○ 교육목적
- 분석에 필요한 데이터를 내·외부에서 검토하고 수집 주기 및 방법을 결정하고 데이터 수집 세부 계획에 따라서 내·외부의 데이터를 수집
- 내·외부 원천 데이터와 수집된 데이터의 건수 및 크기를 비교하여 검증
- 수집된 내·외부 데이터를 위한 저장 데이터베이스 구조를 설계, 변환, 융합하고 품질보증체계를 수립하고 검증
- 검증한 결과에 대하여 데이터 검증 결과보고서를 작성
○ 교육내용
1차시
1.R을 사용한 데이터 수집
2차시
2.아파치 스쿱(Apache Sqoop)
3차시
3.아파치 플룸(Apache Flume)
4차시
4.하둡 척와(Hadoop Chukwa)
5차시
5.스플렁크(Splunk)
6차시
6.아파치 카프카(Apache Kafka)
7차시
7.아파치 스파크(Apache Spark)
8차시
8.페이스북 스크라이브(Facebook Scribe)
9차시
9.텍스트 마이닝
10차시
10.OLAP 분석 이해하기
11차시
11.군집분석 이해하기
12차시
12.사례기반 추론 이해하기
13차시
13.연관성분석 이해하기
14차시
14.인공신경망
15차시
15.데이터 검증
16차시
16.SNS 데이터 수집 따라하기
17차시
17.R 크롤링 따라하기
18차시
18.R을 이용한 공공데이터 수집 따라하기
신청하기 :https://kacademy.kisti.re.kr/eduappl/eduappl/eduActiveViewInfo.do?crsOprtnSeq=363
제1조(목적)
본 약관은 한국초고성능컴퓨팅포럼(이하 "포럼"이라 한다)이 제공하는 서비스의 이용조건 및 절차, 이용자와 포럼의 권리, 의무, 책임사항과 기타 필요한 사항을 규정함을 목적으로 합니다.
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제3조(약관 외 준칙)
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공고일자 : 2023년 07월 03일
시행일자 : 2023년 07월 03일