 강화를 위한 Stratio 내 증강형 데이터 거버넌스 적용
• Stratio의 Intelligence 모듈을 활용해 기술적·예측적 분석 수행 가능
• 기존 Databricks 프로젝트를 Stratio로 성공적으로 전환하면서 원활한 운영 및 데이터 분석 지속 가능

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육은 특정 산업 분야의 클라우드 환경에서 효과적인 데이터 관리를 습득하고자 하는 중급 수준의 데이터 엔지니어, 클라우드 아키텍트, 비즈니스 인텔리전스 전문가들을 위해 마련되었습니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 데이터 패브릭의 기본 원리 및 구성 요소에 대한 이해
• 데이터 통합 및 오케스트레이션 솔루션 설계와 구현 능력
• 산업별 클라우드 플랫폼 내에서 데이터 품질과 거버넌스 확보
• 산업 특성에 맞는 데이터 분석 및 의사결정을 위해 데이터 패브릭을 활용하는 방법
• 클라우드 데이터 관리 분야의 최신 트렌드와 기술 동향 파악 능력

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 본 실시간 교육은, 데이터 분석을 위해 효과적으로 데이터를 준비하고 다양한 종류의 데이터셋에서 정확성과 일관성을 보장하려는 초급 및 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 분석 및 모델링에 사용될 고품질이고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하기 위해서 데이터 준비가 얼마나 중요한지 명확히 이해하게 됩니다.
• 실제 데이터셋을 활용하여 데이터 수집, 정리, 변환 및 통합 기법을 실습적으로 익힐 수 있습니다.
• 데이터 관련 문제점, 불일치 요소 등을 효과적으로 파악하고 해결하는 능력을 갖추게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 초보자부터 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다. 조직 내에서 데이터 카탈로그를 이해하고 구현하며 효과적으로 활용하는 데 필요한 심도 있는 지식과 실무 역량을 습득할 기회입니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 조직 내에서 데이터 카탈로그를 효과적으로 구현하고 관리하는 방법을 익힙니다.
• 데이터 거버넌스와 규정 준수를 위해 데이터 카탈로그를 활용할 수 있습니다.
• 데이터 카탈로그를 이용해 효율적인 데이터 검색 및 발굴 역량을 개발합니다.
• 기존 데이터 시스템과의 원활한 연동을 위해 데이터 카탈로그를 통합할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실습 중심의 교육 과정은 NetApp ONTAP 클러스터를 구성하고 관리하며 문제를 해결하고자 하는 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• NetApp ONTAP 클러스터를 설치 및 구성할 수 있습니다.
• 스토리지 리소스와 네트워크 설정을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
• 보안 정책 및 접근 제어 체계를 구현할 수 있습니다.
• ONTAP 클러스터 환경을 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다.

교육의 주요 목표

• 검사관으로서 수행해야 할 업무들에 대한 실질적인 이해
• 감사를 수행하고 위험을 평가하는 방법에 관한 지식 습득
• 개인정보 처리와 관련된 최신 규제 및 기준 내용 파악

대한민국 지역에서 진행되는 이 강사 주도형 교육 과정은 중급 이상의 컴플라이언스 담당자, 법무팀, 개인정보보호 전문가들을 대상으로 합니다. 본 과정을 통해 조직 내 정보 열람 요청(SAR) 처리 체계가 효율적이고 합법적으로 운영되도록 도모할 수 있습니다.

교육을 이수한 후에는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• SAR과 관련된 법적 체계를 이해하게 됩니다.
• 법규 준수 범위 내에서 SAR을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
• 데이터 보호법상의 예외 사항 및 제한 조건들을 파악할 수 있습니다.
• 제3자 정보이 포함된 복잡한 요청까지도 적절히 다룰 수 있습니다.
• SAR에 대한 기록 관리와 응답 절차를 위한 최적의 방법을 실천할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 본 강의는 온라인 또는 오프라인 형태로, 데이터 유출에 적절히 대처할 수 있는 체계적인 방안을 배우고자 하는 중급 이상 수준의 IT 전문가 및 비즈니스 리더들을 위해 기획되었습니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 데이터 유출의 원인과 그로 인한 결과에 대한 이해
• 데이터 유출 예방 전략의 수립 및 실행
• 유출 사고를 억제하고 완화하기 위한 사고 대응 계획 수립
• 포렌식 조사를 실시하여 데이터 유출이 미치는 영향을 평가
• 데이터 유출 통지와 관련된 법적·규제 요건 준수
• 유출 사고로부터 복구하고 보안 체계를 강화하는 방법

