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AWS

교육개요
교육 커리큘럼과 강사는 사정에 의해 변경될 수 있습니다.
교육명,를 포함한 교육과정 표
교육명 고급 AWS 기반 빅 데이터(Big Data on AWS) 1차
교육기간 2018-11-28 ~ 2018-11-30
교육시간 21시간
교육장 영우글로벌러닝  지도보기
강사 AWS 공인강사
정원 20명
교육비 1,200,000원 (VAT별도)


교육소개
AWS 기반 빅 데이터는 Amazon Elastic MapReduce(EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis 및 나머지 AWS 빅 데이터 플랫폼 등의 클라우드 기반 빅 데이터 솔루션을 소개합니다. 이 과정에서는 Amazon EMR에서 Hive 및 Hue와 같은 하둡 도
구의 다양한 에코시스템을 사용해 데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다. 또한, 빅 데이터 환경을 생성하고, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift 및 Amazon Kinesis로 작업하며, 모범 사례를 활용해 효율적인 비용으로 안전한 빅 데이터 환
경을 설계하는 방법을 배웁니다.
교육목표
○ 빅 데이터 에코시스템 안에 AWS 솔루션 설치
○ Amazon EMR의 컨텍스트에서 Apache 하둡 사용
○ Amazon EMR 클러스터의 구성 요소 파악
○ Amazon EMR 클러스터 시작 및 구성
○ Hive, Pig, 스트리밍을 비롯해 Amazon EMR에 사용 가능한 일반적인 프로그래밍 프레임워크 사용
○ Hue를 사용해 Amazon EMR의 사용 편이성을 개선
○ Amazon EMR에서 Spark를 통해 인 메모리 분석 사용
○ 적절한 AWS 데이터 스토리지 옵션 선택
○ 실시간 빅 데이터 처리를 위해 Amazon Kinesis를 사용하는 이점 파악
○ Amazon Redshift를 사용해 데이터를 효과적으로 저장 및 분석
○ 빅 데이터 솔루션의 비용과 보안을 이해하고 관리
○ 데이터 수집, 전송, 압축 옵션 파악
○ 임시 쿼리 분석에 Amazon Athena 활용
○ Amazon QuickSight로 데이터와 쿼리를 표시하기 위해 시각화 소프트웨어 사용
○ AWS Data Pipeline을 사용하여 빅 데이터 워크플로 오케스트레이션
교육대상
○ 솔루션스 아키텍트 및 시스템 운영 관리자와 같이 빅 데이터 솔루션의 설계 및 구현에 책임이 있는 개인
○ AWS를 기반으로 한 빅 데이터 솔루션에 관심이 있는 데이터 과학자 및 데이터 분석가


□ 사전 조건
○ Apache Hadoop, MapReduce, HDFS 및 SQL/NoSQL 쿼리 작업을 비롯한 빅 데이터 기술에 대한 기본적인 지식 보유
○ 빅 데이터 기술 원리 웹 기반 교육(상세보기)을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유
○ 핵심 AWS 서비스 및 퍼블릭 클라우드 구현에 대한 실무 지식 보유
○ 수강생은 AWS 기술 에센셜 과정을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유
○ 데이터 웨어하우징, 관계형 데이터베이스 시스템, 데이터베이스 설계에 대한 기본 지식 보유
교육내용

 

□ Day 1

 

  ○ 빅 데이터 개요
  ○ 빅 데이터 수집 및 전송
  ○ 빅 데이터 스트리밍 및 Amazon Kinesis
  ○ 실습 1: Amazon Kinesis를 사용하여 Apache 서버 로그 데이터를 스트림 및 분석
  ○ 빅 데이터 스토리지 솔루션
  ○ 빅 데이터 처리 및 분석
  ○ 실습 2: Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3의 로그 데이터 쿼리

 

□ Day 2

 

  ○ Apache 하둡 및 Amazon EMR
  ○ 실습 3: Amazon DynamoDB에 데이터 저장 및 쿼리
  ○ Amazon EMR 사용
  ○ 하둡 프로그래밍 프레임워크
  ○ 실습 4: Amazon EMR에서 Hive를 사용하여 서버 로그 처리
  ○ Amazon EMR의 웹 인터페이스
  ○ 실습 5: Amazon EMR에서 Hue를 사용하여 Pig 스크립트 실행
  ○ Amazon EMR 기반 Apache Spark
  ○ 실습 6: Amazon EMR에서 Spark를 사용하여 NY 택시 데이터 처리

 

□ Day 3

  ○ Amazon Redshift 및 빅 데이터
  ○ 빅 데이터 시각화 및 오케스트레이션
  ○ 실습 7: TIBCO Spotfire를 사용하여 데이터 시각화
  ○ 빅 데이터 비용 관리
  ○ Amazon 배포 보안
  ○ 빅 데이터 설계 패턴

학원의 설립ㆍ운영 및 과외교습에 관한 법률 시행령에 따라 다음과 같이 수강료를 환불해드립니다.

  1. 반환기한 : 반환사유가 발생한 경우 반환기준에 따라 반환사유 발생일로부터 5일 이내에 교습비등을 환불해 드리겠습니다.
  2. 반환기준
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    • 2) 교습기간이 1개월 이내인 경우, 다음과 같이 환불해 드리겠습니다.
      - 교습시작 전 : 이미 납부한 교습비등의 전액
      - 총 교습시간 1/3 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 2/3에 해당하는 금액
      - 총 교습시간 1/2 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 1/2에 해당하는 금액
      - 총 교습시간 1/2 경과 후 : 반환하지 않음
    • 3) 교습기간이 1개월을 초과하는 경우, 다음과 같이 환불해 드리겠습니다.
      - 교습시작 전 : 이미 납부한 교습비등의 전액
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