파이썬 빅데이터 플랫폼 개발
- 1차 개강일
- 24년 11월 26일(화)
- 2차 개강일
- 24년 12월 10일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
파이썬 빅데이터
플랫폼 개발입니다.
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핫한 언어! 자바와 파이썬을 사용하여
빅데이터 플랫폼을 구축하는
파이썬 빅데이터 플랫폼 개발이란?
빅데이터 엔지니어링 플랫폼 제작을 습득 할 수 있도록 자바기반의 웹 프레임 워크 구성,
리눅스 시스템 구성, 하둡 에코시스템, 파이썬 기반 분석 프레임 워크 구성 등을 통해
플랫폼 개발을 학습할 수 있습니다.
Start now
파이썬 빅데이터 플랫폼
- JAVA 기반 웹 구현 - Front-end, Javascript Framework, Java, Spring Framework
- Python 분석 - Python, Django Framework, NumPy + Pandas + Matplolib, 도식화 시각화
- Hadop Eco System- Linux , Hadoop Eco System, MapReduce, Hive
인기 프로그래밍 언어 1위
대용량의 정형 또는 비정형 빅데이터를
수집, 처리, 분석, 저장할 수 있는
플랫폼 개발 프로그래밍을 학습합니다.
각 직종별 빅데이터 관련 다양한 분석 방법을
통한 분석 실습을 진행합니다.
- 하둡 : 대량의 자료를 처리할 수 있는 큰 컴퓨터 클러스터에서
동작하는 분산 응용 프로그램 - 파이썬 : 데이터 처리를 위한 프로그래밍 언어
- 실무활용도가 높은 실무예제를 전문가와 함께 직접 다루면서 배웁니다.
- 오픈소스인 하둡을 구성하여 빅데이터 저장 및 처리를 구현
- 데이터 분석결과를 활용하기 위한 기술 및 자원분석과 분석결과 환경을 기획
- 최종적으로 특정 프로젝트를 선정하고 프로젝트 기획·설계·구현·테스트·서비스·
배포를 할 수 있는 능력 함양을 목표
데이터 분석 플랫폼이 실제 비즈니스에서 활용되는 예시
- 제조 활용사례 품질해석을 고도화하여 품질 향상 및 비용절감 등
- 리테일 활용사례 시장 변화에 대응하기 위한 판매정책 수립 및 대응
- 물류분야 활용사례 물류의 지연을 예측하고, 운송의 이상징후를 조기 감지하여 대응
- Smart Home 활용 사례 아파트 시공사에서 거주자 생활 패턴을 분석하여 맞춤 정보제공
파이썬 빅데이터 플랫폼 개발
- 프론트엔드 서비스 개발 -HTML5 / CSS3, Javascript Framework, ECMAScript
- 백엔드 서비스 개발 - JAVA Programming, JSP Programming, Spring Programming
- 빅데이터 서비스 개발 - SQL Programming, Linux Administration, Linux Server, 하둡 (Hadoop), 맵리듀스 프레임워크(MapReduce), Hive
- 파이썬 분석 서비스 개발- Python Programming, Django 프레임워크, Python 데이터 분석
- 프로젝트 - RFP 분석 및 기획서 작성, 프로젝트 구현 및 산출물 점검, 프로젝트 완료 및 발표 시연
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
데이터를 분석하여 결과를 시각화하고
실무에 바로 활용할 수 있는 프로젝트를 통해
플랫폼 개발자로 성장합니다.
