강의 안내

학과 소개
Splunk를 활용한 빅데이터 플랫폼 설계/구축/운영 실습(1)_기초(4주)
준비물 개인 노트북
담당자 (02-332-2145) help@bigdatacampus.co.kr

강의특징

단순히 통계 지식을 전달하는 통계 교육은 가라! R과 SPSS를 활용한 기초 및 고급 통계 단기 완성 통계 강 30년 경력의 세계적인 전문가가 사례 데이터 분석을 통해서 인사이트를 뽑아내는 능력을 키워주는 강의!

학과 소개
다양한 분석 플랫폼 구성 요소에 대한 이해 클라우드 환경 기반에 기반한
데이터 분석 플랫폼 설계/구축/운영 실습
프로젝트 기반 실습 중심 강의
실전에서의 데이터 분석 플랫폼은 정해진 모습이 없습니다. 기업의 환경과 여건에 따라 다양한 모듈과 컴포넌트들을 통해 구성되게 됩니다. 다양한 구성 요소들에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. 초기 투자 비용이 과도하게 소요되고 서비스 규모에 따른 유연한 축소/확장이 어려운 On-premise 방식은 새로운 플랫폼을 구축하는 입장에서는 큰 장애 요인이 됩니다. 반면, 클라우드 방식은 초기 투자 비용을 최소화하고 플랫폼 구축 후 서비스의 성패에 따라 서비스의 규모를 유연하게 조절할 수 있습니다. 본 과정은 클라우드 환경 기반의 프로젝트 실습으로 실전에서의 활용 가능성이 높습니다. 일방적인 강의를 통한 지식은 오래가지 않습니다. 본 강의는 팀 구성을 통한 팀 프로젝트 중심의 강의입니다. 팀 별 각기 다른 과제를 통해 개별 팀만의 고유한 데이터 분석 플랫폼을 구현해 보면서 플랫폼 전반에 대한 이해를 높이고 실전적인 구현 능력을 키울 수 있습니다.

과정 목표

  • 데이터 분석 플랫폼 핵심 구성 요소들에 대한 이해
  • 클라우드 운영 환경의 이해
  • 팀 프로젝트에 기반한 경험 중심 교육
  • 데이터 분석 플랫폼 설계/구축/운영에 대한 기본 역량 배양

추천 선수 과정

  • 기초 통계
    R 기초와 데이터 분석 실습
    파이썬 기초와 분석 실습

수강 대상

  • 플랫폼 설계와 구축, 운영이 처음이신 분
    데이터 수집/처리/저장/활용과 데이터 기반 분석 모델 개발, 데이터 시각화 등 데이터 분석을 위한 요소들은 많습니다.
    이것들이 플랫폼에 기반하여 자동화되지 않는다면 실전에서는 활용도는 떨어질 수 밖에 없습니다.
    플랫폼 설계와 구축, 운영 경험이 없는 분이라도 프로젝트에 기반한 과제 수행을 통해 기초를 확실히 다질 수 있습니다.
  • 데이터 분석의 실제적인 활용을 경험해 보고 싶으신 분
    일부 데이터 분석 과정을 접해 보았으나 직접적인 활용 경험이 없거나 일부 영역에 국한하여 활용해 보신 분들에게 추천 드립니다.
    데이터 분석 플랫폼의 전체 그림을 이해하고 프로젝트에 기반한 직접적인 활용 경험을 통해 데이터 분석 전반을 이해하실 수 있습니다.
  • 데이터 분석 플랫폼 도입을 고민하시는 분
    데이터 분석 기반의 서비스 제공을 고민하고 있으나 적절한 방법이나 해결책을 고민하시는 분들에게 추천 드립니다.
    프로젝트 기반의 데이터 분석 플랫폼 구축 경험을 통해 막연했던 플랫폼 도입 방법에 하나의 방향을 제시해 드립니다.

4주 상세 커리큘럼

상세 커리큘럼 A
주차 학습 내용
1주
    < 학습 목표 >
  • · 과정 구성에 대한 이해
  • · 팀 프로젝트 기반 분석 플랫폼 구축 사전 작업
    < 학습 내용 >
  • · 과정의 세부 내용 소개
  • · 과정의 범위와 산출물 관리 방안 수립
  • · 팀 빌딩 및 구성원 간 역할 정의
  • · 문제 정의(과제 선정) 및 데이터 정의/검증
3주
    < 학습 목표 >
  • · 데이터 분석 플랫폼 기본 컴포넌트 이해 (2/2)
  • · 데이터 분석 플랫폼 Architecture 설계
    < 학습 내용 >
  • · Public Cloud (AWS) 인스턴스 생성 및 운영 환경 설정
  • · 데이터 수집/처리/저장/활용을 위한 프로세스 정의
  • · 핵심 컴포넌트 정의
  • · 데이터 분석 플랫폼 Architecture 토의/설계
상세 커리큘럼 B
주차 학습 내용
2주
    < 학습 목표 >
  • · 데이터 분석 플랫폼 기본 컴포넌트 이해 (1/2)
  • · 팀 별 과제 및 데이터 확정
    < 학습 내용 >
  • · AWS, Splunk, R, Python 등의 분석 도구 활용
  • · 데이터 탐색을 통한 과제 적합성 검증
  • · 외부 데이터의 활용과 연계 방안
4주
    < 학습 목표 >
  • · 데이터 분석 플랫폼 구축 I (1/2)
    < 학습 내용 >
  • · 클라우드 환경에 데이터 분석 플랫폼을 위한 기본 환경 구성
  • ·데이터 처리/분석/모델링에 필요한 라이브러리/모듈 구현

교수 소개

프로필 사진
    제임스 교수
  • "I divide the world into learners and non-learners"
    끝임없이 배우려고 노력하고 있으며, 작은 지식이라도 나누고 이를 통해 좀 더 깊이 있게 배워나가고 있는 제임스입니다.
    관심분야는 데이터분석, 머신러닝, Open Cloud (AWS, Azure), Agile 방법론이며,
    주로 사용하는 개발 언어는 Java, Python, Scala, C# 입니다.
  • 서울과학종합대학원 빅데이터MBA 과정에서 동일한 강의를 진행하고 있으며, 15년의 다양한 개발/프로젝트 경험과 노하우를 바탕으로 쓸모있는 지식을 전달하고자 노력하고 있습니다.

수강료

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일반등록가 80만원
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