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강의 / 현장 데이터 처리 및 모델 적용

빅데이터 처리 2

[교육목적] - 수집 데이터의 크기, 생성 속도, 빈도에 따른 빅데이터 처리 전략, 방침과 수집 데이터의 크기, 생성 속도, 종류에 따라 분산병렬처리 모델을 정의 - 분산병렬처리 모델에 따라 데이터의 분산 저장 구조…

중급 0일 과정 15시간

강의 소개

[교육목적]
- 수집 데이터의 크기, 생성 속도, 빈도에 따른 빅데이터 처리 전략, 방침과 수집 데이터의 크기, 생성 속도, 종류에 따라 분산병렬처리 모델을 정의
- 분산병렬처리 모델에 따라 데이터의 분산 저장 구조를 정의하고, 분산파일시스템에 블록단위로 데이터를 저장
- 정제한 데이터를 저장소에 저장하여 목적하는 응용시스템을 구축하거나, 응용 뷰(View)를 작성

강의 정보

강의 레벨: 중급
수강자 수: 0명
이수시간: 15시간
교육일 수: 0일
제공기관: 한국과학기술정보연구원
분야: 현장 데이터 처리 및 모델 적용

커리큘럼

섹션 15개 · 학습항목 161개

1.맵리듀스 프레임워크 9개

2.빅데이터 분산 저장 구조 11개

3.HDFS에 파일 저장하기 10개

4.맵리듀스 11개

5.맵리듀스 소스코드 분석하기 11개

6.맵리듀스 작업 실행하기 11개

7.피그를 이용한 데이터 처리 11개

8.피그를 활용한 데이터 분석 11개

9.하이브를 이용한 데이터 처리 10개

10.하이브를 활용한 데이터 분석 11개

11.스트림 데이터 분석을 위한 분산 시스템 처리 11개

12.스파크 대화용 프로그램 실행하기 11개

13.스파크 응용 프로그램 실행하기 11개

14.스파크 스트리밍 11개

15.스파크 스트리밍 작업 실행하기 11개

관련 스킬

역량 영역 2개

이 강의를 수료하면 아래 역량을 기를 수 있습니다. 학습항목에 많이 걸린 스킬부터 표시됩니다.

1. AI활용역량

AI Lv.2 AI 도구 활용
AI Lv.3 AI 도구 활용
EX Lv.2 AI 기술 확장

2. AI문제해결역량

EV Lv.2 실행 및 검증
AN Lv.2 업무 분석
SL Lv.4 AI 솔루션 설계

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