수집된 대용량의 데이터를 이용하여 데이터를 활용하고 분석하기 위하여
수집 저장 처리하고, 플랫폼을 개발 결과를 제공할 수 있는
플랫폼 개발 전문가로 거듭납니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
응용 SW 기초 기술 활용
- 응용 SW 기초 기술 활용
- 운영체제 기초 활용하기
- 데이터베이스 기초 활용하기
- 네트워크 기초 활용하기
- 기본 개발환경 구축하기
프로그래밍 언어 활용
- 기본문법 활용하기
- 언어특성 활용하기
- 라이브러리 활용하기
화면 구현
- UI 설계확인하기
- UI 구현하기
- 2
SQL활용
- 기본 SQL 작성하기
- 고급 SQL 작성하기
데이터베이스구현
- DBMS(Data Base Management System) 설치하기
- 데이터베이스 생성하기 / 데이터베이스 오브젝트 생성하기
- 3
파이썬의 이해
- 실습 환경 설정
- 변수의 이해
- str, set, tuple, list, dict type 등의 자료형 처리
- if, while, for 등의 제어문 처리
함수
- 내장함수, 사용자 정의 함수
- 람다 함수
- 일급함수의 이해
- 함수 장식자
- 모듈 작성법
클래스 파일 입출력 윈도우
프로그래밍- 클래스 멤버 선언과 객체 작성
- 클래스의 포함과 상속
- 추상클래스, 다형성 구현
- 연산자 중복
- 사용자 정의 예외 처리
- 표준 입출력
- 파일 처리와 with 구문 사용
데이터베이스 활용
- 데이터베이스 처리를 위한 기본 SQL
- DBMS를 이용한 DB 연동
- CRUD를 활용한 예제 작성
- 4
빅데이터 플랫폼 요구사항 분석
- 빅데이터 플랫폼 요구사항 수집하기
- 빅데이터 플랫폼 요구사항 정의하기
- 빅데이터 플랫폼 요구사항 검증하기
빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계
- 빅데이터 플랫폼 인프라구조 설계하기
- 빅데이터 입출려구조 설계하기
빅데이터 수집시스템 개발
- 빅데이터 수집시스템 설계하기
- 빅데이터 수집시스템 구성하기
- 빅데이터 수집·변환 모듈 개발하기
- 수집 데이터 검증모듈 개발하기
- 빅데이터 저장모델 설계하기
- 빅데이터 저장관리시스템 구성하기
- 빅데이터 적재모듈 개발하기
- 빅데이터 처리시스템 설계하기
- 빅데이터 처리시스템 구성하기
빅데이터 처리시스템 개발
- 분산처리 수행모듈 개발하기
- 실시간 수행모듈 개발하기
- 이벤트처리 수행모듈 개발하기
- 빅데이터 분석시스템 설계하기
- 빅데이터 분석시스템 구성하기
- 빅데이터 분석모듈 개발하기
빅데이터 품질관리시스템 개발
- 빅데이터 품질관리시스템 설계하기
- 빅데이터 품질관리시스템 구성하기
- 빅데이터 품질관리모듈 개발하기
- 5
빅데이터 플랫폼 테스트
- 빅데이터 플랫폼 테스트 설계하기
- 빅데이터 플랫폼 기능 테스트하기
- 빅데이터 플랫폼 비기능 데스트하기
탐색적 데이터 분석
- 기본통계 확인하기
- 데이터 분포 분석하기
- 변수간 관계 확인하기
머신러닝기반 데이터 분석
- 머신러닝 수행방법 계획하기
- 데이터셋 분할하기
- 지도학습 모델적용하기
- 자율학습 모델 적용하기
- 모델 성능 평가하기
- 학습결과 적용하기데이터셋 분할하기
- 지도학습 모델적용하기
- 자율학습 모델 적용하기
- 모델 성능 평가하기
- 학습결과 적용하기
- 6
통계기반 데이터 분석
- 가설 설정하기
- 통계 모델 개발히기
- 통계 모델 평가 검증하기
텍스트 데이터 분석
- 텍스트 데이터 변환하기
- 텍스트 데이터 분석 수행방법 계획하기
- 텍스트 데이터 분류 결과 분석하기
- 정형 데이터 결합 분석 수행하기
분석용 데이터 구축
- 데이터 정제하기
- 데이터 변화 적재하기
빅데이터 분석 결과 시각화
- 분석 결과 스토리텔링하기
- 분석 정보 시각화하기
- 분석정보 시각화 구현하기
애플리케이션 테스트 수행
- 애플리케이션 테스트 수행하기
- 애플리케이션 결함 조치하기
애플리케이션 배포
- 애플리케이션 배포환경 구성하기
- 애플리케이션 소스 검증하기
- 애플리케이션 빌드하기
- 애플리케이션 배포하기
빅데이터 개발(Engineering)
빅데이터 개발(Engineering) 취업완성패스
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