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강의 / 현장 데이터 처리 및 모델 적용

빅데이터 처리 1

[교육목적] - 수집 데이터의 크기, 생성속도, 빈도에 따른 빅데이터 처리 전략, 방침과 목표 수립 - 빅데이터 처리 전략, 방침, 목표에 따라 빅데이터 처리 기술 적용을 위한 인프라 및 소프트웨어 구성 요구사항의…

중급 0일 과정 15시간

강의 소개

[교육목적]
- 수집 데이터의 크기, 생성속도, 빈도에 따른 빅데이터 처리 전략, 방침과 목표 수립
- 빅데이터 처리 전략, 방침, 목표에 따라 빅데이터 처리 기술 적용을 위한 인프라 및 소프트웨어 구성 요구사항의 수집, 정의, 검토
- 빅데이터 처리 전략, 방침, 목표, 요구사항, 수행 자원, 일정, 범위에 따라 빅데이터 처리 계획서 작성

강의 정보

강의 레벨: 중급
수강자 수: 1명
이수시간: 15시간
교육일 수: 0일
제공기관: 한국과학기술정보연구원
분야: 현장 데이터 처리 및 모델 적용

커리큘럼

섹션 15개 · 학습항목 166개

1.빅데이터 처리 시스템 개요 12개

2.빅데이터 처리 시스템 구축 전략 12개

3.빅데이터 처리 준비 10개

4.빅데이터 처리 인프라 및 S/W 구성 10개

5.빅데이터 처리 인프라 및 S/W 활용 9개

6.빅데이터 처리 방식 및 솔루션 12개

7.빅데이터 처리 계획 및 환경 수립 11개

8.빅데이터 처리 시스템 H/W 구성 12개

9.빅데이터 처리 시스템 S/W 구성 12개

10.하둡 코어 구성 13개

11.하둡 에코 시스템 개요 12개

12.하둡 에코 시스템 - 데이터 수집 11개

13.하둡 에코 시스템 - 유지 관리 9개

14.하둡 에코 시스템 - 데이터 처리 및 분석 9개

15.빅데이터 처리 시스템 구축 12개

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.1 AI 도구 활용

2. AI문제해결역량

EV Lv.2 실행 및 검증
SL Lv.2 AI 솔루션 설계
PD Lv.5 문제 정의
AN Lv.2 업무 분석

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