초급자를 위해 준비한
[데이터 엔지니어링] 강의입니다.
여러분들은 빅데이터 프로세싱의 4단계에 해당하는 [데이터 수집 ▶ 데이터 저장 ▶ 데이터 분석 ▶ 표현] 에 대한 내용을 이론 30% + 실습 70%으로 이루어진 코드랩 방식으로 보다 재밌고 체계적으로 학습합니다 🧑🏻🏫
이런 걸
배워요!
Bigdata Processing Pipeline
Data Acquisition
Data Storage
Data Visualization
Data Analysis
Hadoop Distributed Filesystem
Spark Apache
ELK Stack (Elasticsearch)
실습 중심으로 알차게 배우는
빅데이터 파이프라인 마스터!
special thanks to my lovely students 👨🏻🎓
* appreciate it, believe you'll do well anywhere 👩🏻🎓
데이터 처리 이론 및 실습
빅데이터 파이프라인의 핵심!
안녕하세요, J.PHIL 입니다 🙇🏻
좋은 기회를 맞이하여 인프런에서 첫 강의로 빅데이터 시스템 구축 및 분석에 관심있는 입문자를 위해 ‘데이터 처리 이론 및 실습’ 강의를 진행하게 되었습니다.
한눈에 보는 핵심 키워드
Mastering Big Data Processing: Tools and Techniques for Success
Distributed System
Apache Spark
HDFS
Elasticsearch
Logstash
Kibana
Crawler
Scraping
Selenium
AWS S3
Node.js
Docker우리는 왜 이 강의를
들어야 할까요? 📚
최근 약 10년 동안의 급진적인 기술 발전으로 인해 다양한 플랫폼과 서비스가 생겨나고, 다양한 고객들이 그 위에서 질 높은 삶을 영위하고 있습니다. 이에 우후죽순으로 발생하는 데이터 가운데 많은 기업들이 그 중에서 가치 있는 데이터를 발굴하고 추출하여 BM(Business Model)을 설계함으로써 좀 더 우리에게 가치있는 삶을 제공하고 있습니다.
이런 환경에서 저희 엔지니어들👷🏻이 “감히 미래를 예측하고 대응한다면” What and How 준비해야 할까요? 바로 데이터를 관리하고 다루는 능력을 길러야 합니다. 역으로 여러분이 데이터를 잘 다루게 되고 더불어 잘 표현까지 할 수 있다면, 산업에 어떤 점들을 기여할 수 있을까요?
Data-driven decision-making
💡 빅데이터 분석을 통해 조직은 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 결과를 개선할 수 있습니다.
Increased efficiency and productivity
💡 빅데이터 분석을 통해 조직은 운영을 간소화하고, 비용을 절감하며, 생산성을 높일 수 있습니다.
Innovation
💡 빅데이터 분석은 기업이 새로운 제품과 서비스를 개발하고, 기존 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있도록 함으로써 혁신을 촉진할 수 있습니다.
그래서 이 강의는 어떻게
구성되어 있나요? 📑
📝
Data Top-Tier Conference 논문을 땀흘려 쓴 경험
👨🏻💼
현업에서 얻은 값진 빅데이터 시스템 구축 및 분석 경험
🧑🏻🏫
오랫동안 대학교에서 좋은 제자들을 양성한 경험
이처럼 값진 경험을 바탕으로, “이 분야에 관심있는 어느 누구에게나” 좋은 출발점이 될 수 있도록 빅데이터 프로세스의 4가지 단계에 대해 14주차 이상의 폭넓으면서도 알찬 과정으로 강의를 구성하였습니다 📚
여러분들은 위에 소개된 기술들을 이용하여 데이터 수집 ▶ 데이터 저장 ▶ 데이터 분석 ▶ 표현에 대하여 이론 30% 및 실습 70%의 코드랩 형식으로 학습합니다. 약 6년 동안 훌륭한 제자들의 소중한 피드백들 💌 회고하고 반영해, 최대한 쉽고 질 좋은 컨텐츠로 강의를 구성한 만큼 입문자 분들에게 반드시 큰 도움이 되실 겁니다.
아! 참고로 강의 자료는 추후 다양한 Reference를 찾거나 이 기회를 통해 Research 분야나 더 좋은 기업으로 가실때 도움을 드리기 위해 최대한 영문으로 작성했습니다 🧗🏻♀️
저희는 무엇을 배우나요? 🧑🏻🏫
위 Big Data Processing 4 Steps을 기반으로, 아래와 같이 커리큘럼을 구성하였습니다. (1주차 무료영상 참고)
빅데이터 파이프라인에 관심 있는
누구나 수강하실 수 있습니다 🧑🏻🎓
Python 및 Linux 명령어, 데이터베이스에 대한 기초 지식만 알고 있다면 누구나 수강할 수 있습니다.
[프로모션] 학생, 취준생분들께 강의 금액을 지원해드립니다 💪
[프로모션] +200 수강생 기념, 기간 연장 프로모션💪
+100명 프로모션 혜택을 받은 수강생분을 제외한, 신규 수강생분들에게 강의 3개월 무료 연장 프로모션을 진행합니다. 아래 링크를 통해 신청해주세요 :)
신청 링크
실습 환경은 어떻게 되나요? 💻
아래와 같이 부담없는 환경을 준비하셔도 충분히 수업을 따라오실 수 있습니다.
(실제 Cluster 구성은 현재 제작 중인 [초보] 이론 강의에서 진행할 예정입니다 🙏🏻)
- OS: Ubuntu or Linux
- Machine 사양
- Aws t2.medium 2 Core 4GB // ec2 free.tier 참석은 가능
- Virtualbox 이용하여 위 OS로 참석 가능
[입문자 DOCKER 강의] 프로모션 이벤트 😄
Docker 대하여 자세히 공부하고 싶은 분들은 [입문자를 위한 Docker 및 Dockerizing 마스터하기] 적극 추천합니다. [빅데이터 파이프라인 마스터] 수강하신 분들에게 프로모션* 적용해드립니다.
[빅데이터 클러스터 구축패키지] 런칭 프로모션 이벤트 🎓
탄탄한 코드랩으로 고가용성이 보장되는 빅데이터 클러스터 직접 구축하고 싶은 분에게 추천합니다. 옆 강의링크를 클릭후 [수강전 문의] 란에 "아이디 / 이메일 / 프로모션 신청합니다" 라고 남겨주세요.
이 강의를 만든 사람
J.PHIL을 소개합니다 ✒️
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
빅데이터 처리 시스템 수업을 듣고 싶은 대학교 3,4학년 학생
데이터 분야 커리어에 관심있는 비전공 개발자
데이터 수집, 저장, 분석, 표현 관심있는 주니어 개발자
빅데이터 직무 면접을 앞둔 취업 준비생
선수 지식,
필요할까요?
Python 기초 코딩
Linux 명령어 기초 지식
Database 기초 지식
안녕하세요
J.PHIL입니다.
안녕하세요 J.PHIL 입니다 🧑🏻🎓
첫번째 강의로 [ 빅데이터 시스템 구축 및 분석에 관심있는 입문자 ] 를 위해
"Mastering Big Data Processing: Tools and Techniques for Success" 강의를 오픈 하였습니다.
'수업 및 프로필' 자세한 사항들은 수업 상세 페이지에 잘 작성했으니 참고 부탁드립니다 🙏🏻
커리큘럼
전체
57개 ∙ 14시간 9분
마지막 업데이트일: 2023년 07월 03일