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빅데이터기술

빅데이터기술 Big data Technologies

복잡하고 다양한 형태의 대규모 정형 및 비정형 데이터로부터 큰 가치를 창출하는 빅데이터기술 빅데이터(big data)는 기존의 데이터베이스 관리도구로 수집·저장·관리·분석할 수 있는 역량을 넘어서는 막대한 양의 정형·비정형 데이터, 또는 그 데이터로부터 정보를 추출하고 결과를 분석하여 더 큰 가치를 창출하는 기술을 의미한다. 수치 데이터 등 기존의 정형화된 정보뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 오디오, 로그기록 등 여러 형태의 비정형 정보가 데이터로 활용된다.

최근 모바일기기와 SNS 이용 보편화, 사물인터넷 확산 등으로 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 저장매체의 가격 하락 등으로 데이터 관리비용이 감소하고, 클라우드 컴퓨팅 등으로 데이터 처리분석기술도 발전하면서 빅데이터 활용여건은 계속 개선되고 있다. 빅데이터 관련기술은 데이터를 수집하고 저장하는 데이터 ‘처리기술’과 데이터를 분석하고 그 결과를 시각화하는 데이터 ‘분석기술’로 구성된다. 데이터 처리기술의 발달은 저가의 서버와 하드디스크를 여러 대 연결하여 대용량 데이터를 분산처리함으로써 기존의 고비용 데이터 분석솔루션을 대체하였다. 데이터 분석기술의 발달은 기존 데이터 분석에서는 불가능했던 비선형적 상관관계 규명, 감성분석 등 비정형화된 분석도 가능하게 하였다. 이처럼 빅데이터의 핵심적인 가치는 크고 다양한 규모의 데이터에서 되도록 신속하게 일정한 패턴을 추출해낸 후, 이를 바탕으로 쓸모가 있는 통찰력을 얻는데 있다.

과목명 교과목 설명
데이터사이언스 데이터사이언스의 프레임워크 ( 데이터의 수집 및 전처리 , 탐색적 데이터분석 , 기계학습 등 ) 를 이해하고 데이터 중심의 의사결정서비스와 데이터상품을 구현하는 것을 목표로 한다 .
자료구조 · 알고리즘 자료의 논리적인 순서와 저장되는 물리적인 순서를 일치시키는 순차 자료구조의 표현방법과 물리적인 순서를 고려하지 않고 논리적인 순서대로 연결하여 자료를 구성하는 연결자료구조의 표현방법을 학습한다 .
머신러닝이론및실습 머신러닝의 기본 이론과 개념 설명 , 핵심 알고리즘의 작동방식과 사용방법 및 실용적인 예제들을 학습하고 파이썬 언어로 간단한 알고리즘을 코딩해본다 .
빅데이터 빅데이터 프레임워크 ( 하둡 , 스파크 등 ) 과 데이터 엔지니어링과정을 이해하고 , 빅데이터 프레임워크를 통해 그 과정을 구현하는 것을 목표로 한다 .
딥러닝 인공신경망의 기본원리와 활용방법을 학습하고 다층 퍼셉트론 , 역전파 알고리즘 , 최적화 , 합성곱 신경망 (CNN), 순환 신경망 (RNN), 영상 분할 및 검출 등에 대해 알아본다 . 또한 공개된 라이브러리를 이용하여 딥러닝 프로젝트를 수행한다 .
웹서버및 DB 웹서버와 데이터베이스의 구조와 동작원리를 이해하고 , 프로그래밍을 통해 이를 구현함으로써 다양한 형태의 데이터를 수집 및 저장하고 공유하는 것을 목표로 한다 .
IT 융합설계기초 공학설계능력 배양에 필수적인 창의적 사고 , 팀 활동 , 의사소통능력을 증진시키고 , 기초 프로젝트 수행을 통하여 창의적 문제해결 능력을 증진시킨다 .
IT 융합설계 1 모듈별 기능설계서 활용하여 기능적 요구사항에 만족하는 모듈을 구현할 수 있는 능력을 갖도록 하고 , 검토한 규격을 바탕으로 규격에 만족하는 통신모듈을 구현하며 , 통합된 단위모듈의 정상동작을 확인하여 과제를 수행한다 .
IT 융합설계 2 ICT 융합과정을 통한 캡스톤 디자인의 심화실습과정을 수행하고 작품을 구현하도록 한다 .