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 초급부터 중급 수준의 학습자를 대상으로 하며, 데이터 클라우드를 활용해 데이터를 관리·분석하고 다양한 데이터 소스를 통합하며 데이터 워크플로우를 최적화하는 방법을 익히고자 하는 분들을 위한 것입니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 데이터 클라우드 플랫폼의 핵심 기능 및 장점에 대한 이해
• 데이터 클라우드 환경 설정 및 구성 방법 습득
• 다수의 데이터 소스를 단일 클라우드 환경으로 통합하는 기술
• 내장된 분석 도구를 활용해 데이터를 분석하고 실질적인 인사이트 도출
• 클라우드 환경에서 데이터 보안 및 규정 준수를 위한 모범 사례의 적용법

본 강의는 강사가 직접 진행하는 라이브 교육(온라인 또는 오프라인)으로서, 데이터 메시 기반 솔루션을 이해하고 설계 및 구현하려 하며 해당 분야의 전문 자격증 취득도 목표로 하는 중급 수준의 데이터 아키텍트, 엔지니어, 분석가, 기술 리더들을 대상으로 합니다.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육 과정은 NetApp ONTAP 기술을 기반으로 데이터 보호 체계를 구성하고 관리하고자 하는 중급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 이수하면 다음과 같은 역량을 확보할 수 있습니다:

• ONTAP 데이터 보호 아키텍처와 관련 개념에 대한 이해
• 신속한 데이터 복구를 위해 스냅샷 복사본을 구성하고 관리하는 방법
• 데이터 복제을 위한 SnapMirror의 구현 및 모니터링 기술
• 백업 및 아카이빙 전략 수립에 SnapVault와 기타 ONTAP 기능 활용법

이 강사 주도형 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 Oracle GoldenGate를 활용해 데이터 변환 작업을 설정·배포·관리하려는 시스템 관리자 및 개발자를 대상으로 합니다.

본 교육을 수료하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Oracle GoldenGate의 설치 및 구성 방법
• Oracle GoldenGate 도구를 이용한 Oracle 데이터베이스 복제 방식에 대한 이해
• Oracle GoldenGate 아키텍처의 구조와 원리 이해
• 데이터베이스 복제 및 마이그레이션 환경을 설정하고 실행하는 방법
• Oracle GoldenGate 성능 최적화 기법 및 문제 해결 방안 습득

교육 목적

• 폴란드 및 유럽법을 바탕으로 개인정보 보호 체계와 관련된 포괄적인 내용을 교육 대상자에게 소개합니다.
• 개인정보 처리에 관한 새로운 규칙들에 대한 실무 지식을 전달합니다.
• GDPR 시행과 관련하여 법적 위험이 가장 큰 영역들을 소개합니다.
• 개인정보 보호 담당자로서 독립적으로 업무를 수행할 수 있도록 실질적인 준비 과정을 제공합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Talend 데이터 스튜어드십을 활용해 데이터 품질 관리 및 개선 역량을 향상시키고자 하는 초급 및 중급 수준의 데이터 분석가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 데이터 품질 유지를 위한 데이터 스튜어드십의 역할에 대해 전반적으로 이해하게 됩니다.
• Talend 데이터 스튜어드십을 활용해 데이터 품질 관련 작업들을 관리할 수 있게 됩니다.
• 워크플로우 커스터마이징을 포함하여 Talend 데이터 스튜어드십 내에서 작업을 생성, 배정 및 관리하는 방법을 익힙니다.
• 도구의 보고 및 모니터링 기능을 활용해 데이터 품질 상태와 스튜어드십 활동을 추적할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석을 위해 Spotfire Analyst의 고급 기능들을 습득하고자 하는 비즈니스 분석가들을 위한 과정입니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 여러 팀원들과 시각화 자료를 공유할 수 있습니다.
• 역할 및 접근 제어 기반으로 소프트웨어 사용 권한을 관리할 수 있습니다.
• 지도 차트와 같은 다양한 시각화 요소를 만들 수 있습니다.
• R과 같은 통계 컴퓨팅 언어를 Spotfire와 연동할 수 있습니다.

