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빅 데이터 모델링 및 관리 시스템

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빅 데이터 모델링 및 관리 시스템

Instructeur : Ilkay Altintas

Inclus avec Coursera Plus

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing
Catégorie : Database Systems
Catégorie : Data Modeling
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Big Data
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Scalability
Catégorie : Database Management Systems
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Management

Détails à connaître

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Évaluations

4 affectations¹

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Il y a 6 modules dans ce cours

분석해야 할 빅 데이터 문제를 파악했다면, 빅 데이터 솔루션을 사용해 어떻게 데이터를 수집, 저장 및 정리할 수 있을까요? 이 강의에서는 각 문제에 적합한 다양한 데이터 유형과 관리 도구를 소개합니다. 이 강의를 통해 빅 데이터 관리 시스템과 분석 도구의 관점에서 새로운 빅 데이터 플랫폼이 진화하고 있는 이유를 설명할 있을 것입니다. 이 실습 튜토리얼을 통해 실시간 및 반정형 데이터 사례를 사용한 기술에 익숙해질 것입니다. 여기서 다루는 시스템과 도구에는 다음이 포함됩니다. AsterixDB, HP Vertica, Impala, Neo4j, Redis, SparkSQL. 이 강의는 기존의 미개척 데이터 소스에서 가치를 창출하는 기법과 새로운 데이터 소스를 소개합니다.

이 강의를 마치고 나면 다음을 기대할 수 있습니다. * 업무 및 실생활 속 문제들에서 다양한 데이터 요소를 식별할 수 있습니다. * 팀에서 빅 데이터 인프라 계획과 정보 시스템 디자인을 설계해야 하는 이유를 설명할 수 있습니다. * 다양한 데이터 유형에 요구되는 흔한 데이터 연산을 파악할 수 있습니다. * 데이터의 성격에 맞는 데이터 모델을 선택할 수 있습니다. * 스트리밍 데이터를 처리하기 위한 기술을 적용할 수 있습니다. * 전통적 데이터베이스 관리 시스템과 빅 데이터 관리 시스템의 차이를 알 수 있습니다. * 데이터 관리 시스템이 왜 이토록 많은지 이해할 수 있습니다. * 온라인 게임 업체에 사용되는 빅 데이터 정보 시스템을 설계할 수 있습니다. 이 강의는 데이터 과학 분야의 초심자를 위한 강의입니다. 빅 데이터 개요를 수강할 것을 권장합니다. 프로그래밍에 대한 사전 지식은 필요하지 않지만, 실습 과제를 수행하려면 애플리케이션을 설치하고 가상 머신을 활용할 수 있어야 합니다. 전체 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항은 전문 기술 요구 사항을 참조하세요. 하드웨어 요구 사항: (A) 쿼드코어 프로세서(VT-x, AMD-V 지원 권장), 64비트 (B) 8GB RAM (C) 20GB 여유 디스크 하드웨어 정보를 찾는 방법: (Windows): 시작 버튼을 눌러 System을 여신 후, Computer를 우클릭해 Properties 메뉴를 확인하세요. (Mac): Apple 메뉴를 클릭해 Overview를 열고 “About this Mac”을 클릭하세요. 3년 이내에 구매한 대부분의 컴퓨터는 8GB RAM 최소 사양을 만족할 것입니다. 최대 4GB 용량의 파일을 다운로드해야 하기 때문에 고속 인터넷 연결이 필요합니다. 소프트웨어 요구 사항: 이 강의는 Apache Hadoop을 포함한 몇몇 오픈소스 소프트웨어 도구를 사용합니다. 필요한 모든 소프트웨어는 무료로 다운로드 및 설치할 수 있습니다(인터넷 제공업체에 내는 데이터 사용료는 제외). 소프트웨어 요구 사항은 다음과 같습니다. Windows 7+, Mac OS X 10.10+, Ubuntu 14.04+ 또는 CentOS 6+ VirtualBox 5+

빅 데이터 모델링 및 관리에 대한 강의에 오신 것을 환영합니다. 데이터 모델링 및 관리는 모든 빅 데이터 프로젝트에 핵심적인 부분입니다. 이 강의에서는 빅 데이터 모델링과 관리의 개념을 소개하고, 강의의 나머지 부분을 소개합니다.

