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[멘토링] 데이터로 미래를 그리다: 모두를 위한 데이터 리터러시
데이터에 관심있는 개인이나 리더를 대상으로 데이터 팀이 하는 일을 소개하고 조직의 데이터 활용 능력을 나타내는 데이터 문해력이 어떤 것인지 소개합니다.
네이버(치지직)에서 대용량 채팅 TPS에 대한 stateful 서비스 구축하기 2탄
치지직, 아프리카TV 등 stateful 서비스에 대해서 어떻게 서버를 구축하고, 무중단 배포가 진행이 되는지 모든것을 알려드립니다.
mongoDB 기초부터 실무까지(feat. Node.js)
mongoDB, NoSQL 요즘 많이 들리지만 아직은 낯선 데이터베이스인가요? 관계형 데이터베이스(RDS/SQL)처럼 사용하고 계시지는 않으신가요? 아무리 좋은 기술도 올바르게 사용하지 않으면 역효과가 발생합니다. 그래서 몽고디비 사용 실패 사례도 종종 보이는데요. 이 강의는 mongoDB를 최대한 mongoDB스럽게 사용할 수 있도록 기본 개념부터 실무 노하우까지 가르쳐드려요.
처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)
최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.
Airflow 마스터 클래스
데이터 파이프라인을 효율적으로 만들고 관리하기 위한 Orchestration 도구인 Airflow에 대해 배우는 강의입니다. 초보자도 차근차근 배울 수 있는 Airflow 마스터 클래스, 환영합니다!
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Apache Airflow
소프트웨어 데이터 파이프라인을 만들 때 가장 많이 사용하는 Orchestrator(오케스트레이터)인 Apache Airflow(아파치 에어플로우)를 배우실 수 있습니다.
[아파치 카프카 애플리케이션 프로그래밍] 개념부터 컨슈머, 프로듀서, 커넥트, 스트림즈까지!
실전 환경에서 사용하는 아파치 카프카 애플리케이션 프로그래밍 지식들을 모았습니다! 데이터 파이프라인을 구축하는데 핵심이 되는 아파치 카프카의 각종 기능들을 살펴보고 실습하는 시간을 가집니다.
네카라에서 MongoDB를 활용하여, 1000만건 이상의 데이터 파이프라인 작성법
Mongo를 도입하거나, 백엔드 개발을 위해 NoSQL을 배우고 싶으신 분이라면 제대로 찾아오셨습니다! 강의에서는 Mongo 쿼리 작성법부터 Mongo의 검색엔진, 인덱스 설정법, 대용량 데이터를 다루는 방법 등 제가 경험한 모든 것을 담았습니다!
ElasticSearch Essential
ElasticSearch 클러스터를 운영하기 위해 꼭 알아야 할 내부 동작에 대한 이해, 모니터링하는 방법, 사례를 기반으로 한 트러블 슈팅 방법을 알려주는 강의입니다. 이 강의를 통해 ElasticSearch 클러스터를 더 안정적으로 운영할 수 있습니다.
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 랭체인(LangChain)
Langchain 온라인 강의를 통해 최신 대용량 자연어 처리 기술(LLM)의 선구자가 되세요! 이 강의는 여러분의 커리어를 한 단계 업그레이드할 실용적인 스킬과 혁신적인 지식을 제공합니다. * 2024년 2월 28일자 최신 버전(0.1.9)으로 모든 수강 코드를 업데이트 완료했습니다.
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Scala
Scala 강의는 빅데이터와 데이터 사이언스 분야에서 활동하는 전문가들에게 꼭 필요한 기술과 지식을 제공하며, Scala의 강력한 프로그래밍 언어 기능을 통해 효율적인 데이터 처리와 분석 방법을 배울 수 있는 탁월한 기회를 제공합니다. Scala는 아파치 스파크와 같은 빅데이터 처리 도구에서 널리 사용되고 있으며, 이 강의를 통해 참가자들은 빅데이터 생태계에서 요구되는 고급 기술을 습득하여 자신의 경쟁력을 한 단계 높일 수 있을 것입니다. 데이터 중심의 세계에서 성공적인 커리어를 구축하고 싶은 개발자와 데이터 과학자들에게 이 강의는 놓쳐서는 안 될 중요한 학습 기회가 될 것입니다.
