데이터 아키텍처 준전문가(DAsP) 자격증 대비

💡눈길을 끄는 간결한 제목을 작성해보세요

• "데이터의 뼈대를 설계하다: 데이터 아키텍처 완전 정복"

  • 데이터 아키텍처의 핵심 개념과 설계 방법을 마스터할 수 있음을 강조합니다.

• "데이터 전문가의 첫걸음: DAsP 자격증으로 여는 새로운 기회"

  • 자격증 취득이 전문가로 가는 길의 시작임을 부각합니다.

• "데이터로 세상을 설계하라: 데이터 요건 분석부터 모델링까지"

  • 실무에 적용 가능한 내용을 중심으로 학습의 범위를 암시합니다.

• "데이터 표준화의 모든 것: 성공적인 아키텍처 구축의 비밀"

  • 실무적 가치를 느낄 수 있도록 표준화의 중요성을 강조합니다.

• "데이터를 연결하는 기술: 전사적 아키텍처 설계의 노하우"

  • 전사적 관점에서 데이터의 중요성을 학습할 기회를 제공합니다.

💡학습 내용을 대표 키워드로 소개해보세요.

1. 데이터 아키텍처

• 데이터의 구조와 관리 체계를 설계하는 방법론 및 전략.

2. 전사 아키텍처 (Enterprise Architecture)

• 조직 전반의 IT 및 데이터 자원을 통합적으로 관리하고 최적화하는 체계.

3. 데이터 요건 분석

• 사용자 및 시스템의 요구사항을 수집, 분석, 문서화하여 데이터 설계로 연결하는 과정.

4. 데이터 표준화

• 데이터의 일관성과 품질을 보장하기 위해 표준을 설정하고 유지하는 방법론.

5. 데이터 모델링

• 개념적, 논리적, 물리적 모델링의 기법과 이를 통한 데이터베이스 설계.

6. 참조 모델 (Reference Model)

• 아키텍처 설계 시 활용되는 표준화된 모델.

7. 데이터 거버넌스 (Data Governance)

• 데이터의 품질, 보안, 정책 등을 관리하는 체계.

8. 메타데이터 관리

• 데이터에 대한 정보를 체계적으로 관리하여 데이터 활용성을 극대화.

9. 데이터 품질 관리

• 데이터 정확성, 일관성, 완전성을 보장하기 위한 활동과 도구.

10. 데이터 통합 및 연계

• 다양한 소스의 데이터를 통합하여 상호 연계성을 확보하는 기술.

11. 빅데이터 플랫폼 이해

• 대용량 데이터 처리를 위한 시스템 구조 및 설계.

12. 데이터 보안 및 프라이버시

• 데이터 접근 제어, 암호화, 개인정보 보호 정책.

실습 환경

• 운영 체제 및 버전(OS): 해당 사항 없음

• 사용 도구: 해당 사항 없음

• PC 사양: 인터넷 접속이 가능한 기본 사양의 PC

학습 자료

• 제공하는 학습 자료 형식: PPT, 클라우드 링크, 텍스트, 소스 코드, 예제 문제 등

• 분량 및 용량: 각 섹션별로 학습 자료 제공

선수 지식 및 유의사항

• 선수 지식은 필요하지 않습니다.

• 중고등학교 수준의 수학 지식 및 파이썬 프로그래밍 경험이 있으면 강의를 듣는 데 도움이 될 수는 있습니다. 하지만 강의에 필요한 기초 내용을 모두 설명하기 때문에 열정적으로 수강한다면 문제가 없습니다.

• 본 강의의 저작권은 (주)디팩업에 있으며, 무단 배포 및 복제를 금지합니다. 학습 자료 역시 저작권이 있으며, 개인적인 학습 목적 외 사용을 금합니다.

• 본 강의 전체는 AI 보이스로 진행됩니다.