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DENG-259: Building Sloutions with Cloudera Data Services

이 3일간의 과정은 Cloudera 플랫폼 및 Cloudera Data Warehouse, Cloudera Data Engineering, Cloudera Data Flow, Cloudera AI를 포함한 통합 서비스들에 대해 참가자들이 폭넓게 이해할 수 있도록 지원합니다. 참가자들은 Cloudera 생태계 내에서 데이터 워크플로우 및 분석 솔루션을 설계하고, 구현하며, 최적화하는 실습 경험을 얻게 됩니다.

이 과정은 기업의 요구에 맞춘 확장 가능하고, 안전하며, 효율적인 데이터 기반 솔루션을 구축하기 위한 실질적인 전략들을 강조합니다. 핵심 주제에는 데이터 수집 및 처리, 스트림 관리, 쿼리 최적화, 머신러닝 통합, 그리고 운영 환경에서의 리소스 성능 관리가 포함됩니다.

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수강대상

이 과정은 Cloudera 플랫폼과 그 데이터 서비스가 솔루션 개발을 어떻게 지원하는지에 대해 더 깊이 이해하고자 하는 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 애플리케이션 개발자, 그리고 머신러닝 엔지니어들을 위해 설계되었습니다.

이 과정은 데이터 엔지니어링 원칙(예: ETL 개념, 데이터 웨어하우징), 분석 개념(예: 기초 통계 분석, 데이터 시각화), 그리고 클라우드 서비스(예: 기본적인 클라우드 컴퓨팅 모델, 서비스 배포)에 대한 기초적인 지식을 전제로 합니다.

또한 Linux 환경(예: 파일 시스템 탐색, 기본 명령어 사용)과 SQL(예: 기본 쿼리 작성, 관계형 데이터베이스 개념 이해)에 대한 기본적인 숙련도가 요구됩니다. 일정 수준의 프로그래밍 경험이 도움이 되긴 하지만, 이 과정은 실용적인 응용에 중점을 두며 광범위한 코딩 기술을 요구하지는 않습니다. ETL, 빅데이터, 스트리밍 기술에 대한 사전 경험이 있다면 해당 과정 수강에 많은 도움이 됩니다.

강의내용

Cloudera Data Flow

- 데이터 수집(ingestion)과 스트리밍 기능 소개
- NiFi, Kafka 및 Stream processing 개요
- 실습 세션: 데이터 흐름 생성 및 관리

Cloudera Data Engineering

- Cloudera 데이터 엔지니어링 및 Airflow 소개
- 작업 문제점 해결과 실제 적용 사례 리뷰
- 실습 세션: Airflow DAGs 구축

Cloudera Data Warehouse

- 대규모 데이터 분석을 위한 Cloudera 데이터 웨어하우스 이해하기
- Iceberg 소개
- 실습 세션: 데이터 레이크하우스 구축
- 성능 최적화 및 레이크하우스 유지 관리
- 데이터 시각화

Cloudera AI & Machine Learning

- Cloudera 머신러닝 소개
- 머신러닝 워크플로우 자동화 및 대규모 모델 배포
- 실습 세션: Cloudera AI를 활용한 모델 학습 및 배포
- MLOps 파이프라인 및 모델 모니터링

Workshop: Alpha Vantage를 활용한 주식 시장 분석

- Alpha Vantage API를 사용하여 주식 시장 데이터 요청 및 분석
- 데이터 수집 및 스트리밍: Cloudera Data Flow와 Cloudera Data Engineering을 사용하여 실시간 주식 데이터 처리
- 글로벌 데이터 엑세스: Cloudera 데이터 웨어하우스를 이용한 주식 데이터 저장 및 쿼리
- 데이터 시각화: Cloudera Data Visualization을 활용하여 인사이트 있는 대시보드와 보고서 생성