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교육일정 및 신청
아파치스파크기반 빅데이터 분석
| 차수 | 교육기간 | 시간 | 교육장소 | 신청하기 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2018년 03월 29일(목) ~ 03월 31일(토) 종료 |
|
NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
| 2 | 2018년 05월 31일(목) ~ 06월 02일(토) 종료 |
|
NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
| 3 | 2018년 07월 16일(월) ~ 07월 18일(수) 종료 |
|
NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
| 4 | 2018년 09월 13일(목) ~ 09월 15일(토) 종료 |
|
NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
| 5 | 2018년 10월 22일(월) ~ 10월 24일(수) 종료 |
|
NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
| 6 | 2018년 11월 26일(월) ~ 11월 28일(수) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
교육목표
- 빅데이터 생태계의 기술들을 알아보고 기능들을 알수 있다.
- 대용량 데이터를 처리하고 분석하기 위해 스칼라로 스파크 애플리케이션을 개발할 수 있다.
- 스파크아키텍처를 이해하고 애플리케이션을 개발할 수 있는 스파크코어를 이해하고 스파크쉘을 이용하여 대화형 데이터를 분석할 수 있다.
- 스파크 애플리케이션을 개발하고 실행할 수 있으며 스파크 스트리밍을 이용한 고속 데이터 스트림 처리방법을 이해하고 활용할 수 있다.
- 스파크SQL을 이해하고 상호대화형 대용량데이터를 분석할 수 있으며, 머신러닝을 이해하고 MLlib와 스파크 ML을 이용하여 머신러닝 애플리케이션을 개발할 수 있다.
- GraphX를 이용한 그래프 지향 데이터 분석과 그래프 알고리즘 구현방법을 이해하고, 다양한 클러스터매니저를 이용한 스파크 디플로이방법, 스파크 애플리케이션 모니터링방법을 습득할 수 있다.
교육내용
- 데이터 생태계(하둡, 데이터직렬화, 칼럼기반스토리지, 메시징시스템, NoSQL, 분산SQL쿼리엔진)
- 스칼라프로그래밍 (함수형 프로그래밍, 스칼라 기본, 스칼라 애플리케이션)
- 스파크 코어 (스파크 아키텍처, 스파크 애플리케이션개발, 스파크 쉘)
- 스파크 애플리케이션 (코딩, 컴파일 및 실행, 모니터링 및 디버깅)
- 스파크 스트리밍 애플리케이션
- 스파크 SQL (SQL 이해, 스파크 SQL JDBC서버를 이용한 대화형 분석)
- 스파크 머신러닝 (머신러닝의 이해, 스파크 머신러닝 라이브러리, 스파크ML)
- 스파크그래프 (GraphX이해 및 실습)
- 스파크 디플로이 (클러스터 매니저-스탠드얼론 클러스터 매니저, 아파치 메소드, 얀)
- 스파크 모니터링 (스탠드얼론애플리케이션, 스파크애플리케이션)
| 일차 | 과목 | 내용 |
| 1일차 | 빅데이터 생태계 | 빅데이터 생태계의 기술들을 알아보고 기능들을 알수 있다. - 하둡 |
| 스칼라 프로그래밍 | 대용량 데이터를 처리하고 분석하기 위해 스칼라로 스파크 애플리케이션을 개발할 수 있다. - 함수형 프로그래밍 | |
| 2일차 | 스파크 코어 | 스파크아키텍처를 이해하고 애플리케이션을 개발할 수 있는 스파크코어를 이해하고 스파크쉘을 이용하여 대화형 데이터를 분석할 수 있다. - 스파크 아키텍처- 스파크 애플리케이션 개발 - 스파크 쉘 |
| 스파크 애플리케이션 | 스파크 애플리케이션을 개발하고 실행할 수 있으며 스파크 스트리밍을 이용한 고속 데이터 스트림 처리방법을 이해하고 활용할 수 있다. - 애플리케이션 컴파일 및 실행 | |
| 3일차 | 스파크 SQL 및 머신러닝 | 스파크SQL을 이해하고 상호대화형 대용량데이터를 분석할 수 있으며, 머신러닝을 이해하고 MLlib와 스파크 ML을 이용하여 머신러닝 애플리케이션을 개발할 수 있다. - 스파크 SQL 이해 |
| 스파크 그래프 디플로이와 모니터링 | GraphX를 이용한 그래프 지향 데이터 분석과 그래프 알고리즘 구현방법을 이해하고, 다양한 클러스터매니저를 이용한 스파크 디플로이방법, 스파크 애플리케이션 모니터링방법을 습득할 수 있다. - GraphX 이해 및 실습 |
교육대상
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