로그프레소 엔터프라이즈 - 대시보드
이 과정은 로그프레소에서 쿼리를 이용하여 대시보드를 구성하는 방법을 다루고 있습니다. 실시간 데이터를 시각화하고 경보를 수행하며 필요에 따라 드릴다운, 필터링 등을 동적으로 수행할 수 있는 기능에 대해 설명을 드립니다.
MongoDB - Javascript로 배우는 NoSQL DB
SQL을 배우지 않은 웹 개발자들에게 친숙한 Javascript로 되어있기 때문에 배우기 쉬운 MongoDB 강좌는 MongoDB의 가장 기본적인 부분 부터 실제적인 부분까지를 이용해서 개념을 설명할 것입니다.
스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1
스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.
빅데이터 클러스터 구축 패키지; 성공을 향한 로드맵
High Availability가 보장되는 빅데이터 시스템 또는 분산처리 시스템 클러스터 (HDFS, Zookeeper, Spark, Zeppelin) 를 직접 구축해보는 코드랩 위주의 수업입니다.
빅데이터 파이프라인 마스터; 성공을 위한 도구와 기술
여러분들은 빅데이터 프로세싱의 4단계에 해당하는 [데이터 수집 ▶ 데이터 저장 ▶ 데이터 분석 ▶ 표현] 에 대한 내용을 이론 30% + 실습 70%으로 이루어진 코드랩 방식으로 보다 재밌고 체계적으로 학습합니다 🧑🏻🏫
카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect) 편
카프카 커넥트(Kafka Connect)에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 상세한 실습을 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 카프카 커넥트 기반의 데이터 연동 및 데이터 파이프라인 구축 전문가로 성장시켜 드릴 것입니다.
카프카 완벽 가이드 - ksqlDB
본 강의는 ksqlDB의 활용과 핵심 메커니즘을 다양한 실습을 통해 익힐 수 있게 구성되어 있습니다. 강의를 마치고 나면 여러분은 Kafka(카프카) 기반의 실시간 Streaming 데이터 분석 시스템을 쉽고 빠르게 구축하실 수 있게 됩니다.
카프카 완벽 가이드 - 코어편
카프카(Kafka)의 핵심부터 내부 메커니즘에 대한 심화 수준의 내용까지, 상세한 이론 설명과 핸즈온 실습 & 실전 카프카 애플리케이션 개발 실습을 통해 카프카를 시작하는 사람도 단숨에 전문가 레벨로 도달할 수 있도록 강의를 구성했습니다.
15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트
"빅데이터+AI 풀스택 개발" - AI에 생명력을 불어 넣는 빅데이터 구축 과정을 파일럿 프로젝트 형식으로 진행합니다. 요구사항을 파악해 단계별로 플랫폼을 구성하고, 스마트카 데이터 탐색과 분석을 수행 합니다.
빅데이터 하둡 (Hadoop 3.2.1) 직접 설치하기
하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!
실전 데이터 사이언스 Part2. 데이터 전처리
현업 실전에서 데이터 탐색 (EDA), 데이터 클리닝, 스케일링, 이상치 처리, 로그변환, 카테고리 인코딩 등이 왜 필요한지 그리고 어떻게 다루어야 하는지를 배웁니다. 또한 테이블 데이터 합치기, (비정형) 시계열 데이터 처리 방법을 배웁니다.
로그프레소 엔터프라이즈 - 데이터 수집과 파싱
로그프레소를 통해 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 쿼리가 가능하도록 정규화 하는 방법을 익히기 위한 과정입니다. 이 강의를 통해 수집기를 설정함으로써 데이터를 수집하는 방법, 다양한 형태로 섞여 들어오는 데이터를 파싱하는 방법, 원격 서버에 에이전트를 설치해 수집기를 생성하는 방법에 대해 익힐 수 있게 됩니다.
로그프레소 엔터프라이즈 - 실시간 처리 및 외부 연동
이 과정은 로그프레소의 특장점인 실시간 처리와 외부 연동을 포함한 데이터 엔지니어링을 수행하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 또한 실시간에서 참조데이터를 부여하는 방법과 논리적으로 연관이 있는 건들의 선후 관계, 수집 간격으로 여러가지 행위를 감지하거나 후속 작업을 진행을 위해 CEP(Complex Event Processing)에 대해서도 깊이있게 다루고 있습니다.