데이터의 중심 빅데이터 아카데미

빅데이터 기술 전문가 23기

과정개요

  • 교육목표

    – 빅데이터 처리기술에 대한 기본 아키텍처 이해
    – 실습을 통한 오픈소스 기반의 빅데이터 처리 기술 시스템을 구축
    – 빅데이터 수집, 저장, 처리 능력 학습

  • 교육대상

    1) 우선지원대상기업 소속 재직자
    * 이외 중소기업 요건을 갖춘 기업도 우선지원대상기업으로 간주(동법 시행령 12조 2항)

  • 교육기간

    1) 사전교육 : ‘22.08.01.(월) ~ 08.21.(일), 온라인 학습
    2) 집체교육 : ‘22.08.22.(월) ~ 09.02.(금), 10:00~18:00(오프라인)
    3) 프로젝트 : ‘22.09.05.(월) ~ 10.13.(목), 오프라인으로 진행
    * 프로젝트 멘토링 및 스터디(1-4주차) : 주 1회 토요일, 10:00~15:00
    * 프로젝트 발표회(5주차) : 10.13.(목), 19:30~21:30

     

  • 교육인원

    25 명

  • 준비사항

    1) 중식 및 주차는 지원이 불가합니다.
    2) 개인 노트북(권장사양 : 윈도우 10, RAM 16GB)을 반드시 지참해주시기 바랍니다.
    3) 교육비 전액 지원

  • 유의사항

    1) 본 프로그램은 산업계 재직자 대상 과정으로 공무원, 교수, 학생, 미취업자 등은 신청이 불가합니다.
    2) 빅데이터 기술 전문가 과정 수료생은 신청이 불가합니다.
    3) 당해연도(2022년) 빅데이터 아카데미 수료생은 차년도부터 타 교육과정 신청이 가능합니다.
    ※ 단, 수료생은 교육과정별 총 정원의 20% 내외에서 선발
    4) 증빙 서류 제출 이후 수강 취소자 또는 미수료자의 경우 해당연도를 포함하여 2년간 신청이 불가합니다.

  • 수료기준

    <아래 조건을 모두 충족>
    1) 사전 교육 이수
    2) 교육 출석률 80% 이상 달성
    * 출석률은 집체교육과 파일럿 프로젝트를 기준으로 산정합니다.
    3) 파일럿 프로젝트 산출물 제출

상세 커리큘럼

구분 교과목명 상세내용 시간(기간) 교육장
1단계 (사전교육) 빅데이터처리 기술 개요
- Big Data란 무엇인가?
- Big Data 처리 기술 아키텍처
8.1 ~ 8.21 kdata 제공
리눅스 기초및 활용
- 리눅스 기초 및 활용
하둡 분산 파일 시스템
- Hadoop이란 무엇인가?
- HDFS(하둡 분산 파일 시스템)
- Hadoop 설치(Windows)
2단계 (집체교육) 빅데이터 기술전문가 과정개요
- 빅데이터 처리 기술 소개
- 빅데이터 처리 기술 아키텍처
- 빅데이터 처리 기술 별 활용
- 빅데이터 처리 기술 실습환경 이해
8.22 오프라인
분산 파일저장 / 분산 파일처리
- Hadoop 개요
- Hadoop 아키텍처의 이해
- HDFS / YARN 클러스터 구축
- HDFS / YARN 주요 명령어 실습
8.23 ~ 8.24
분산 메세징 처리
- 데이터 품질관리 개요
- 데이터 품질 진단
. 데이터 유형별 품질 진단
8.25 ~ 8.26
Spark 기반 빅데이터 처리
- 데이터 품질 진단
. 정형/비정형
- 데이터 품질 평가 프레임워크
. 빅데이터/인공지능 학습용 데이터/거래 데이터
8.29 ~ 8.30
ElasticSearch를 활용한 데이터 검색 및 시각화
- 데이터 가치 개요
- 데이터 자산/상품 가치
- 데이터 상품 가치 평가방법
- 데이터 상품가격 결정 및 거래
8.31 ~ 9.1
Data Lake 실습
- 데이터 기본법
- 데이터 거래 계약 및 사례
9.2
3단계 (프로젝트) 과제 선정
- 데이터 상품 유형
- 데이터 수요 목적별 거래 사례 
- 데이터 거래 플랫폼
9.17 오프라인 (장소는 추후 공지)
데이터 처리 & 가공
- 데이터 상품 기획 
- 데이터 결합과 데이터 전문기관 
- 데이터 카탈로그 기획
- 데이터 영업 및 마케팅 
9.24
EDA & 모델링
- 산업별 데이터 특성 및 사업화 
 . 금융 데이터 
 . 유통/소비 데이터
10.1
결과 도출
- 데이터 상품 기획 
- 데이터 결합과 데이터 전문기관 
- 데이터 카탈로그 기획
- 데이터 영업 및 마케팅 
10.8
발표 및 평가
- 결과 발표 및 평가
10.13

※ 상기 커리큘럼은 사정에 따라 변동될 수 있습니다

교육장소





집체교육

교육장비대면 교육 혹은 Kdata

주소비대면 교육 혹은 Kdata

프로젝트

교육장비대면 교육 혹은 Kdata

주소비대면 교육 혹은 Kdata