Amazon Web Services는 클라우드 환경에서 빅 데이터 워크로드의 실행 방법을 학습할 수 있는 다양한 수단을 제공합니다.  예를 들면 참조 아키텍처, 백서, 안내서, 자습형 실습, 오프라인 교육, 동영상 등을 통해 AWS를 기반으로 한 빅 데이터 솔루션의 개발 방법을 학습할 수 있습니다.  AWS를 처음 사용하는 경우에는 시작하기 페이지부터 시작하십시오.

AWS 클라우드 인프라를 최대한 이용하는 동시에 빅 데이터 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 아키텍처 지침을 제공합니다. AWS 아키텍처 센터에서 애플리케이션에 필요한 참조 아키텍처를 찾아보십시오. 아키텍처 센터를 방문하십시오.


Amazon Web Services 시작 안내서는 AWS를 기반으로 빅 데이터 애플리케이션을 처음 시작할 때 알아야 할 내용을 빠르게 학습하는 데 효과적입니다. 각 단계를 진행할 수 있도록 지침이 제공되며, 현재 학습 내용과 이유에 대해 이해할 수 있도록 설명도 함께 추가됩니다.  안내서의 이미지는 각 단계를 진행하면서 화면에 보이는 것을 시각화할 수 있기 때문에 동시에 읽고 보면서 학습이 가능합니다.

AWS 시작 안내서의 학습 내용

  • AWS를 기반으로 빅 데이터 애플리케이션을 쉽게 시작 및 실행할 수 있는 방법을 학습합니다.
  • 선택한 애플리케이션을 실습합니다.
  • 각 단계의 설명을 확인합니다.
  • 각 작업이 필요한 이유의 중요성을 이해합니다.
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감성 분석 보기
웹 서버 로그 분석 보기
페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스 서비스 생성
보기
첫 번째 실시간 빅 데이터 스트림 생성
보기
AWS를 기반으로 한 Cloudera의 Enterprise Data Hub 배포 보기
AWS를 기반으로 한 MongoDB 클러스터 배포 보기
Big Data Analytics Options on AWS 보기
Comparing the Use of DynamoDB and Apache HBase for NoSQL 보기
Amazon Kinesis and Apache Storm Building a Real-Time Sliding-Window Dashboard over Streaming Data 보기

백서 섹션에는 아키텍처, 보안, 경제성과 같은 다양한 주제를 포괄적으로 다루는 AWS 기술 백서 목록이 있습니다. 이러한 백서는 AWS 팀, 분석가 또는 AWS 커뮤니티(고객 또는 파트너)에 의해 작성되었습니다.

다음과 같이 빅 데이터 관련 백서를 살펴보면서 AWS가 빅 데이터 과제를 해결하는 데 어떤 도움이 될 수 있는지 자세히 알아보십시오.

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AWS 기반 빅 데이터
보기
Amazon Elastic MapReduce(EMR) 입문 보기
Amazon Redshift 보기
Amazon DynamoDB 보기

Amazon Web Services 자습형 실습을 통해 제품을 테스트해 보고, 새로운 기술을 습득하고, AWS 사용에 대한 실제 경험을 쌓을 수 있습니다. AWS의 분야 전문가가 설계한 이 실습은 단계별 지침을 통해 AWS 기술에 대한 신뢰를 높이고 AWS 기반 빅 데이터 프로젝트의 개발에 대해 더욱 자세히 학습할 수 있는 기회가 될 것입니다.

누구나 사용할 수 있으며 자습형 실습을 통해 다음이 가능합니다.

  • AWS 계정 없이도 실무 환경에서 실습을 통한 AWS 기술 경험
  • 자신의 시스템을 통한 AWS 실습
  • 새로운 제품과 솔루션 체험
  • 편리하고 유연한 일회성 환경에서 새롭고 실용적인 기술 획득
  • 원하는 시간에 자신의 속도에 맞춘 학습


빅 데이터 기술 기본 지식 과정을 통해 AWS 클라우드에서 빅 데이터 애플리케이션을 실행하는 방법을 완벽하게 배울 수 있습니다. 무료 온라인 교육 과정이며 솔루션스 아키텍트, 데이터 과학자, 데이터 분석자를 비롯하여 빅 데이터 개념을 새로 접하는 개인을 위해 설계되었습니다.

이 과정에서는 MapReduce, HDFS, Pig 및 Hive 프로그래밍 프레임워크를 비롯하여 하둡 에코시스템을 사용한 빅 데이터 솔루션 개발을 다룹니다.

