AWS 기반 빅 데이터

AWS 기반 빅 데이터 과정에서는 Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, 그 외 AWS 빅 데이터 플랫폼 등 클라우드 기반 빅 데이터 솔루션을 소개합니다. 이 과정에서는 Amazon EMR에서 Hive 및 Hue와 같이 폭넓은 하둡 도구 에코시스템을 사용해 데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다. 또한, 빅 데이터 환경을 생성하고, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon Quicksight, Amazon Athena 및 Amazon Kinesis로 작업하며, 모범 사례를 활용해 안전하고 비용 효율적인 빅 데이터 환경을 설계하는 방법을 배웁니다.

이 과정에서는 다음 내용을 교육합니다.

• 빅 데이터 에코시스템에 적합한 AWS 솔루션.
• Amazon EMR의 컨텍스트에서 Apache 하둡 사용.
• Amazon EMR 클러스터의 구성 요소 파악.
• Amazon EMR 클러스터 시작 및 구성.
  
• Hive, Pig, 스트리밍을 비롯해 Amazon EMR에 사용 가능한 일반적인 프로그래밍 프레임워크 사용.
• Hue를 사용해 Amazon EMR의 사용 편이성을 개선.
  
• Amazon EMR에서 Spark를 통해 인 메모리 분석 사용.
• 적절한 AWS 데이터 스토리지 옵션 선택.
• 근 실시간 빅 데이터 처리를 위해 Amazon Kinesis를 사용하는 이점 파악.
• Amazon Redshift를 사용해 데이터를 효과적으로 저장 및 분석.
• 빅 데이터 솔루션의 비용과 보안을 이해하고 관리.
• 데이터 수집, 전송, 압축 옵션 파악.
  
• Amazon Athena를 활용하여 임시 쿼리 분석.
• AWS Glue를 활용하여 ETL 워크로드를 자동화.
  
• 시각화 소프트웨어를 사용해 Amazon QuickSight로 데이터와 쿼리를 표시.
• AWS Data Pipeline을 사용하여 빅 데이터 워크플로를 오케스트레이션.
  

본 교육 과정의 대상은 다음과 같습니다.

• 솔루션스 아키텍트 및 시스템 운영 관리자와 같이 빅 데이터 솔루션의 설계 및 구현에 책임이 있는 개인
  
• AWS 기반 빅 데이터 솔루션 뒤에 있는 서비스와 아키텍처 패턴을 배우는 데 관심이 있는 데이터 과학자와 데이터 애널리스트
  

이 과정을 수강하려면 다음 사전 조건을 갖추는 것이 좋습니다.

• Apache 하둡, HDFS 및 SQL/NoSQL 쿼리 작업을 비롯한 빅 데이터 기술에 대한 기본적인 지식
• 수강생은 무료 빅 데이터 기술 원리 디지털 교육을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유하고 있어야 함
• 핵심 AWS 서비스 및 퍼블릭 클라우드 구현에 대한 실무 지식
• 수강생은 AWS 기술 에센셜 과정을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유하고 있어야 함
• 데이터 웨어하우징, 관계형 데이터베이스 시스템, 데이터베이스 설계에 대한 기본 지식
  
  

본 과정은 다음 방법을 통해 전달됩니다.

• 강의식 교육(ILT)
• 실습
  

이 과정에서는 다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.

참고: 과정 개요는 해당 강의가 제공되는 지역 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.