Inclus

14 vidéos8 lectures3 sujets de discussion

14 vidéosTotal 63 minutes

빅 데이터 모델링 및 관리에 오신 걸 환영합니다3 minutes
왜 이 강의가 빅 데이터 전문 과정의 새로운 강의인가요?0 minutes
빅 데이터 개요 요약 (파트 1)5 minutes
빅 데이터 개요 요약 (파트 2)5 minutes
빅 데이터 개요 요약 (파트 3)5 minutes
빅 데이터 관리 ‘꼭 해봐야 할 질문’1 minute
데이터 흡수4 minutes
데이터 저장소3 minutes
데이터 품질2 minutes
데이터 연산3 minutes
데이터 확장성 및 보안2 minutes
ConEd에서 에너지 데이터 관리 시 문제점4 minutes
게임 업계 데이터 관리: Apmetrix CTO Mark Caldwell과의 Q&A7 minutes
FlightStats의 항공 데이터 관리: CTO Chad Berkley의 강의13 minutes

8 lecturesTotal 80 minutes

슬라이드: 빅 데이터 개요 요약10 minutes
슬라이드: 빅 데이터 관리10 minutes
저장소 시스템 읽기 자료10 minutes
슬라이드: ConEd에서 에너지 데이터 관리 시 문제점10 minutes
슬라이드: FlightStats의 항공 데이터 관리10 minutes
Cloudera VM 다운로드 및 설치하기(Windows)10 minutes
Cloudera VM 다운로드 및 설치하기(Mac)10 minutes
실습 데이터세트 다운로드 방법10 minutes

3 sujets de discussionTotal 30 minutes

자기소개: 여러분을 소개하고 이 강의를 수강하는 이유를 알려주세요10 minutes
토론: 빅 데이터 관리에서 가장 관심 있는 분야는 무엇인가요?10 minutes
토론: 빅 데이터 애플리케이션의 설계 기준 중 무엇을 알고 있나요?10 minutes

빅 데이터 모델링은 데이터 구조, 데이터에 수행될 연산, 모델에 적용되는 제약조건 등 여러 요소에 따라 달라집니다. 이 강의에서는 빅 데이터 모델링을 자세히 학습하고 자신만의 빅 데이터 프로젝트를 모델링하는 데 필요한 실용적인 기술을 배우게 될 것입니다.

Inclus

11 vidéos8 lectures1 devoir2 sujets de discussion

11 vidéosTotal 52 minutes

데이터 모델 개요2 minutes
데이터 모델 구조2 minutes
데이터 모델 연산4 minutes
데이터 모델 제약조건4 minutes
CSV 데이터 개요4 minutes
관계형 데이터 모델이란10 minutes
반정형 데이터 모델이란6 minutes
CSV 파일의 관계형 모델 알아보기4 minutes
JSON 데이터의 반정형 데이터 모델 알아보기3 minutes
이미지의 배열 데이터 모델 알아보기3 minutes
센서 데이터 알아보기4 minutes

8 lecturesTotal 80 minutes

슬라이드: 데이터 모델이란10 minutes
CSV 데이터 개요10 minutes
슬라이드: 관계형 데이터 모델이란10 minutes
슬라이드: 반정형 데이터 모델이란10 minutes
Comma Separated Values(CSV)의 관계형 데이터 모델 알아보기10 minutes
JSON 데이터의 반정형 데이터 모델 알아보기10 minutes
이미지의 배열 데이터 모델 알아보기10 minutes
센서 데이터 알아보기10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

2주 차 실습 강의에 대한 연습 퀴즈30 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

토론: 실생활에서의 데이터 모델링10 minutes
토론: 인터넷에서 XML이나 JSON 활용10 minutes

이 강의에서는 벡터 스페이스 모델, 그래프 데이터 모델 등 특정 접근법으로 빅 데이터 모델링을 계속 살펴봅니다.

