[수업내용]날이 갈수록 데이터의 규모가 커지면서 빅데이터 처리의 방법도 다양해지고 있다.대용량의 데이터를 처리하기 위해서는 규모가 큰 컴퓨팅 리소스를 다루는 기술이 수반되어야 한다.본 과목에서는 규모가 큰 컴퓨팅 리소스를 다루는 기술을 기반으로, 빅데이터를수집,저장,처리,시각화하기 위해 필요한 분산 처리 기술을 배우고, 그 기술에 기반이 되는 오픈소스 프레임 워크들을 실습해본다.[학습목표]1. 빅데이터 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화의 프레임워크를 활용할 수 있다.2. 빅데이터 처리 용도로 가장 많이 사용되고 있는 하둡과 맵리듀스의 원리를 이해할 수 있다.3. 실시간 처리 및 배치 처리에 관해 이해할 수 있다.[연계과목]머신러닝 빅데이터 분석홍보/예시 영상[강의계획서]1주차 빅데이터 처리 기술의 개요빅데이터 처리의 개념과 프레임워크를 통한 빅데이터 처리 방법을 이해 할 수 있다.l 1차시: 빅데이터 처리 개요l 2차시: 빅데이터 프레임워크의 개요l 3차시: 빅데이터 프레임워크의 활용 분야l 학습활동 : 퀴즈 2주차 빅데이터 기반 기술 - OS 및 가상화기술빅데이터 처리의 기반 기술이 되는 OS 및 가상화 기술의 원리를 이해하고도커 기반의 실습환경을 만들 수 있다.l 1차시: 분산 시스템과 리눅스 운영 체제l 2차시: 가상화 기술l 3차시: 도커 기반의 실습 환경 만들기l 학습활동 : 퀴즈 3주차 빅데이터수집 기술빅데이터 수집 기술에 필요한 기술적 조건을 이해하고, 데이터 수집을 수행할수 있다.l 1차시: 데이터 수집의 개요l 2차시: Flume - 데이터 수집 프레임워크l 3차시: Flume 실습l 학습활동 : 퀴즈 4주차 빅데이터저장 기술빅데이터 저장 기술의 개념과 원리를 파악하고 분산파일 시스템(HDFS)을활용할 수 있다l 1차시: 분산 파일 시스템의 개념l 2차시: HDFS 개요l 3차시: HDFS 실습l 학습활동 : 퀴즈 5주차 빅데이터 처리 기술 1Hadoop의기본 개념과 특징을 이해하고, Mapreduce 프로그래밍을 수행할 수있다.l 1차시:...