빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.1 빅데이터 분석 기획 - 1.빅데이터의 이해 (2.빅데이터 기술 및 제도)
| 담당강사 | 신경진 | 강의구성 | 총 10차시 |
|---|---|---|---|
| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2024년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
|---|---|---|
| 1 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(빅데이터 플랫폼 개념, 계층 구조 3가지, 구성 요소 4가지, 아파치 하둡 개념) [35:26] | |
| 1 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(빅데이터 플랫폼 개념, 계층 구조 3가지, 구성 요소 4가지, 아파치 하둡 개념) [35:26] | |
| 2 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(하둡 에코 시스템의 개념, 기능, 구성도, 척와, 플럼, 스크라이브, 스쿱, 히호, HDFS 기술) [37:02] | |
| 2 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(하둡 에코 시스템의 개념, 기능, 구성도, 척와, 플럼, 스크라이브, 스쿱, 히호, HDFS 기술) [37:02] | |
| 3 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(분산 데이터 처리 기술 맵리듀스 개념, 기능, 분산 데이터베이스 기술 HBase개념, 기능) [32:44] | |
| 3 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(분산 데이터 처리 기술 맵리듀스 개념, 기능, 분산 데이터베이스 기술 HBase개념, 기능) [32:44] | |
| 4 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(얀, 아파치 스파크, 피그, 하이브, 머하웃, 임팔라, 타조의 개념과 특징) [32:52] | |
| 4 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(얀, 아파치 스파크, 피그, 하이브, 머하웃, 임팔라, 타조의 개념과 특징) [32:52] | |
| 5 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(우지, 주키퍼의 개념과 특징, 인공지능, 범위, 머신러닝, 딥러닝의 개념) [40:44] | |
| 5 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(우지, 주키퍼의 개념과 특징, 인공지능, 범위, 머신러닝, 딥러닝의 개념) [40:44] | |
| 6 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(개인정보보호 정의, 필요성, 빅데이터 개인정보 가이드 라인, 데이터 3법, 개인정보보호법 1항) [41:34] | |
| 6 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(개인정보보호 정의, 필요성, 빅데이터 개인정보 가이드 라인, 데이터 3법, 개인정보보호법 1항) [41:34] | |
| 7 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(개인정보보호법 2항, 개인정보 유출 통지, 개인정보보호원칙, GDPR, 가명정보, K-익명성, I-다양성) [42:45] | |
| 7 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(개인정보보호법 2항, 개인정보 유출 통지, 개인정보보호원칙, GDPR, 가명정보, K-익명성, I-다양성) [42:45] | |
| 8 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(t-근접성, m-유일성, 마이 데이터의 개념 및 특징, 예시, 원칙) [31:43] | |
| 8 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도(t-근접성, m-유일성, 마이 데이터의 개념 및 특징, 예시, 원칙) [31:43] | |
| 9 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도 예상 문제 풀이-1 [32:13] | |
| 9 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도 예상 문제 풀이-1 [32:13] | |
| 10 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도 예상 문제 풀이-2 [23:13] | |
| 10 | 빅데이터의 이해-빅데이터 기술 및 제도 예상 문제 풀이-2 [23:13] |
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