Inclus

5 vidéos5 lectures1 devoir

5 vidéosTotal 30 minutes

벡터 스페이스 모델11 minutes
그래프 데이터 모델7 minutes
기타 데이터 모델4 minutes
Lucene 검색 엔진의 벡터 데이터 모델 알아보기4 minutes
Gephi를 활용한 그래프 데이터 모델 알아보기3 minutes

5 lecturesTotal 50 minutes

슬라이드: 벡터 스페이스 모델10 minutes
슬라이드: 그래프 데이터 모델10 minutes
슬라이드: 기타 데이터 모델10 minutes
Lucene을 활용한 벡터 데이터 모델 알아보기10 minutes
Gephi를 활용한 그래프 데이터 모델 알아보기10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

데이터 모델 퀴즈30 minutes

데이터 모델은 많은 데이터 포맷을 다룹니다. 스트리밍 데이터는 유비쿼터스화되고 있으며, 스트리밍 데이터 작업에는 정적 데이터 작업과 다른 접근법이 필요합니다. 이 강의에서는 날씨 데이터와 Twitter 피드를 포함한 다양한 형태의 스트리밍 데이터로 작업하면서 실용적인 실습 경험을 쌓아 볼 것입니다.

Inclus

6 vidéos7 lectures1 devoir1 sujet de discussion

6 vidéosTotal 29 minutes

데이터 모델 vs. 데이터 포맷1 minute
데이터 스트림이란5 minutes
스트리밍 데이터는 왜 다를까?7 minutes
데이터 호수 이해하기5 minutes
스트리밍 센서 데이터 알아보기4 minutes
Twitter 데이터 스트리밍 알아보기(선택 강의)4 minutes

7 lecturesTotal 70 minutes

슬라이드: 데이터 모델 vs. 데이터 포맷10 minutes
슬라이드: 데이터 스트림이란10 minutes
슬라이드: 스트리밍 데이터는 왜 다를까?10 minutes
슬라이드: 데이터 호수 이해하기10 minutes
스트리밍 센서 데이터 알아보기10 minutes
Twitter 앱 생성 방법(선택 강의)10 minutes
Twitter 데이터 스트리밍 알아보기(선택 강의)10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

데이터 포맷 및 스트리밍 데이터 퀴즈30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

토론: 스트리밍 데이터 애플리케이션10 minutes

다양한 데이터 구조가 기존 DBMS에 적합하지 않기 때문에, 빅 데이터를 관리하려면 데이터베이스 관리 시스템에 대한 다른 접근법이 필요합니다. 빅 데이터 관리를 돕는 다양한 애플리케이션이 존재합니다. 이 강의는 이러한 애플리케이션 몇 가지를 소개하고, 여러분의 빅 데이터 관리 문제에 이들을 언제 어떻게 사용해야 하는지 설명합니다.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 devoir

7 vidéosTotal 71 minutes

빅 데이터에 대한 DBMS 기반/비DBMS 기반 접근법16 minutes
DBMS에서 BDMS로10 minutes
Redis: 향상된 키-값 스토어8 minutes
Aerospike: 차세대 KV 스토어8 minutes
반정형 데이터 – AsterixDB8 minutes
Solr: 텍스트 관리9 minutes
관계형 데이터 – Vertica9 minutes

2 lecturesTotal 20 minutes

슬라이드: 빅 데이터에 대한 DBMS 기반/비DBMS 기반 접근법10 minutes
슬라이드: DBMS에서 BDMS로10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

BDMS 퀴즈30 minutes

이 강의에서는 가상의 온라인 게임인 ‘Catch the Pink Flamingo’를 사용하여 빅 데이터 모델링과 관리에 대해 배울 것입니다.

Inclus

1 lecture1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion

1 lectureTotal 10 minutes

Eglence Inc.의 게임: Catch The Pink Flamingo10 minutes

1 évaluation par les pairsTotal 120 minutes

'Catch the Pink Flamingo'를 위한 데이터 모델 설계하기120 minutes

2 sujets de discussionTotal 10 minutes

토론: Catch the Pink Flamingo의 성능 향상을 위한 분석 작업5 minutes
토론: Catch the Pink Flamingo에 데이터 모델 사용하기5 minutes

Instructeur

Ilkay Altintas

University of California San Diego

14 Cours507 050 apprenants

Offert par

University of California San Diego

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Étudiant(e) depuis 2018

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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