빅 데이터 코스 계획: 개념, 기간 및 기능
게시 됨: 2021-03-11빅 데이터 전문가가 되고 싶지만 빅 데이터 과정에서 무엇을 공부하게 될지 궁금하십니까? 예라고 대답했다면 이것은 당신에게 완벽한 기사입니다.
이 기사에서는 Big Data 과정에서 가르치는 다양한 도구, 개념 및 기술에 대해 배우게 될 Grad의 Big Data 과정 강의 계획서를 다룰 것입니다. 의 시작하자:
목차
upGrad의 빅 데이터 코스 계획
upGrad에서는 빅 데이터 소프트웨어 개발 전문 분야의 PG 디플로마를 제공합니다 . 이 과정은 13개월 동안 지속되며 비디오 및 라이브 세션을 통해 업계 전문가로부터 직접 학습할 수 있습니다.
다음은 빅 데이터 코스 계획입니다.
프로그래밍의 기초
빅 데이터 프로그램의 소프트웨어 개발 전문화 PG 디플로마는 프로그래밍의 기초와 기본 데이터 구조로 시작합니다. 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 Java의 기초와 기본 구성 요소를 학습합니다.
이 과정은 먼저 다양한 Java 프로그램을 작성하는 방법을 가르쳐 Java 및 해당 기능에 익숙해집니다. 또한 데이터와 메서드를 포함하는 객체를 생성하는 객체 지향 프로그래밍에 대해서도 배우게 됩니다. 이 과정은 OOP의 추상화, 캡슐화, 상속 및 다형성에 대해 알려줍니다.
이러한 개념에 대해 학습한 후 데이터 구조 배열 및 ArrayList에 대해 학습합니다. 이 과정은 작업을 통해 이러한 주요 개념을 이해하고 후속 모듈을 위한 환경을 설정하는 데 도움이 됩니다.
또한 소프트웨어 제품의 요구 사항을 식별하고 해당 정보를 사용하여 프로덕션의 응용 프로그램 및 기능을 선택하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다. 이러한 기본 개념을 이해하면 빅 데이터와 빅 데이터의 다양한 하위 섹션을 학습할 수 있는 강력한 기반이 됩니다.
이 과정에는 여러 과제가 있으며 초기 단계에서는 두 가지 과제를 완료해야 합니다. 첫 번째는 요구 사항 식별에 대한 것이고 두 번째는 애플리케이션 내에서 다양한 모듈을 구현해야 하는 모듈 수준 구현에 관한 것입니다.
프로그래밍의 고급 개념
프로그래밍의 기초에 대한 이전 섹션을 완료하면 우리 프로그램은 이 분야의 중급 및 고급 개념을 가르치기 시작할 것입니다.
빅 데이터에서 수행하는 많은 구현은 이러한 개념에 익숙해야 하므로 이 섹션에 여러 모듈이 있습니다. 이 섹션에서 배우게 될 몇 가지 기본 개념은 다음과 같습니다.
통합 및 테스트
제품의 여러 구성 요소를 통합하여 함께 작동하고 제품을 테스트하여 결함 지점을 식별하고 수정할 수 있도록 하는 방법을 배우게 됩니다.
SDLC 및 애자일 방법론
소프트웨어 개발 수명 주기와 소프트웨어 제품 개발의 다양한 단계에 대해 배우게 됩니다. 또한 Agile 방법론을 다루고 어떻게 작동하는지 설명합니다.
객체 지향 설계
객체 지향 설계와 UML 다이어그램의 중요성과 응용에 대해 배우게 됩니다.
테스트 및 버전 관리
단위 테스트는 소프트웨어 제품의 개별 단위를 테스트하는 것입니다. 단위 테스트와 테스트 주도 개발 및 코드 리팩토링의 특성에 대해 학습합니다. 이 과정은 또한 기존 소프트웨어 프로젝트에 기여함으로써 현대적인 소프트웨어 엔지니어링 관행과 기술을 가르칩니다.
데이터 구조와 알고리즘, 그리고 그것들을 어떻게 사용할 수 있는지 배우게 됩니다. 공부할 몇 가지 추가 주요 개념에는 Big-oh, 런타임+메모리 분석, 시간 대 공간 절충, 문제의 알고리즘 복잡성 및 구현을 보다 효율적으로 만드는 방법이 포함됩니다.
이진 검색 트리, 해시 테이블 및 트리와 같은 다양한 데이터 구조의 사용 및 응용에 대해 학습합니다.
