SPARK를 활용한
머신러닝 빅데이터 기술분석
교육시간 09:30 ~17:30 [주말반] : 총5회수업[35시간]
교육일정 2016년 11월 예정
교육비용 990,000원 교육문의 ☎ 02 . 539 . 8879

주제 강의주요내용 시간
하둡 MapReduce의 이해
  • MapReduce 개요
  • MapReduce 아키텍처
  • MapReduce 구현원리
3.5H
빅데이터 플랫폼 구축
  • 빅데이터 플랫폼 개요
  • 가상머신을 이용한 빅데이터 플랫폼 구축
  • 하둡 에코시스템 주요 기술의 이해
3.5H
빅데이터 플랫폼 개요 가상머신을 이용한 빅데이터 플랫폼 구축 하둡 에코시스템 주요 기술의 이해
  • Pig Latin 개요
  • Pig Latin MapReduce 프로그래밍
  • Pig Latin을 이용한 연관규칙의 구현
3.5H
Machine Learning 기법
  • Classification 주요기법
  • clustering 주요기법
  • Regression 주요기법
  • Machine Learning에 필요한 알고리즘
3.5H
Spark의 이해
  • Spark의 이해
  • Spark 아키텍처
  • Spark 주요 기능과 환경의 이해
  • Spark 실습환경 구축 및 Example
3.5H
Spark MapReduce & SparkML
  • Spark Machine Learning 아키텍처
  • SparkML Data Model
  • SparkML 데이터 처리
  • Spark MapReduce Operation
3.5H
SparkML - Binary Classification
  • SVM Classification
  • logistic Regression Classification
3H
SparkML - MultiClass Classification
  • Naive Bayes Classification
  • Decision Trees Classification
  • Gradient-Boosted Trees(GBTs)
  • Classification 알고리즘의 비교
4H
SparkML - Regression
  • Linear Regression
  • Decision Trees Regression
  • Random Forests Regression
  • Gradient-BoostedTrees Regression
3.5H
SparkML - clustering
  • K-Means Clustering
  • Gaussian mixture Clustering
  • Bisecting K-Means Clustering
  • Latent Dirichlet Allocation(LDA)
3.5H
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생년월일(필수) 예)820506
수강형태(필수)
결재방법(필수)
교육일정선택(필수)
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- 마케팅 및 광고에 활용
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서비스 제공 및 광고 게재, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계
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보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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