[사전교육] 1일차 - 빅데이터 업무절차 & 전반적인 시스템 살펴보기

 

 

 

 

 

 

드디어 시작한 사전교육!!!!!

본격적인 훈련에 들어가기 앞서, 10일동안의 사전교육이 시작되었다.

 

K-ICT에서 나온 실무자를_위한_빅데이터_업무절차_및_기술활용_매뉴얼_1.0.pdf을 가지고

나온지 조금 된 문서이지만, 빅데이터업무의 기본적인 흐름을 익히기에 좋았다-!

https://kbig.kr/portal/kbig/knowledge/files.page

K-ICT 빅데이터센터

 

 

비전공자인 만큼 낯선 단어들이 보여서, 수업이 진행되는 동안 반복해서 읽어봐야겠다는 생각이 x1000000000000000 😫

 

 

 

 ✏    오늘의 숙제 및 커리큘럼 ✏

 

💡숙제💡 용어&개념 알기 (1~8번 해당)
- 실무자를_위한_빅데이터_업무절차_및_기술활용_매뉴얼_1.0.pdf 참고하면서!!!

1. 조사/분석 -EDA -PyCaret(AutoML,AutoDL) -MSA(Micro Service Architecture) / DevOps -> CNCF(https://landscape.cncf.io/) 


2. 빅데이터 업무 - 데이터 수집 - 데이터 처리/저장 - 데이터 분석 - 데이터 가시화/대시보드

3. 크롤러 기술 - 파이썬 기반의 웹 크롤러 + 데이터 저장소(SQLite, 다른 저장소 관련)

4.빅데이터 분석
-빅데이터 분석: 리포팅
-빅데이터 실시간 분석: 실시간 데이터 처리 및 분석, 실시간 데이터 저장 및 분석 --> 서비스 기반 분석 플랫폼으로 진화

5. kafka, spark

6. STT(Speah to Text), TTS(Text to speach)

7. 리눅스 -centOS / RedHat / Uban CNCF에 들어가 필요한 sw 확인하기!

8. 프로그래밍 언어
파이썬
자바/ 자바스크립트
go/스칼라/R

-기본 문법(생성,list, dictionary 등)
-각각 라이브러리와 사용법 이해(Pandas, Numpy, matplotlib 등)
-파이썬 네트워크 프로그래밍(서버/클라이언트 모델)
-머신러닝 라이브러리 이해(Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, Pycaret, Tensorflow, Pytorch, Keras 등)
 -분석 알고리즘 (지도학습기반, 비지도학습기반, 반지도 학습기반, 딥러닝 기반)
분석을 공부한다면 라이브러리 이해가 중요하다!!

-파이썬 사이트나 kaggle 사이트에 보면 예제들보기 

9. 커리큘럼
-정확하게 여러분들이 원하시는 과정(주제, 목표)에 대해 강사님과 상의, 전달

10. 프로젝트/팀 스터디.. 기술
- 각 과정별 (강사님) 텀 프로젝트 :  강사님들이 제시하는 부분으로 과정별 프로젝트 (팀워크 협업 스터디)
- 미니 프로젝트 : 수업 마무리 된 후 각 팀별로 프로젝트 1주간 진행, 산학 프로젝트 준비 과정임. 그동안 배운 과정을 기반으로 미니 프로젝트 준비
- 산학 프로젝트 : 기업체에서 주제를 제시함. 3개월 기간. 멘토링(멘토는 기업체에서 도와줌)
-> 팀 워크 중요함
-> 발표:  중간발표(로드맵점검) > 최종발표(평가) > 시연발표(쇼)
-> 프로젝트 관리(PMP)

 

 

위 번호 순으로 공부 우선순위로하면 된다는 답을 듣고,(5,6번 예외)

아니.... 공부할 거가 산더미네??

그리고.... 내가 제대로 지금 차근차근 잘하고 있는 게 맞는건가? ....ㅠㅠ 이휴

일단 오늘 알려주신 개념부터 공부해볼까나...! 화이팅!🙆‍♀️