프로그래밍의 모든 고급 개념을 공부한 후에는 배운 모든 코딩 응용 프로그램에 대한 시험을 치러야 합니다. 그것은 당신이 당신의 지식을 테스트하고 당신의 약점을 식별하는 데 도움이 될 것입니다.
빅 데이터 기초
이번 장에서는 빅데이터를 소개하고 빅데이터가 무엇인지, 어떤 특징이 있는지, 빅데이터를 결정짓는 요인에 대해 설명한다. 빅 데이터에 익숙해지면 프로그램의 다음 섹션에 필요하므로 클라우드가 무엇인지 이해하고 AWS(Amazon Web Services) 계정을 설정하는 데 도움을 드립니다.
차원 및 관계형 데이터 모델링, 분산 시스템, 프로그래밍 모델 및 빅 데이터 구현에 필요한 몇 가지 기본 도구에 대해 학습합니다.
이 과정을 통해 가장 두드러진 빅 데이터 기술인 Hadoop을 통한 분산 데이터 처리 및 저장의 세계에 익숙해집니다. 이 모듈에서 Python으로 MapReduce 작업을 작성하는 방법도 배우게 됩니다.
빅 데이터의 고급 개념
과정의 마지막 분기에서는 빅 데이터 전문가가 갖추어야 할 모든 고급 기술을 배우게 됩니다. 이 섹션에서 배우게 될 주요 개념은 다음과 같습니다.
대규모 데이터 처리
이 과정에서는 빠른 빅 데이터 처리 엔진인 Apache Spark를 소개하고 Spark를 사용하여 대규모 데이터 처리 솔루션을 구축합니다.
ETL 및 데이터 수집
ETL(추출, 전송, 로드), 데이터 수집의 기본 사항 및 이에 대해 직면할 수 있는 주요 문제에 대해 학습합니다. Sqoop 및 Flume에 대해 배우고 이를 사용하여 데이터를 Hadoop으로 수집하는 방법을 배우게 됩니다.
NoSQL 데이터베이스
NoSQL 데이터베이스와 Apache HBase 및 MongoDB를 함께 사용하는 방법을 알려드립니다.
하이브 및 쿼리
필요한 데이터 웨어하우스 관리 도구인 Apache Hive에 대해 알게 됩니다. Hive의 도움으로 데이터 웨어하우스를 관리 및 쿼리하고 대규모 데이터 분석을 위해 HQL을 작성하는 방법을 배웁니다.
이러한 개념 외에도 빅 데이터 과정의 이 섹션에서는 수많은 다른 기술과 빅 데이터 개념에 대해 설명합니다. Apache Flink, Spark Streaming, Amazon Redshift, IntelliJ, Apache Spark Structured Streaming 등에 대해 배웁니다.
이 모듈이 끝나면 빅 데이터 기술과 지식을 테스트하는 시험이 있습니다. 또한 지금까지 배운 모든 개념을 적용해야 하는 캡스톤 그룹 프로젝트도 있습니다.
upGrad 빅데이터 과정의 추가 기능
위에서 공유한 빅 데이터 강의 계획서는 빙산의 일각에 불과합니다. 빅 데이터 프로그램 의 소프트웨어 개발 전문화 PG 디플로마 에는 많은 추가 하이라이트가 있습니다.
첫째, 완전히 온라인이므로 학생이나 직장 생활을 방해하지 않고 집에서 편안하게 배울 수 있습니다. 이 과정에는 7개 이상의 프로젝트 및 사례 연구와 함께 400시간 이상의 콘텐츠가 있습니다.
이 프로그램을 완료하면 upGrad 및 IIIT-B로부터 IIIT Bangalore 동문 자격 및 수료 증명서를 받게 됩니다. 또한 비기술 배경의 전문가가 기술 산업에 진출할 수 있도록 Career Transition Bootcamp를 개최합니다. 전문가와의 1:1 멘토링 세션, 고용 가능성 테스트, 면접 질문의 전체 목록 등을 받게 됩니다.
과정을 확인하고 그것에 대해 어떻게 생각하는지 알려주십시오.
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결론
우리 과정에는 많은 모듈이 있습니다. 빅 데이터 프로그램의 소프트웨어 개발 전문화 PG 디플로마 프로그램에 대해 자세히 알아보려면 코스 계획 및 하이라이트에 대한 자세한 개요를 제공하는 코스 페이지를 확인하는 것이 좋습니다.
코스에 대해 어떻게 생각하세요? 아래 의견에 알려주십시오!