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1월 24일, 2차 모집 마감예정! 지금 신청하세요!

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2차 모집 마감까지 남은 시간

데이터 엔지니어링
Extension SCHOOL

Spark부터 AWS 그리고 머신러닝, 딥러닝까지 심도있게 학습하고, 데이터 플로우의 처음부터 끝까지 직접 핸들링하는 데이터 엔지니어로 성장할 수 있습니다.

데이터 엔지니어의 미래,
데이터 엔지니어링 Extension SCHOOL에서 준비하세요!

The Future of Data Engineers,
Get ready at Data Engineering Extension SCHOOL!

Extension SCHOOL

패스트캠퍼스 Extension SCHOOL은 새로운 분야를 체계적이고 심도있게 배워 자신의 커리어 영역을 개발하고 확장하기
원하는 분들을 위해 태어났습니다.
빠르게 변화하는 디지털 시대에 맞춰 대학원에 준하는 여러 디지털 영역의 실질적인 직무
역량을 배양할 수 있도록 기초부터 심화까지 단계별로 구성된 정교한 커리큘럼과 학습 로드맵을 제시합니다.

  • 단계별로 차근차근

    차근차근 진학하는 단계별 구성을 통해
    해당 분야의 기초 지식부터 심화 이론,
    최신 기술과 트렌드까지 커리어 확장을
    위한 전반적인 지식을 학습합니다.

  • 사전 지식 없이도

    해당 분야를 깊이있게 학습하고 싶지만
    전공이 아니어서, 사전 지식이 없어서
    가로막히셨나요? 익스텐션 스쿨에서는
    입문자도 얼마든지 새로운 분야에
    도전하실 수 있습니다.

  • 회사 다니면서

    익스텐션 스쿨은 평일 저녁과 주말에
    진행하는 과정으로 직장과 병행하면서
    장기적으로 다음 커리어에 대한 준비를
    해나가실 수 있습니다.

Q. 데이터 엔지니어는 누구일까?

데이터가 넘쳐나는 시대에 다양한 데이터 소스로부터 의미있는 데이터를 추출, 변환하고 적재하는 시스템을 설계하고 구현하여 운영하는 사람을 데이터 엔지니어라고 합니다.

데이터 엔지니어는 어떻게 하면 데이터에 관한 요구 사항에 빠르게 대응할 수 있고, 시스템이 지속적으로 작동하도록 설계하며, 어떻게 하면 에러가 발생 할 가능성이 낮은지, 또 시스템이 데이터 부하에 견고하고 데이터가 쌓이는 공간에 문제가 없는지, 그리고 어떻게 하면 비즈니스 활용 가능성이 높은 데이터를 구축할 것인지 등에 대하여 고민합니다.

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Q. 데이터 분석가와 데이터 엔지니어는 어떻게 다를까?

데이터 분석가 혹은 데이터 과학자는 데이터에서 어떤 의미나 통찰을 발견하고, 이를 비즈니스 맥락에서 활용하는 사람을, 데이터 엔지니어는 데이터 분석에 필요한 데이터가 어떻게 만들어지고, 시스템 상에서 구현되어야 하는지 데이터 수집/전처리 및 저장/시각화 하는 데이터 파이프라인을 구축하는 사람을 말합니다.

데이터 분석을 잘 하기 위해서는, 데이터를 추출/저장하는 방법을 아는 것은 더욱 더 중요합니다. 따라서 데이터 엔지니어링과 데이터 분석 역량을 골고루 갖춘다면 데이터 과학 분야에서 막강한 경쟁력을 갖추게 됩니다. 실제로 요즘은 데이터 엔지니어와 분석가의 경계가 모호해지고 있으며, 데이터 엔지니어가 자체 분석 역량까지 보유하는 경우가 증가하고 있습니다.

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WHY 데이터 엔지니어링 Extension SCHOOL?

실제로, 다수의 대기업과 공교육기관에서 패스트캠퍼스에 데이터 엔지니어를 위한 교육 과정 개설을 직접 요청해 왔습니다.

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그래서 데이터 엔지니어링 Extension SCHOOL에서는 데이터 플로우의 처음부터 끝까지 직접 핸들링 할 수 있는 핵심 역량과 최신 트렌드까지 담은 실속있고 정교한 커리큘럼을 제공합니다.

강의 특징 . 

1

데이터 엔지니어링의
미래, 클라우드와
Spark에 있습니다.

‘한국 스파크 사용자 모임 운영진’과 ‘현업 경력 20년차 베테랑 강사님’의 강의를 통해 데이터 엔지니어의 미래를 찾으세요! 스파크로 데이터 파이프라인을 구축하고, AWS 플랫폼을 이용해 실습하며, 현재 그리고 미래에도 데이터 엔지니어에게 꼭 필요한 핵심 역량을 갖출 수 있습니다.

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실무에 강한 데이터
엔지니어가 되기 위한
모든 것을 담았습니다.

데이터의 생성, 저장, 추출 및 가공이라는 데이터 플로우를 직접 핸들링할 수 있는 모든 핵심 역량을 학습할 수 있도록 정교하게 짜여진 교육과정을 수강생들에게 제공합니다. 모든 수업은 이론 학습 후 바로 진행되는 실습을 통해 완전한 내 기술로 만들 수 있습니다.

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데이터 엔지니어에게도
필요한 데이터 분석
역량까지 잡았습니다.

데이터 엔지니어도 궁극적으로 최종 종착지는 데이터 분석이 될 것입니다. 따라서 데이터 엔지니어들이 놓치기 쉬운 머신러닝, 딥러닝을 커리큘럼에 포함하여, 데이터 분석 역량까지 한 번에 배워가실 수 있습니다.