빅 데이터 기술 기본 지식 과정에 대해 자세히 알아보기 »

AWS 기반 빅 데이터 과정은 빅 데이터 워크로드에 Amazon Web Services를 어떻게 사용하는지 실습 활동을 통해 교육을 진행하도록 고안되어 있습니다. AWS에서는 Pig와 Hive 같은 하둡 도구의 광범위한 에코시스템을 사용하여 데이터를 처리할 수 있도록 Amazon Elastic MapReduce 작업을 실행하는 방법을 보여 드립니다. 또한, Amazon DynamoDB와 Amazon Redshift로 작업하여 클라우드에서 빅 데이터 환경을 구축하는 방법, Amazon Kinesis의 장점, 분석/보안/비용 효과적인 빅 데이터 환경을 설계하도록 모범 사례를 활용하는 방법을 알려 줍니다.

AWS 기반 빅 데이터 과정에 대해 자세히 알아보기 »

새 소식 – 빅 데이터 과정이 대폭 업데이트되었습니다.
빅 데이터 블로그 자세히 알아보기 »

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빅 데이터 기본 지식에 대한 3시간 무료 웹 기반 과정을 수강하십시오.

 

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Amazon Elastic MapReduce 및 기타 AWS Big Data Services를 이용한 빅 데이터 애플리케이션의 개발 방법에 대해 학습합니다. 빅 데이터 모범 사례와 아키텍처 설계 패턴에 대해 소개합니다.

녹화 자료 보기 »

AWS 기반 애플리케이션의 개발과 실행은 매우 쉽습니다.  AWS 직원들은 매월 웨비나를 개최하여 AWS에 대한 심화 학습과 클라우드의 활용 극대화 방법에 대해서 소개하고 있습니다.  이러한 웨비나는 온라인으로 저장되기 때문에 이미 시청한 웨비나를 다른 사람과 함께 공유하거나 이전 웨비나 중 관심 있는 내용을 골라 볼 수 있습니다.

AWS 웨비나의 이점은 다음과 같습니다.

  • 새로운 AWS 서비스, 기능 및 솔루션에 대해 학습할 수 있는 기회가 제공됩니다.
  • 질의응답 시간을 통해 AWS에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.
  • 원하는 시간에 녹화된 웨비나를 볼 수 있습니다. 왼쪽의 주요 시작 빅 데이터 웨비나를 참조하십시오.
  • AWS 서비스 사용 방법에 대한 토론 및 시연을 통해 AWS 서비스의 원리와 사용자 경험을 미리 살펴볼 수 있습니다.


AWS re:Invent는 최대 규모를 자랑하는 글로벌 Amazon Web Services 커뮤니티 컨퍼런스입니다. 이 컨퍼런스는 AWS 서비스에 대한 전문 지식의 깊이를 더하고 다른 곳에서는 찾아볼 수 없는 모범 사례를 학습할 수 있는 기회가 될 것입니다. 올해 re:Invent의 빅 데이터 트랙에는 Amazon Web Services 기반 빅 데이터 개발을 포함하여 30가지가 넘는 세션이 준비되어 있습니다. 아래에서 각 세션을 살펴보거나 빅 데이터 블로그에서 주요 빅 데이터 세션 목록을 확인하시기 바랍니다.

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AWS는 조직의 데이터 레이크 구현을 위한 다양한 빌딩 블록을 제공하고 있습니다. 이번 세션에서는 데이터 레이크의 주요 개념을 소개하면서 구현에 필요한 여러 가지 요소에 대해 알려 드립니다. 또한 중요한 성공 요인과 피해야 할 위험 요소를 비롯해 보안, 거버넌스, 검색, 인덱싱 및 메타데이터 관리 같은 운영적 측면에 대해서도 얘기할 것입니다. 그 밖에도 AWS를 기반으로 데이터 레이크 아키텍처를 설계할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 기르는 기회가 될 것입니다.

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지난 해 Amazon Redshift가 출시되면서 데이터 웨어하우징을 목표로 다양한 업계의 기업들에게 선택을 받았습니다. 이번 세션에서는 엔터프라이즈, 빅 데이터 및 SaaS 등 각각 세 가지 사용 사례를 들어 NASDAQ, HauteLook 및 Roundarch Isobar가 Amazon Redshift를 어떻게 이용했는지 살펴보겠습니다. 특히 구현 사례를 비롯해 Amazon Redshift를 통해 더욱 빠르고 쉽게, 그리고 경제적으로 데이터를 분석할 수 있는 방법에 대해서도 알아볼 수 있습니다.

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Amazon Kinesis는 대량의 분산된 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 완전관리형 클라우드 기반 서비스입니다. Amazon Kinesis 사용 고객은 웹사이트, 클릭스트림, 금융 거래, 소셜 미디어 피드, IT 로그, 위치 추적 이벤트 등 실시간 데이터를 지속적으로 수집하여 처리할 수 있습니다. 이번 세션에서는 Amazon Kinesis를 사용하여 실시간 스트리밍 데이터 아키텍처를 설계하기 위한 모범 사례에 대해 학습하는 동시에 스트리밍 이벤트 처리가 익숙하지 않은 사용자들이 자주 묻는 기술적 질문에 대한 답변을 제공합니다.

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