교육목표
Apache Spark은 Hadoop의 MapReduce에서 발생하는 성능 문제를 해결하기 위한 대안으로 나온 In-Memory 기반 대용량 분산 처리 프레임워크로 현재 Hadoop의 MapReduce를 대체하고 있는 고성능 분석 프레임워크이다.
Apache Spark이 Hadoop의 MapReduce와 어떻게 다른지 살펴보고, 메모리를 표현하는 핵심인 RRD의 동작 방식과 Spark를 통해 데이터를 처리하고 Machine Learning을 통해 분석하는 방법을 살펴본다.
교육대상
<교육대상>
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능
※ 교육신청은 대기상태로 협회의 교육 승인 후 수강이 가능합니다.
※ 교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있으니 이 점 참고하시기 바랍니다.
※ 개강안내 메일 및 문자는 교육 승인되신 분들에 한하여 개강 일주일 전에 발송됩니다.
※ 과정별 모집인원에 따라 변동 및 폐강 될 수 있으며, 이는 개강 일주일 전에 확정됩니다.
<훈련대상 요건>
Java 언어 가능자
<패널티 안내>
선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다. 원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
1. 신청 후 개인사정에 의해 사전 연락없이 3회 이상 수강 취소시
2. 강좌 미수료 3회 이상시
패널티를 부여받은 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생 3개월 수강제한을 받으십니다.
문의센터
[판교 교육장] 031-606-9337, [가산 교육장] 02-6278-9353