ÄÁÅÙÃ÷»ó¼¼º¸±â

¸¶½ºÅ͸µ ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ©(Mastering Apache Spark)
¸¶½ºÅ͸µ ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ©(Mastering Apache Spark)
  • ÀúÀÚ¸¶ÀÌÅ© ÇÁ·¥Åæ
  • ÃâÆÇ»çÁ¤º¸¹®È­»ç
  • ÃâÆÇÀÏ2016-06-08
  • µî·ÏÀÏ2017-02-20
º¸À¯ 2, ´ëÃâ 0, ¿¹¾à 0, ´©Àû´ëÃâ 1, ´©Àû¿¹¾à 0

Ã¥¼Ò°³



¡º¸¶½ºÅ͸µ ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ©(Mastering Apache Spark)¡»´Â ½ºÆÄÅ©ÀÇ °¢°¢ÀÇ ¸ðµâ¿¡ °üÇØ ±â¼úÇϰí À̰͵éÀÌ ¾î¶»°Ô ½ÇÁ¦·Î »ç¿ëµÇ´ÂÁö¸¦ ¼³¸íÇØÁØ´Ù. ¶ÇÇÑ, ½ºÆÄÅ©ÀÇ ±â´ÉÀÌ H2O °°Àº Ãß°¡ ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÅëÇØ ¾î¶»°Ô È®ÀåµÉ ¼ö ÀÖ´ÂÁö º¸¿©ÁØ´Ù. ±×¸®°í ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ©ÀÇ ±×·¡ÇÈ ÇÁ·Î¼¼½Ì ¸ðµâÀÌ ¾î¶»°Ô ¾Æ¿ì·¼¸®¿ì½ºÀǠŸÀÌź ±×·¡ÇÁ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º¿Í ÇÔ²² »ç¿ëµÇ´ÂÁöµµ º¸¿©ÁÙ °ÍÀÌ´Ù. À̸¦ ÅëÇØ ½ºÆÄÅ© GraphX¿Í Å¸ÀÌźÀ» ±×·ìÇΠÇÔÀ¸·Î½á ±×·¡ÇÁ ±â¹ÝÀÇ ÇÁ·Î¼¼½º¿Í ½ºÅ丮Áö·Î ¿«À̴ °ÍÀ» È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

ÀúÀÚ¼Ò°³



ÀúÀÚ : ¸¶ÀÌÅ© ÇÁ·¥Åæ

ÀúÀÚ : ¸¶ÀÌÅ© ÇÁ·¥Åæ

ÀúÀÚ ¸¶ÀÌÅ© ÇÁ·¥ÅæÀº IT ºÐ¾ß¿¡ ¸ö´ã°í ÀÖÀ¸¸ç, IT ºí·Î±× ¹× ÁýÇʠȰµ¿À» ÅëÇØ »õ·Î¿î ±â¼úÀ̳ª ºòµ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ÅëÂû·ÂÀ» º¸¿©ÁÖ°í ÀÖ´Ù. ¸¶ÀÌÅ©´Â 1990³âºÎÅÍ IT ºÐ¾ß¿¡¼­ ÀÏÇϸç Å×½ºÆ®, °³¹ß, Áö¿ø, ÁýÇÊ µî Æø ³ÐÀº °æÇèÀ» ½×¾ÒÀ» »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ¿¡³ÊÁö, ±ÝÀ¶, Åë½Å, º¸Çè µî°ú °°Àº ºñ IT ºÐ¾ß¿¡¼­ÀÇ ±Ù¹« °æÇèµµ °¡Áö°í ÀÖ´Ù. ¸¶ÀÌÅ©´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ, ÀΰøÁö´É, IT ºÐ¾ß¿¡ ´ëÇÑ »õ·Î¿î ¾ÆÀ̵ð¾î¿Í ±â¼úÀ» Á¢Çϴ °ÍÀ» ÁÁ¾ÆÇÑ´Ù.

¤ý LinkedIn : http://linkedin.com/profile/view?id=73219349

¤ý È¨ÆäÀÌÁö : http://www.semtech-solutions.co.nz



¿ªÀÚ : Á¤±âÈÆ

¿ªÀÚ Á¤±âÈÆÀº ÇöÀç KT¿¡¼­ À¯¹«¼±³×Æ®¿öÅ© ±âȹ¡¤È«º¸ µîÀÇ ¾÷¹«¸¦ Çϰí ÀÖÀ¸¸ç IT¿Í °ü·ÃµÈ ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ °ü½ÉÀ» °®°í ÀÖ´Ù. ¿Å±ä Ã¥À¸·Î´Â ¡®Cocos2D °ÔÀÓ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¡¯, ¡®Learning Mac/iOS °³¹ßÀÚ¸¦ À§ÇÑ ¿ÀºêÁ§Æ¼ºê-C 2.0¡¯, ¡®Learning iOS °ÔÀÓ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¡¯ µîÀÌ ÀÖÀ¸¸ç, Àú¼­·Î´Â ¡®¿ø¸®·Î ÀÌÇØÇϴ ³×Æ®¿öÅ© ÀÔ¹®¡¯ µîÀÌ ÀÖ´Ù.





