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모임/부트캠프 모집마감
데이터 사이언스 데이터 엔지니어링

(2024년5월10일 데이터 사이언스, MLOps) 도커로 스파크 엔진 만들기 대시보드

초급

33,000원

신청 기간

2024.04.24 08:00 ~ 05.09 12:00 (한국 표준시)

모임 기간

2024.05.10 20:00 ~ 23:00 (한국 표준시)

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이 강의에서는 도커를 통해서 PySpark를 사용할 수 있는 환경을 구성할 예정입니다.

도커로 스파크 엔진 구성 마스터하기 📖

데이터 분석 실무 진출을 위한 필수 도구, 도커와 스파크 엔진을 한 번에 배우고 싶으세요?

이 온라인 부트 캠프는 실제 데이터 분야 실무에서 도커를 활용한 프로젝트 경험을 쌓을 수 있는 최고의 기회입니다!


강의 내용

  • 실제 활용 가능한 도커 능력: 수강 후에는 데이터 분석 실무에서 활용 가능한 도커 프로젝트 포트폴리오를 완성하게 됩니다. 이는 취업이나 직무에서의 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
  • 현업 적용 가능한 실습: 단순한 토이 프로젝트가 아닌, 실제 업무에 바로 적용 가능한 실습 프로젝트를 통해 학습 내용을 실무에 활용하여 데이터 처리와 분석 작업의 효율을 높일 수 있습니다.
  • PySpark를 통한 데이터 처리: PySpark 문법은 SQL 문법에 기초하고 있어 Python의 다른 데이터 처리 프레임워크보다 배우기 쉽습니다. 이 강의를 통해 데이터 처리를 위한 강력한 도구를 습득하여 보다 효과적인 데이터 분석과 관리가 가능해집니다. 아래와 같이 Apache Spark 공식 웹사이트에서 제공하는 예제를 활용하여 데이터 분석 내용을 학습할 예정입니다. 

이 강의가 적합한 분

  • 데이터 분석 분야에 진출하고 싶은 분
  • 실무에서 활용 가능한 도커 및 스파크 엔진 활용 능력을 갖추고 싶은 분
  • 데이터 처리 및 분석 작업의 효율을 높이고 싶은 분

강의 혜택

  • 데이터 분석 실무에서 활용 가능한 도커 프로젝트 포트폴리오 완성
  • 현업 적용 가능한 실습 프로젝트 경험
  • PySpark를 통한 데이터 처리 능력 습득
  • 취업 및 직무 경쟁력 향상

강의의 차별점

  • 강의 중에 Trouble Shooting이 필요한 경우 리모트로 접속해서 해결해 드릴 예정입니다.
  • 위의 이유로 추가 세션이 진행될 수 있습니다. 

지금 바로 신청하여 데이터 분석 실무 진출을 위한 필수 도구를 익히세요!


수강 전 참고 사항 📢

실습 환경
  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows 10 이상, macOS, Linux 모든 운영 체제에서 실습 가능합니다. 
  • 사용 소프트웨어: Visual Studio Code & docker desktop (함께 실습에서 설치할 예정입니다.)
  • PC 사양: 제한 없음 (개인 로컬 PC로 진행이 어려운 경우 대체안으로 클라우드에서 실습을 도와드릴 예정입니다.)

학습 자료

  • 수강생 분들에게 메일 또는 공유 드라이브를 통해서 제공될 예정입니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 라이브 부트캠프는 양방향 수업입니다. 수강생 분들의 질문을 통해서 유연한 수업이 될 예정이니 선수 지식에 대한 부담은 내려 놓으셔도 좋을 것 같습니다. 
  • 다만 강의는 일반 도커 강의보다는 mlops를 위한 도커 강의이기 때문에 데이터 분야 현업자 또는 전직을 계획하시는 분들에게 보다 적합합니다. 

안녕하세요
다니엘 입니다.
다니엘의 썸네일
  • 서울대학교 기계항공 공학부 졸업

  • 영국 크랜필드 대학교 기계항공 석사 졸업

  • 독일 함부르크 공대 기계공학 박사 수료

  • 독일 Nordex Wind Senior Data Scientist

  • 영국 Wood Energy Data Analysis Senior Consultant

  • Databricks Data Engineering Project

  • Kaggle Stock Trading Competition top 3%

  • 현 AI 스타트업 (MUSTai) 개발팀장

문의 이메일 daniel@datatrain.education

프로그램

 

강의는 다음의 순서로 진행될 예정입니다. 

 

20:00 - 21:00        도커 설치와 Spark 개념 설명

21:00 - 22:00        PySpark 환경 만들기

22:00 - 23:00        PySpark 예제 실습

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