- Big Data 아키텍쳐와 시스템에 대한 이해를 높임으로써, 업무에 적용하기 위한 다양한 방법을 이해하며 하둡의 설치부터 핵심 구성 요소인 HDFS와 맵리듀스(MapReduce)의 동작 원리를 학습하여 프로그래밍을 손쉽게 시작할 수 있다.

- 또한 하둡 클러스터를 운영하는 데 필수적인 관리 방법과 하둡 스트리밍(Streaming), 스케줄러와 같은 부가 기능의 활용법 등을 습득하며 빅데이터 하둡 에코시스템 구축을 통해 데이터 분산수집 시스템, 쿼리분석 엔진 등에 대한 방법 등을 학습한다.

- 데이터 분석 경험
- 관계형 데이터베이스 유경험자

- Java Application, Java Script/Eclipse 사용 유경험자

- 리눅스/유닉스 시스템 유경험자

- 교육시간 : 5일 (40시간)

빅데이터 아키텍쳐

- 빅데이터 이해 및 트렌드 분석, 빅데이터 기술 소개 및 활용사례 빅데이터와 하둡 및 하둡 아키텍쳐 이해

하둡 분산파일시스템

- 하둡 분산파일 시스템(HDFS) 개요

- 하둡 분산파일 시스템(HDFS) 응용

- 하둡 분산파일 시스템(HDFS)의 클러스터 운영 및 관리

빅데이터 MapReduce

- MapReduce의 구조와 성능

- 빅데이터 MapReduce 응용

- 빅데이터 MapReduce 고급 분석

빅데이터 하둡 에코시스템

- 분산 수집 시스템(FLUME)

- 쿼리 분석 엔진(Hive/Pig)

- NoSQL(HBase, Cassandra)

- 데이터 통합(Sqoop)

- 웍플로우 관리(Oozie)

빅데이터 하둡 에코시스템

- 통계컴퓨팅, R 프로그래밍

- 분석 시스템 관리

- 보안 관리

빅데이터 프로젝트

- 프로젝트