¸ñÂ÷

1Àå ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ©

1.1. °³¿ä 

1.2. Å¬·¯½ºÅÍ µðÀÚÀΠ

1.3. Å¬·¯½ºÅÍ °ü¸® 

1.4. ¼º´É 

1.5. Å¬¶ó¿ìµå 

1.6. ¿ä¾à 



2Àå ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ© MLlib

2.1. È¯°æ ¼³Á¤ 

2.2. ³ªÀ̺꠺£ÀÌÁî(Naive Bayes) ºÐ·ù

2.3. K-Æò±Õ(K-Means) Å¬·¯½ºÅ͸µ 

2.4. ANN - Àΰø ½Å°æ¸Á(Artificial Neural Networks)

2.5. ¿ä¾à 



3Àå ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ© ½ºÆ®¸®¹Ö(Streaming)

3.1. °³¿ä

3.2. ¿À·ù ¹× º¹±¸

3.3. ½ºÆ®¸®¹Ö ¼Ò½º

3.4. ¿ä¾à



4Àå ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ© SQL

4.1. SQL ÄÜÅØ½ºÆ® 

4.2. µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â ¹× ÀúÀåÇϱâ

4.3. µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ

4.4. SQL »ç¿ëÇϱâ

4.5. »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ÇÔ¼ö

4.6. ÇÏÀ̺꠻ç¿ëÇϱâ

4.7. ¿ä¾à



5Àå ¾ÆÆÄÄ¡ ½ºÆÄÅ© GraphX

5.1. ±×·¡ÇÁ °³¿ä

5.2. GraphX ÄÚµù 

5.3. Neo4j¿ë ¸ÞÀÌÁî·¯³Ê(Mazerunner)

5.4. ¿ä¾à



6Àå ±×·¡ÇÁ ±â¹Ý ½ºÅ丮Áö

6.1. Å¸ÀÌź(Titan)

6.2. ÆÃÄ¿ÆË(TinkerPop)

6.3. Å¸ÀÌź ¼³Ä¡

6.4. HBase¿Í ÇÔ²² Å¸ÀÌź »ç¿ëÇϱâ

6.5. Ä«»êµå¶ó(Cassandra)¿Í ÇÔ²² Å¸ÀÌź »ç¿ëÇϱâ

6.6. ½ºÆÄÅ©¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© Å¸ÀÌź¿¡ Á¢±ÙÇϱâ

6.7. ¿ä¾à



7Àå H2O¸¦ »ç¿ëÇÑ ½ºÆÄÅ© È®Àå

7.1. °³¿ä

7.2. ÇÁ·Î¼¼½Ì È¯°æ

7.3. H2O ¼³Ä¡

7.4. ºôµå È¯°æ

7.5. ¾ÆÅ°ÅØÃÄ 

7.6. µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò½Ì

7.7. µ¥ÀÌÅ͠ǰÁú

7.8. ¼º´É Æ©´×

7.9. µö ·¯´×(Deep Learning)

7.10. H2O FLOW 

7.11. ¿ä¾à 



8Àå ½ºÆÄÅ© µ¥ÀÌÅͺ긯½º(Databricks)

8.1. °³¿ä

8.2. µ¥ÀÌÅͺ긯½º ¼³Ä¡

8.3. AWS °ú±Ý 

8.4. µ¥ÀÌÅͺ긯½º ¸Þ´º 

8.5. °èÁ¤ °ü¸® 

8.6. Å¬·¯½ºÅÍ °ü¸® 

8.7. ³ëÆ®ºÏ°ú Æú´õ(Notebooks and folders) 

8.8. ÀÛ¾÷°ú ¶óÀ̺귯¸®(Jobs and libraries) 

8.9. °³¹ß È¯°æ

8.10. µ¥ÀÌÅͺ긯½º Å×À̺í

8.11. DbUtils ÆÐŰÁö

8.12. ¿ä¾à



9Àå µ¥ÀÌÅͺ긯½º ½Ã°¢È­(Visualization)

9.1. µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­ 

9.2. REST ÀÎÅÍÆäÀ̽º

9.3. µ¥ÀÌÅÍ À̵¿ 

9.4. Âü°í µµ¼­

9.5. ¿ä¾à