교육개요
- 빅데이터 처리 part
1은
빅데이터 처리를 위한 전략 방향 분석 능력에 대한 배경 이론과 실무 기술을 학습할 수 있도록 구성하였다
학습목표
- 수집
데이터의 크기, 생성속도, 빈도에
따른 빅데이터 처리
전략, 방침과
목표를 수립할 수 있다.
- 빅데이터 처리
전략, 방침, 목표에
따라 빅데이터 처리
기술 적용을 위한 인프라 및 소프트웨어 구성 요구사항을 수집, 정의, 검토할 수
있다.
- 검토된
요구사항에 따라 데이터 분석 수행을 위하여 필요한 자원, 일정을
계획하고, 수행
범위를 조정할 수 있다.
- 빅데이터 처리
전략, 방침, 목표, 요구사항, 수행 자원, 일정, 범위에
따라 빅데이터 처리
계획서를 작성할 수 있다
- 빅데이터 처리환경
구축을 위하여 빅데이터 처리
소프트웨어를 검토하여, 하드웨어
및 소프트웨어 아키텍처 설계서를 작성할 수 있다.
- 빅데이터 처리
계획서와 아키텍처 설계서에 따라 빅데이터 처리
하드웨어와 소프트웨어를 설치할 수 있다.
- 시스템의
기능과 성능을 위해서 빅데이터 처리
소프트웨어의 매뉴얼에 따라 처리 환경을 구성할 수 있다.
- 구성된 빅데이터 처리
시스템 로그를 분석하여 이상 유무를 테스트하고 뮨제가 발견시 튜닝할 수 있다.
학습대상
- 과정에
대한 학습자의 선수능력 : 빅데이터 수집, 빅데이터 저장, 리눅스 기초,
Java 프로그래밍,
SQL, RDBMS, 클라우드 컴퓨팅
- 전공 및
직군 : 재직자, 실업자, 직업능력개발훈련교사
등 현장 업무 능력을 키우고자 하는 자 등
- 연령대 : 20
~30대
- 특 징 : 정보통신
관련 학과 2년제 이상
대학 졸업자 또는 산업기사 과정 이수자, 해당 분야
3년 이상
직무 수행자
수료기준안내
* 수료 기준(반영비율)
총점
, 항목
, 반영비율
, 기준
으로 이루어진 테이블
| 총점 |
항목 |
반영비율 |
기준 |
| 80점 이상 |
진도율 |
100% |
0점 이상 |
총 학습시간 : 00시 00분 00초
4. 빅데이터 처리 인프라 및 S/W 구성
()
5. 빅데이터 처리 인프라 및 S/W 활용
()
12. 하둡 에코 시스템 - 데이터 수집
()
14. 하둡 에코 시스템 - 데이터 처리 및 분석
()
강사소개
구자환(성균관대학교 사회과학대학 연구교수)
<학력>
1995. 2 성균관대학교 정보공학과 학사
1997. 2 성균관대학교 일반대학원 정보통신전공 석사
2006. 2 성균관대학교 일반대학원 전기전자컴퓨터공학전공 박사
<경력>
1999 –2002 LG CNS 기술연구부문 기반기술 아키텍트
2007 –2010 미국 위스콘신대학교 컴퓨터과학과 박사후연구원
2010 –2012 ㈜차후 기술연구소 본부장
2015 –2016 ㈜지어소프트 연구소장
2012 –현재 ㈜더모스트컨설팅 대표이사
2016 –현재 성균관대학교 사회과학대학 연구교수 (빅데이터전공 교수)
<주요활동>
한국연구재단 연구과제 평가위원
한국건설교통기술평가원 신기술인증 심사위원
고용노동부 NCS기반 응용 SW 및 빅데이터 훈련지도 교수
2002 ~ 2003 두원공과대학 소프트웨어 개발과 강의
2003 ~ 2006 한국정보통신교육원 강의
2012 중소기업 R&D 기획지원사업 평가위원
2012 ~ 현재 한국연구재단 일반연구자지원사업 평가위원
2013 ~ 현재 한국건설교통기술평가원 기술인증 심사위원
교재정보
1) 문헌
- 주교재: 김강원, 실무로 배우는 빅데이터 기술, 위키북스, 2017
박두순 , 문양세 , 박영호 , 윤찬현 , 정영식 , 장형석, 빅데이터
컴퓨팅 기술, , 한빛아카데미, 2014
-부교재: 오퍼 멘델리비치, 하둡과 스파크를 활용한 실용 데이터 과학, 길벗, 2016
박두순, 빅데이터 컴퓨팅 기술, 한빛아카데미, 2015
이상한, 빅데이터 시스템 구축 가이드, 프리렉, 2015
미래창조과학부, 빅데이터 활용 단계별 업무절차 및 기술활용 매뉴얼,
한국정보화진흥원, 2014
톰 화이트, 하둡 완벽 가이드, 한빛미디어, 2013
2) 기타자료
* 없음.
