[Chapter1. Hadoop 개요 및 핵심 개념]
· 학습 목표
빅데이터/인공지능 플랫폼 이해, 빅데이터 파이프라인 개요, 핵심 Eco-system 이해를 통해 플랫폼과 파이프라인의 역할을 이해하고 Eco-system의 활용 방법을 익힙니다.
· 주요 내용
1. 빅데이터/인공지능 플랫폼에 대한 전반적인 이해 (On-Prem. Public Cloud, Private Cloud)
2. 빅데이터 파이프라인 개요
3. 핵심 Eco-system 이해

[Chapter2. Hadoop 및 Spark]
· 학습 목표
빅데이터 관리와 Distributed Parallel Computing, 어플리케이션 Workload 이해 및 비관계형 데이터 저장 기술을 통한 효율적인 데이터 엔지니어링 및 플랫폼 활용을 합니다.
· 주요 내용
1. 빅데이터를 관리하는 Distributed Parallel Computing
2. 어플리케이션 Workload
3. 어플리케이션 Workload, 비관계형 데이터 저장 기술
4. 비관계형 데이터 저장 기술

[Chapter3. 대규모 데이터 저장 및 분석]
· 학습 목표
대규모 데이터 저장과 분석에 대한 툴을 활용 이해 및 배치/실시간 처리 기반 데이터 분석 및 처리 솔루션 활용 능력을 강화합니다.
· 주요 내용
1. 저장 및 분석을 위한 HDFS, YARN, Sqoop, Flume, Kafka, NoSQL 활용
2. 배치/실시간 처리 기반 데이터 분석/처리 솔루션 이해 및 활용