데이터의 중심 빅데이터 아카데미
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빅데이터 기술 전문가 23기
과정개요
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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
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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 |
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하둡 분산 파일 시스템 |
- Hadoop이란 무엇인가? - HDFS(하둡 분산 파일 시스템) - Hadoop 설치(Windows) |
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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 |