
Data Engineering Course (1) : 빅데이터 하둡 직접 설치하기
Billy Lee
하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!
초급
빅데이터, Hadoop, 데이터 엔지니어링
Data Warehousing은 많은 사람들이 들어본 적은 있지만, 개념적인 수준에서 진정으로 이해하는 사람은 많지 않은 주제 중 하나입니다. 이 과정은 과도한 이론이나 특정 도구에 대한 복잡함 없이, Data Warehousing에 대한 명확하고 간단하며 실용적인 입문을 제공하도록 설계되었습니다. 특정 기술이나 벤더에 초점을 맞추기보다는, 이 과정은 Data Warehousing을 어떻게 사고해야 하는지, 왜 존재하는지, 그리고 데이터가 트랜잭션 시스템에서 비즈니스 의사 결정을 지원하는 분석 구조로 어떻게 이동하는지를 설명합니다. 먼저 트랜잭션 데이터베이스의 한계와, 조직이 성장함에 따라 왜 분석 시스템이 필요한지를 이해하는 것부터 시작합니다. 그 다음으로 원시 트랜잭션 데이터의 형태, 하나의 비즈니스 이벤트가 여러 테이블에 어떻게 분산되어 저장되는지, 그리고 이 데이터가 Data Warehouse 내부에서 어떻게 변환되고 모델링되는지를 살펴봅니다. facts, dimensions, grain, star schema, snowflake schema와 같은 핵심 개념들은 명확한 예제와 시각적 설명을 통해 단계별로 설명됩니다. 또한 ETL or ELT 프로세스를 통해 데이터가 어떻게 Data Warehouse에 도달하는지, 왜 변환이 필요한지, 그리고 증분 적재가 실제로 어떻게 작동하는지도 학습하게 됩니다. 이 과정에서는 비즈니스 사용자가 리포팅 및 BI 도구를 통해 Data Warehouse 데이터에 어떻게 접근하는지도 소개하며, Excel과 pivot tables를 활용한 실용적인 예제도 포함되어 있습니다. 콘텐츠를 집중적이고 따라가기 쉽게 유지하기 위해, 이 과정은 애니메이션 설명과 간결한 오디오 내레이션을 사용하여 제공됩니다. 전체 영상 길이는 의도적으로 짧게 구성되어 있어, Data Warehousing의 기본 개념을 명확하고 효율적으로 이해할 수 있습니다. 이 과정은 Data Warehousing이 처음인 분들, 데이터와 함께 일하면서 더 탄탄한 개념적 기초를 원하는 분들, 또는 보다 고급이거나 기술적인 구현으로 나아가기 전에 분석 시스템이 어떻게 설계되는지를 이해하고 싶은 분들에게 이상적입니다.
4명 이 수강하고 있어요.
난이도 입문
수강기한 무제한
Data Warehouse가 왜 존재하는지와 어떤 비즈니스 문제를 해결하는지 이해합니다.
트랜잭션 데이터베이스와 분석 시스템 간의 차이를 학습합니다.
facts, dimensions, grain과 같은 핵심 Data Warehousing 개념을 이해합니다.
비즈니스 이벤트가 star schema와 snowflake schema를 사용하여 어떻게 모델링되는지 학습합니다.
ETL 또는 ELT를 사용하여 데이터가 소스 시스템에서 Data Warehouse로 어떻게 이동하는지 이해합니다.
학습 대상은
누구일까요?
Data Warehousing 개념을 명확하고 간단하게 이해하고자 하는 초보자
데이터와 함께 일하며 탄탄한 개념적 기초를 원하는 개발자 또는 분석가
트랜잭션 데이터가 분석 모델로 어떻게 변환되는지를 이해해야 하는 전문가
선수 지식,
필요할까요?
Data Warehousing에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다.
데이터베이스 또는 데이터 개념에 대한 기본적인 이해가 있으면 도움이 되지만, 필수는 아닙니다.
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