참여기관 목록
강좌소개
[수업내용]
본 강의를 통해 실 환경 (개발 프로젝트)에 적용할 수 있는 능력을 확보를 목표로 한다.
또한, 대용량 데이터 처리 툴인 Hive에 대한 개념 및 처리 방법을 습득하여 실력을 향상 할 수 있도록 한다.
[학습목표]
1. 데이터 처리에 대한 기본적인 절차를 설명할 수 있다.
2. 대용량 데이터 처리에 대한 방안을 이해하고 프로젝트 진행 시 적용 할 수 있다.
3. Hive를 활용하여 대용량 데이터를 처리를 할 수는 개념 이해 및 개발을 할 수 있다.
[연계과목]
SQL 정형 데이터 분석
홍보/예시 영상
[강의계획서]
1주차 메타데이터와 데이터 표준화
데이터 처리를 하기 위해 사전에 정의 되어야 할 기본적인 사항에 대해 습득한다.
l 1차시: 메타데이터 의미
l 2차시: 데이터 표준화 정의
l 3차시: 데이터 표준화 절차
l 학습활동: 퀴즈
2주차 ETL / CDC
데이터 처리 흐름에 대한 개념 및 솔루션에 대한 지식을 학습한다.
l 1차시: ETL 개념
l 2차시: CDC 개념
l 3차시: 대용량 고객 데이터 통합 방안
l 학습활동: 퀴즈
3주차 대용량데이터 Batch
대용량 데이터의 이행 및 처리를 위한 개념을 학습한다.
l 1차시: 대용량 데이터 이행
l 2차시: 대용량 데이터 처리 개념
l 3차시: 빅데이터 아키텍쳐 개념
l 학습활동: 퀴즈
4주차 데이터품질
대용량 데이터를 처리하는 과정에서 발생되는 데이터의 품질에 대한 개념을 학습한다.
l 1차시: 데이터 품질 개념
l 2차시: 데이터 품질 관리 구성 요소 및 데이터 품질 관리 프로세스1
l 3차시: 데이터 품질 관리 프로세스 2
l 학습활동: 퀴즈
5주차 Hive 처리 기술 1
대용량 데이터 처리를 지원하는 Hive에 대한 이해와 특성을학습한다.
l 1차시: Hive 이해
l 2차시: Hive 서비스
l 3차시: Hive 메타스토어 이해
l 학습활동: 퀴즈
6주차 Hive 처리 기술 2
대용량 데이터 처리를 위한 데이터 유형과 데이터베이스 구성에 대한 개념을 학습한다.
l 1차시: Hive 데이터베이스 & 테이블 이해와 DB 구성
l 2차시: Hive 데이터 속성과 데이터 적재 및 삭제 방법
l 3차시: Hive DB, Table 생성을 위한 실습
l 학습활동: 퀴즈 / 토론
7주차 Hive 처리 기술 3
Hive를지원하는 함수등의 이해를 통해 Hive를 활용에 대해학습한다.
l 1차시: Hive 함수의 이해와 사용 방법
l 2차시: Hive 관리 명령어와 트랜잭션 처리
l 3차시: Hive DB, Table 생성을 위한 실습
l 학습활동: 퀴즈 / 과제
8주차 총괄평가(시험)
[이수/평가정보]
l 퀴즈: 20%
l 과제 :30%
l 총괄평가(시험) :50%
※ 60점 충족 시 이수증 발부
강좌 수준 및 선수요건
- 특별한 선수 요건 없음
교재 및 참고문헌
[교재]
강의자료를 PDF파일로 제공합니다.
강좌운영진
-
김현철 교수■ 소속 : 데이터스트림즈 제품서비스본부 상무
■ 학력 : 국민대학교 공학 석사
■ 현) POSCO 빅데이터 시스템 구축
■ 전) 국회사무처 데이터 표준화 시스템 구축
■ 전) 하나은행 (구 외환은행) 국내 은행권 최초 차세대 시스템 구축
■ E-mail : hckim@datastreams.co.kr
-
권서연 튜터■ 소속 : 고려사이버대학교 매치업 과정 튜터
■ 학력 : 고려대학교 심리학 석사과정
■ E-mail : nozomi953@naver.com
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주차
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학습인정시간
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운영기관
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김민철
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주차 8주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 14시간 10분 (08시간 05분)
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운영기관
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주차
주차 8주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 14시간 25분 (09시간 29분)
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주차
주차 8주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 15시간 00분 (09시간 59분)
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운영기관