[빅데이터 기초]

    빅데이터 관련 기초 지식과 간단한 예제를 통해 데이터의
수집/분석/정제를 실제로 수행해 본다.
점차적으로  더 크고, 더 복잡한 데이터를 분석해 보고,
다양한 분석 알고리즘을 활용하여 데이터 분석 결과의 정확도를 높여 나간다. 

말을 간단하지만 적지 않은 시간과 많은 시행 착오가 필요합니다.
삽질만 하다가 포기해 버리기 딱 좋은 분야입니다.

경험자가 도와 준다면 시행 착오의 시간을 줄일 수 있고,
의미 없어 보이던 데이터 속에서 깜짝 놀랄만한 결과를 찾아 낼 수도 있습니다!

일상에서 규칙 없이 저장만 되어 있는,
혹은 기업에서 매일매일 쌓이고 있는 막대한 양의 데이터에서
의미 있는 결과를 도출하기 위한 기본 지식과 기술을 알려드리겠습니다.



[오픈 소스를 이용한 빅데이터 분산 처리]

    빅데이터라는 영역에 접근하기 위해서는 정말 많은 분야의 이론과 기술들을
알아야 됩니다. 게다가 그 내용들 하나하나의 깊이 또한 굉장히 깊습니다.
그래서 모든 내용들을 다 알겠다는 건 정말 많은 시간을 필요로 하고,
개인적으로는 불가능하다고 생각합니다!

그럼에도 불구하고 단기간 내에 빅데이터라는 분야를 활용해야 되고,
결과를 내야 하는 상황이시라면  
IT에 종사하는 뛰어난 개발자, 혹은 전 세계적인 커뮤니티/기업에서
제공하는 오픈 소스를 활용하여 접근하는 것이 현실적인 방법입니다.

그렇지만 이러한 오픈 소스들 마저도 진입 장벽이 높기는 마찬가지입니다.
이론적으로 공부 하고, 책을 보며, 혼자 컴퓨터로 해보는 수준에서는
이해할 수 없는 분야입니다.

빅데이터 회사에서 월급을 받으며, 실제 프로젝트를 뛰며,
해당 분야에서 경험을 한 사람이 필요한 이유입니다.

인터넷에 무료로 배포되어 있는 막강한 빅데이터 관련 기술들의
사용 방법을 알려 드리겠습니다.



[수학(?)]

    깊이 있는 빅데이터 개발자가 되기 위해서는 IT 기술 분만 아니라
수학적인 지식 또한 필수적입니다.

이와 관련된 대수학과 통계학 지식을 기반으로 빅데이터 개발 업체에서 머신러닝과
데이터 분석 업무를 맡은 경험이 있으며, Python, R과 같은 데이터 분석에
특화된 프로그램 언어를 다룰 수 있습니다.


서비스 제공절차

깊이 있는 빅데이터 개발자가 되기 위해서는 IT 기술 분만 아니라

수학적인 지식 또한 필수적입니다.

이와 관련된 대수학과 통계학 지식을 기반으로 빅데이터 개발 업체에서 머신러닝과

데이터 분석 업무를 맡은 경험이 있으며, Python, R과 같은 데이터 분석에

특화된 프로그램 언어를 다룰 수 있습니다.

의뢰인 준비사항

단기간 내에 빅데이터라는 분야를 활용해야 되고,

결과를 내야 하는 상황이시라면

IT에 종사하는 뛰어난 개발자, 혹은 전 세계적인 커뮤니티/기업에서

제공하는 오픈 소스를 활용하여 접근하는 것이 현실적인 방법입니다.