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빅데이터 플랫폼 Hadoop Ecosystem (하둡 에코시스템) 이해 및 응용 (설치 및 운영구성) Part.4 (完)
담당강사 : 장영완
| 강의구성 | 총 9강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
36,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
Virtual Machine (가상머신), Hadoop-1.04, Hive-0.9.0 모두무료 버전 |
| 담당강사 |
장영완 강사
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참고도서 |
| 강의구성 | 총 9강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
36,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 중급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
Virtual Machine (가상머신), Hadoop-1.04, Hive-0.9.0 모두무료 버전 |
| 담당강사 |
장영완 강사
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- 과정소개
-
1.하둡 에코시스템 기초 이해와 환경 구축
리눅스 기반 환경에서 Hadoop의 구조와 동작 원리를 이해하고, 단일 노드 환경에 HDFS·MapReduce·Hive를 직접 설치하여
하둡 에코시스템의 기본 토대를 구축합니다.
2.데이터 처리 응용 및 빅데이터 분석 기초 역량 강화
HDFS 파일 관리, MapReduce 실행, HiveQL 활용 실습을 통해 하둡의 핵심 구성 요소를 실제로 운영·관리할 수 있는 능력을
실습 중심으로 학습합니다.
3.데이터 처리 응용 및 빅데이터 분석 기초 역량 강화
정형·비정형 데이터를 하둡 환경에서 처리하고, Hive를 활용한 데이터 분석 및 응용 사례를 통해 빅데이터 처리 흐름과 실무 활용
가능성을 이해합니다.
- 학습목표
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1.하둡 에코시스템의 구조와 핵심 구성요소를 이해한다
HDFS, MapReduce, Hive의 역할과 동작 원리를 이해하여
하둡 기반 빅데이터 처리 구조를 설명할 수 있다.
2.리눅스 환경에서 하둡과 하이브를 직접 설치·구성할 수 있다
단일 노드 하둡 환경을 구축하고,
기본적인 운영 및 설정을 수행할 수 있다.
3.하둡 기반 데이터 처리와 분석 실습을 수행할 수 있다
HDFS 파일 관리와 HiveQL을 활용하여
데이터 저장·조회·분석의 기본 응용 능력을 갖춘다.
- 교육대상
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· 서버를 운용하거나 구축하고자 하는 대상자 누구나
· 컴퓨팅적 사고력을 기르고자 하는 회원 누구나
. 자격증을 취득하고자 하는 회원 누구나
- 선수 과정
- 리눅스 언어 및 DB Skil 초급수준
차시별 학습목표
- 01. 대용량 데이터 분석 업무의 특성을 이해하고, 효율적인 분석 환경을 위해 필요한 요구사항을 설명할 수 있다.
- 02. 대용량 데이터 분석 환경에서 요구되는 조건을 바탕으로, 기존 처리 방식과 다른 분석 중심 처리 방식의 방향성을 설명할 수 있다.
- 03. 대용량 데이터 분석 환경에서 요구되는 방향성을 바탕으로, 분석 중심 데이터 처리 환경을 구현하기 위한 접근 방식을 설명할 수 있다.
- 04. 분석 중심 데이터 처리 환경을 구현하기 위한 기술의 기본 개념을 이해하고, 해당 기술이 기존 처리 방식의 한계를 어떻게 보완하는지 설명할 수 있다.
- 05. 분석 중심 데이터 처리 기술의 내부 구조와 주요 구성 요소를 이해하고, 각 구성 요소가 데이터 처리 과정에서 수행하는 역할을 설명할 수 있다.
- 06. 분석 중심 데이터 처리 기술을 사용하기 위한 기본 환경 구성 요소를 이해하고, 서비스 동작을 위해 필요한 기본 설정 항목을 설명할 수 있다.
- 07. 분석 중심 데이터 처리 환경에서 데이터를 구조화하여 정의하는 방법을 이해하고, 기본적인 데이터 활용 흐름을 설명할 수 있다.
- 08. 정의된 데이터를 기반으로 기본적인 데이터 조회와 분석을 수행하는 흐름을 이해하고, 분석 중심 환경에서 데이터 확인·분석 작업이 어떻게 이루어지는지 설명할 수 있다.
- 09. 조건과 집계 개념을 활용한 데이터 분석 흐름을 이해하고, 분석 중심 환경에서 데이터 요약·해석이 어떻게 이루어지는지 설명할 수 있다.
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.