AWS에서 빅데이터 프로젝트 시작하기 (Level 200)

많은 고객들은 기존 방식의 분석에서 확장하여 데이터에서 최대한 가치를 얻고 그에 기반한 의사 결정을 하기를 원하고 있습니다. 본 웨비나에서는 데이터 분석의 근간이 되는 데이터 레이크와 고객들이 안전하고 확장 가능한 데이터 분석을 쉽게 할 수 있게 해주는 AWS의 서비스 포트폴리오에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분

발표자 :
이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS

민첩하고 비용효율적인 Data Lake 구축 (Level 200)

기업들은 데이터로부터 insight를 얻기 위해서 부단한 노력을 하고 있습니다. 이를 위해 조직의 데이터를 한 곳에 모아서 보관하는 Data Lake의 구축은 데이터 분석을 위한 중심으로 자리잡고 있습니다. 본 세션에서는 AWS에서 S3를 활용하여 민첩하고 비용효율적인 Data Lake를 구축하는 방법을 소개합니다. 또한 이를 기반으로 AWS의 다양한 데이터 분석 서비스와 연동하는 법을 살펴봅니다.

대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분

발표자 :
문종민 솔루션즈 아키텍트, AWS

Amazon SageMaker를 이용한 예측 분석 (Level 300)

최근 다양한 산업 영역에서 데이터 분석, 머신 러닝 기술을 기반으로 트렌드 분석, 예측과 관련하여 의미 있는 결과를 얻기 위해 많은 노력을 하고 있습니다. 본 세션에서는 AWS의 대표적인 AI/ML 서비스인 SageMaker를 이용하여 효율적으로 예측 분석을 수행하는 방법을 소개합니다.

대상 :
데이터 분석에 관심 있는 모든 분

발표자 :
남궁영환 솔루션즈 아키텍트, AWS

Cloud Native Aurora Serverless를 통한 Data Lake 구축 (Level 200)

AWS 의 여러 Data 서비스를 통한 Data Lake 구축이 가능하지만, 중소 규모의 RDB 형태의 BI 구축 으로 Aurora 가 선호됩니다. Aurora Serverless 는 변경/수정이 많고, 정형 Format의 BI 요구사항에 적합하며, 발생빈도는 적지만, 비즈니스적 사용의 편의성이 요구되는 분석 환경에 적합합니다. 본 세션에서는 Data Lake 구축 시 RDB 와 Serverless 를 접목하시려고 하는 많은 분들에게 Aurora Serverless 의 Use case와 사용방법에 대한 실질적인 가이드를 드리고자 합니다.

대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분

발표자 :
최유정 솔루션즈 아키텍트, AWS