과정 안내

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K-MOOC 묶음강좌_빅데이터와 머신러닝 소프트웨어 (2018)


모집기간 : 2020-03-01 ~ 2020-08-31
학습기간 : 2020-03-01 ~ 2020-08-31
  • 강좌 정보 및 소개

    강좌 개요

     

    빅데이터와 머신러닝 소프트웨어는 다양한 데이터를 분석하고 예측 모델을 만드는 소프트웨어이다. 본 강좌는 두 부분으로 구성되어 있다. 

    첫째, 다양한 빅데이터 분석 방법 (배치 처리, 스트림 처리, 인터액티브 질의, 그래프 처리 등)을 학습한다. 배운 개념을 활용하여 스파크/하둡 기반으로 실제 데이터 분석을 어떻게 하는지 학습한다. 

    둘째, 머신러닝 소프트웨어의 중요한 개념에 대해 알아보고, 다양한 머신 러닝 분석 방법을 학습힌다. 배운 개념을 활용하여 구글 텐서플로우를 기반으로 머신러닝/딥러닝 분석을 어떻게 하는지 학습한다.

     

    II. 강의 구성

     

    주차 

    학습목표

    학습내용

    1주차 

    빅데이터 분석 소프트웨어의 전반적인 구성과 분석방법들을 설명할 수 있다.

    빅데이터 분석 소프트웨어 개요

    2주차

    빅데이터 배치 처리 방식을 설명할 수 있다.

    빅데이터 처리 시스템 개요 및 예시

    3주차

    빅데이터 분석 방법 중 SQL 기반 인터액티브 질의 방식을 설명할 수 있다.

    빅데이터 배치 분석 및 대화형 질의

    4주차

    빅데이터 실시간 처리 방식인 스트림 처리 방식을 설명할 수 있다.

    빅데이터 스트림 분석

    5주차

    머신러닝 소프트웨어의 전반적인 구성에 대해 설명할 수 있다.

    그래프 처리, 머신러닝 시스템 개요

    6주차

    머신러닝 소프트웨어를 통해 모델을 표현하고 학습하는 방법을 설명할 수 있다

    머신러닝/딥러닝 시스템

    7주차

    텐서플로우 프로그래밍을 직접 실습해 보고, 텐서플로우 프로그래밍을 설명할 수 있다. .

    텐서플로우 프로그래밍

    8주차

    머신러닝 소프트웨어에서 분산학습을 설명할 수 있다.

    분산 머신러닝/딥러닝

  • 교수진 소개

    전병곤

     

    • 학력:

    서울대학교 전자공학과 학사(1994)

    서울대학교 전자공학과 석사(1996)

    Stanford University, Computer Science 석사 (2002)

    University of California, Berkeley, Computer Science 박사(2007)

     

    • 주요경력:

    2007-2008: International Computer Science Institute (Post-doctoral Researcher) 

    2008 – 2011: Intel Labs Berkeley (Research Scientist) 

    2011 – 2012: Yahoo!Research (Research Scientist) 

    2012 – 2013: 2012 – 2013: Microsoft (Principal Scientist)

    2016 : Facebook (Research Scientist) 

    2016: 서울대학교 컴퓨터공학부 조교수 

     

    • 연구분야:

    Operating systems

    Datacenter infrastructure / cloud computing

    Big data analytics

    Machine learning systems

     

  • 강좌코드 : 2020_80_C_2018_K-MOOC_04_2020_1
  • 과정 : K-MOOC 묶음강좌_빅데이터와 머신러닝 소프트웨어
  • 주수 : 9
  • 수강가능수 : 100000
  • 학점 : 0
  • 언어 : 한국어 (ko)
  • 태그 : 전병곤, 빅데이터, 머신러닝, 소프트웨어, 빅데이터와 머신러닝 소프트웨어, 묶음강좌
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