[수업내용]본 강의는 대용량 데이터 처리에 대한 기본적인 개념 및 절차에 대한 기본 이론 습득을 목표로 한다.본 강의를 통해 실 환경 (개발 프로젝트)에 적용할 수 있는 능력을 확보를 목표로 한다.또한, 대용량 데이터 처리 툴인 Hive에 대한 개념 및 처리 방법을 습득하여 실력을 향상 할 수 있도록 한다.[학습목표]1. 데이터 처리에 대한 기본적인 절차를 설명할 수 있다.2. 대용량 데이터 처리에 대한 방안을 이해하고 프로젝트 진행 시 적용 할 수 있다.3. Hive를 활용하여 대용량 데이터를 처리를 할 수는 개념 이해 및 개발을 할 수 있다.[연계과목]SQL 정형 데이터 분석 홍보/예시 영상[강의계획서]1주차 메타데이터와 데이터 표준화데이터 처리를 하기 위해 사전에 정의 되어야 할 기본적인 사항에 대해 습득한다.l 1차시: 메타데이터 의미l 2차시: 데이터 표준화 정의l 3차시: 데이터 표준화 절차l 학습활동: 퀴즈 2주차 ETL / CDC데이터 처리 흐름에 대한 개념 및 솔루션에 대한 지식을 학습한다.l 1차시: ETL 개념l 2차시: CDC 개념l 3차시: 대용량 고객 데이터 통합 방안l 학습활동: 퀴즈 3주차 대용량데이터 Batch대용량 데이터의 이행 및 처리를 위한 개념을 학습한다.l 1차시: 대용량 데이터 이행l 2차시: 대용량 데이터 처리 개념l 3차시: 빅데이터 아키텍쳐 개념l 학습활동: 퀴즈 4주차 데이터품질대용량 데이터를 처리하는 과정에서 발생되는 데이터의 품질에 대한 개념을 학습한다.l 1차시: 데이터 품질 개념l 2차시: 데이터 품질 관리 구성 요소 및 데이터 품질 관리 프로세스1l 3차시: 데이터 품질 관리 프로세스 2l 학습활동: 퀴즈 5주차 Hive 처리 기술 1대용량 데이터 처리를 지원하는 Hive에 대한 이해와 특성을학습한다.l 1차시: Hive 이해l 2차시: Hive 서비스l 3차시: Hive 메타스토어 이해l 학습활동: 퀴즈 6주차 Hive 처리 기술 2대용량 데이터 처리를 위한 데이터 유형과 데이터베이스 구성에 대한 개념...