대한민국에서 강사 주도형으로 진행되는 본 온라인 또는 오프라인 강좌는 기업 내 데이터 시스템을 설계·관리·평가하고자 하는 컴퓨터 엔지니어, 데이터 분석가 및 프로젝트 관리자를 위한 과정입니다.

강좌를 마치면 참가자는 다음 역량들을 갖추게 됩니다:

• 조직의 필요에 맞는 데이터 시스템 설계 가능
• 데이터 자산을 평가하여 효과적인 데이터 처리 체계 개발 가능
• 위험 최소화 전략을 실행해 안정적이고 견고한 기업용 데이터 아키텍처 구축 가능

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 주권 원칙을 이해하고 법적 규제를 준수하는 데이터 관리 전략을 수립하고자 하는 기업 리더들을 위한 과정입니다.

교육 종료 후 참가자들은 데이터 주권의 개념 정의, 관련 법규 파악, 규정 준수 위험 평가 및 국경 간 데이터 관리를 위한 거버넌스 체계 구축 능력을 갖추게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 교육 과정은 EBX5(TIBCO EBX)를 활용해 조직 내 마스터 데이터 관리 솔루션을 구현하고자 하는 개발자들을 대상으로 합니다.

강의 수료 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 요구사항을 분석하여 MDM 솔루션 아키텍처 설계하기
• 마스터 데이터의 관리 및 시스템 간 통합 구현하기
• 다수의 시스템 간에 데이터를 통합하고 전송하기
• 일치 및 병합 로직을 활용하여 EBX5로 데이터 가져오기
• 조직의 비즈니스 요구사항에 부합하는 데이터 모델 설계, 생성 및 문서화하기
• 제3자 서비스와 EBX5를 연동시키기

『KNIME 분석 플랫폼』 교육 과정은 무료로 이용 가능한 이 데이터 분석 플랫폼에 대한 종합적인 개요를 제공합니다. 본 과정에서는 데이터 처리 및 분석 기초, KNIME 설치와 구성 방법, 워크플로우 구축 절차, 비즈니스 모델 및 데이터 모델링 방법론을 소개합니다. 또한 고급 데이터 분석 도구들, 워크플로우 가져오기/내보내기, 여러 툴과의 연동 방식, ETL 프로세스, 데이터 탐색 기법 및 시각화 기술뿐만 아니라 R, Java, Python, Gephi, Neo4j와 같은 도구들과의 통합 기능까지 다룹니다. 마지막으로 보고서 작성 방법과 BIRT, KNIME WebPortal 간의 연동 방식도 설명합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 여러 도메인에 걸쳐 제품, 고객, 공급업체 등의 데이터를 관리하기 위해 Pimcore를 활용하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 서로 다른 시스템에 분산된 복잡한 마스터 데이터를 통합할 수 있습니다.
• 다양한 출처와 형식에서 가져온 데이터를 바탕으로 복잡한 멀티도메인 데이터 모델을 설정할 수 있습니다.
• 조직 내의 데이터 계층 구조 및 체계를 모델링하고 저장하며 관리할 수 있습니다.
• 마스터 데이터를 정제, 매칭, 검증 및 표준화할 수 있습니다.
• PIM 데이터를 디지털 자산 관리(DAM), 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 및 사용자 경험/고객 경험 설계(UX/CX)와 연동시킬 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 실시간 교육은 초급, 중급 및 고급 수준의 데이터 전문가들을 대상으로 하며, 참가자들은 Microsoft Purview를 활용해 데이터 거버넌스와 컴플라이언스 역량을 향상시키게 됩니다.

