참여기관 목록
강좌소개
[수업내용]
날이 갈수록 데메이저 사이트 추천의 규모가 커지면서 빅데메이저 사이트 추천 처리의 방법도 다양해지고 있다.
대용량의 데메이저 사이트 추천를 처리하기 위해서는 규모가 큰 컴퓨팅 리소스를 다루는 기술이 수반되어야 한다.
본 과목에서는 규모가 큰 컴퓨팅 리소스를 다루는 기술을 기반으로, 빅데메이저 사이트 추천를수집,저장,처리,시각화하기 위해 필요한 분산 처리 기술을 배우고, 그 기술에 기반이 되는 오픈소스 프레임 워크들을 실습해본다.
1. 빅데메이저 사이트 추천 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화의 프레임워크를 활용할 수 있다.
2. 빅데메이저 사이트 추천 처리 용도로 가장 많이 사용되고 있는 하둡과 맵리듀스의 원리를 이해할 수 있다.
3. 실시간 처리 및 배치 처리에 관해 이해할 수 있다.
[연계과목]
머신러닝 빅데메이저 사이트 추천 분석
홍보/예시 영상
[강의계획서]
1주차 빅데메이저 사이트 추천 처리 기술의 개요
빅데메이저 사이트 추천 처리의 개념과 프레임워크를 통한 빅데메이저 사이트 추천 처리 방법을 이해 할 수 있다.
l 1차시: 빅데이터 처리 개요
l 2차시: 빅데메이저 사이트 추천 프레임워크의 개요
l 3차시: 빅데메이저 사이트 추천 프레임워크의 활용 분야
l 학습활동 : 퀴즈
2주차 빅데메이저 사이트 추천 기반 기술 - OS 및 가상화기술
빅데메이저 사이트 추천 처리의 기반 기술이 되는 OS 및 가상화 기술의 원리를 이해하고도커 기반의 실습환경을 만들 수 있다.
l 1차시: 분산 시스템과 리눅스 운영 체제
l 2차시: 가상화 기술
l 3차시: 도커 기반의 실습 환경 만들기
l 학습활동 : 퀴즈
3주차 빅데메이저 사이트 추천수집 기술
빅데메이저 사이트 추천 수집 기술에 필요한 기술적 조건을 이해하고, 데메이저 사이트 추천 수집을 수행할수 있다.
l 1차시: 데이터 수집의 개요
l 2차시: Flume - 데메이저 사이트 추천 수집 프레임워크
l 3차시: Flume 실습
l 학습활동 : 퀴즈
4주차 빅데메이저 사이트 추천저장 기술
빅데메이저 사이트 추천 저장 기술의 개념과 원리를 파악하고 분산파일 시스템(HDFS)을활용할 수 있다
l 1차시: 분산 파일 시스템의 개념
l 2차시: HDFS 개요
l 3차시: HDFS 실습
l 학습활동 : 퀴즈
5주차 빅데메이저 사이트 추천 처리 기술 1
Hadoop의기본 개념과 특징을 이해하고, Mapreduce 프로그래밍을 수행할 수있다.
l 1차시: Hadoop의 개요
l 2차시: MapReduce 프로그래밍 모델
l 3차시: Hadoop 실습
l 학습활동 : 퀴즈
6주차 빅데메이저 사이트 추천 처리 기술 2
인메모리 기반의 데메이저 사이트 추천 처리 기술을 이해하고, Spark를 활용한 데메이저 사이트 추천처리를 수행할 수 있다.
l 1차시: Spark 개요
l 2차시: Spark 데메이저 사이트 추천 처리 모델
l 3차시: Spark 실습
l 학습활동 : 퀴즈 / 토론
7주차 빅데메이저 사이트 추천 처리 기술 3 (실시간 처리)
실시간 데메이저 사이트 추천의 개념을 이해하고 실시간 데메이저 사이트 추천 처리 기법을 활용할 수 있다.
l 1차시: 실시간 처리 개요
l 2차시: Kafka : 실시간 처리를 위한 메시지 시스템
l 3차시: Kafka를 활용한 실시간 데메이저 사이트 추천 처리 실습(실습 시뮬레이션형)
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
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김윤기 교수
■ 소속 : 고려사이버대학교 미래학부 빅데메이저 사이트 추천 전공 교수
■ 학력 : 고려대학교 컴퓨터공학 박사
■ 현) 고려사이버대학교 전임교수
■ 전) SK 주식회사 C&C 빅데메이저 사이트 추천·AI 플랫폼 기술 연구 개발
■ E-mail : ykkim77@cuk.edu
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이진 튜터
■ 고려사이버대학교 매치업 기초과정 튜터
■ 성균관대학교 통계학과 석사과정
■ E-mail : jeweljin99@naver.com