교육 종료 후에는 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Microsoft Purview 설치 및 구성 방법
• 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스 정책 구현
• 데이터 탐색 및 분류 기능 활용
• 데이터 컴플라이언스 상태 모니터링 및 관리

본 교육 과정은 참가자들이 조직 내에서 현대적인 데이터 제품을 어떻게 기획하고, 설계하며 배포하고 관리하는지에 대해 실용적이고 비즈니스 중심적인 시각으로 접근하도록 돕습니다. 교육에서는 비즈니스 기회 발굴부터 확장 가능한 아키텍처 설계, 안정적인 데이터 파이프라인 구축, 분석 및 인공지능 기능 통합, 최종 사용자를 위한 제품화에 이르기까지 데이터 제품의 전체 생명주기를 다룹니다. 참가자들은 현대적인 데이터 생태계, 클라우드 기반 아키텍처, 데이터 엔지니어링 실무 지식과 거버넌스 원칙은 물론 데이터 기반 기업의 미래를 이끌 신기술 동향까지 폭넓게 이해하게 됩니다. 본 과정은 전략적 사고와 기술적 구현 방법을 결합함으로써, 참가자들이 비즈니스 요구사항과 현대 데이터 플랫폼 간의 연결 고리를 효과적으로 형성할 수 있도록 지원합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 강사 주도형 교육은 Talend Administration Center를 설치·관리하여 기업의 역할과 작업들을 효과적으로 운영하고자 하는 시스템 관리자, 데이터 사이언티스트, 비즈니스 분석가들을 대상으로 합니다.

교육을 이수하면 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Talend Administration Center를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• Talend 관리 체계에 대한 기본 개념을 이해하고 실무에 적용할 수 있습니다.
• Talend 환경에서 비즈니스 프로젝트 및 작업을 생성, 배포, 실행할 수 있습니다.
• 데이터셋의 보안 상태를 모니터링하고 TAC 프레임워크에 기반한 비즈니스 절차를 설계할 수 있습니다.
• 빅데이터 관련 응용 분야에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 워크숍(대한민국, 온라인 또는 현장 교육)은 Talend Open Studio for Big Data를 활용해 빅데이터 처리 과정을 간소화하고자 하는 기술 전문가들을 위한 교육입니다.

교육을 수료한 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Talend Open Studio for Big Data를 설치 및 구성할 수 있습니다.
• Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR, Apache와 같은 빅데이터 시스템에 연결할 수 있습니다.
• Open Studio의 빅데이터 관련 컴포넌트 및 커넥터를 이해하고 설정할 수 있습니다.
• MapReduce 코드가 자동 생성되도록 매개변수를 구성할 수 있습니다.
• Open Studio의 드래그 앤드 드롭 인터페이스를 활용해 Hadoop 작업을 실행할 수 있습니다.
• 빅데이터 파이프라인을 시범적으로 구축할 수 있습니다.
• 빅데이터 통합 프로젝트를 자동화할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강의식 실습 교육에서는 참가자들이 Talend Open Studio for ESB를 사용하여 서비스와 그 상호작용을 생성하고 연결하며 관리하는 방법을 배우게 됩니다.

강의 종료 시점에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 다양한 배포 환경에서 ESB 기술을 단일 패키지 형태로 통합하고 최적화하여 제공할 수 있습니다.
• Talend Open Studio의 가장 빈번하게 사용되는 구성 요소들을 이해하고 활용할 수 있습니다.
• 모든 애플리케이션, 데이터베이스, API 및 웹 서비스를 통합할 수 있습니다.
• 서로 다른 종류의 시스템과 애플리케이션을 원활하게 통합할 수 있습니다.
• 기존 Java 라이브러리를 프로젝트에 통합하여 기능을 확장할 수 있습니다.
• 커뮤니티에서 제공하는 구성 요소와 코드를 활용해 프로젝트를 확장할 수 있습니다.
• 드래그 앤 드롭 방식의 Eclipse 환경 내에서 시스템, 애플리케이션 및 데이터 소스를 신속하게 통합할 수 있습니다.
• 최적화되고 재사용 가능한 코드를 생성함으로써 개발 시간과 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.