추천 대상 .

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데이터 분야의 전문가로 커리어 전환을 꿈꾸는 직장인

데이터의 중요성은 날이 갈수록 높아지고 있습니다. 회사에서 데이터를 다루는 업무를 하고 있지만, 주먹구구식으로 진행되는 상황에 답답함을 느끼고 계셨나요? 수동적으로 데이터 업무를 수행하고 있다면, 본 과정을 통해 나만의 데이터 환경을 구축하고, 직접 분석 프로젝트까지 완성해보세요! 내 손으로 데이터 수집부터 시각화, 머신러닝까지! 데이터 전문가의 꿈을 이룰 수 있도록 본 과정을 자신있게 추천합니다.

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데이터 엔지니어링이 핫하다는 건 익히 들었지만, 어디서부터 어떻게 시작해야할 지 모르겠는 학생/직장인

입문자들도 쉽게 데이터 엔지니어링에 첫 발을 내딛을 수 잇도록 데이터의 개념부터 파이프라인 구축, 머신러닝 딥러닝까지 체계적으로 가르쳐 드립니다. 파이썬 언어 하나로 데이터의 A-Z를 배우실 수 있습니다. Python이 처음인 모든 수강생분들께는 Python 프로그래밍 온라인 강의 수강권을 제공해 드립니다.

*잠깐! 수강 전, 본 과정에 필요한 사전 지식을 반드시 확인하세요!

–  C, java, Python 등 한 가지 이상의 개발 언어 경험(전공, 프로젝트, 독학)이 있고,
라이브러리와 함수 구현이 가능해야 본 과정 수강에 적합합니다.

 

* 사전 지식에 대해 구체적으로 알고 싶다면, 담당 매니저 (조한준 매니저, 02-501-9391)에게 문의하세요!

데이터 엔지니어링의 미래는 클라우드Spark에 있습니다.
클라우드 플랫폼 실습과 함께 Spark를 심도있게 다루는 국내 유일의 과정을

지금 시작하세요!

커리큘럼 .

  1. Cloud 인프라 구축
    데이터 파이프라인 구축을 위한 기반이 되는 Cloud 환경 구성을 위한 툴을 배우고 실습합니다. Amazon Web Services(이하 AWS)는 유료 서비스이기 때문에 경제적으로 활용하는 것이 중요합니다. AWS를 많이 활용한 현업 전문가에게 직접 AWS의 활용 노하우를 배워가세요.
  2. 데이터 엔지니어링 개요
    본격적인 데이터 엔지니어링을 위한 전체적인 개요를 꼼꼼하게 학습합니다. 빅데이터를 배우기 앞서 데이터 분야의 전반적인 개요와 함께 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS) SQL을 맛보고, 실제 현업에서의 Case Study를 통해 실제 데이터 엔지니어들의 실무를 배웁니다.
  3. Python
    Python에는 목적에 맞는 데이터 분석을 손쉽게 할 수 있도록 Numpy, Pandas, Matplotlib와 같은 다양한 라이브러리가 개발되어 있습니다. 데이터 수집 뿐 아니라 가장 까다로운 전처리, 그리고 시각화까지 각 단계별로 활용할 수 있는 Python 라이브러리를 다양한 실습을 통해 깊이있게 학습할 수 있습니다. Spark 2.0에서 더욱 강력해진 Python 언어 지원으로, 엔지니어링 뿐만 아니라 분석 능력까지, 두 마리 토끼를 잡아보세요!
  4. Spark
    Apache Spark의 정의와 특징을 살펴보고, 작동 원리를 이해하고, 기본적인 사용법과 실습 진행을 위한 설치, 환경설정을 배웁니다. 나아가 Core Components와 DataFrame 학습을 통해 Spark SQL 뿐만 아니라 스트리밍, 머신러닝까지! 다양한 라이브러리를 정복할 수 있습니다.
  5. 클라우드 플랫폼을 활용한 실습
    AWS와 Spark이 갖고 있는 다양한 기능들을 어떻게 조합해야 하는지에 대한 감을 잡을 수 있습니다. 또한 AWS와 Spark를 활용하여 데이터 파이프라인의 실제 운영 방법과 트러블 슈팅까지 배울 수 있습니다. 데이터 파이프라인 구축의 핵심적인 AWS 툴들(GLUE, EMR, Redshift, Kinesis, Elasticserach, Sage Maker 등) 뿐 만 아니라, Google Cloud Platform Bigquery 실습을 통한 폭넓은 클라우드 플랫폼을 다룰 수 있습니다.
  6. 시각화
    데이터의 양상과 분석된 결과값을 직관적으로 파악하고, 인사이트를 얻기 위해서는 '시각화'가 필수입니다. 데이터 시각화의 대세주자 Tableau, 라는 간편한 시각화 툴을 활용해 별도 프로그래밍 없이 손쉽게 그래프와 대쉬보드를 제작하는 법을 배우고, 또한 Google Data Studio 실습을 통해 다양한 방법으로 정형/비정형 데이터를 시각화해 봅니다.
  7. 머신러닝, 딥러닝
    Spark MLlib을 활용한 머신러닝 데이터 분석 실습을 통해, 머신러닝 엔지니어들과 소통할 수 있을 정도의 라이브러리 및 메소드 들의 기능을 학습합니다. 프로젝트를 통해 내 손으로 직접 머신러닝/딥러닝 모델을 구현해볼 수 있습니다.
  8. 프로젝트 (파이프라인 구축 / 머신러닝 / 개인프로젝트)
    수업시간에 배운 실습내용을 토대로 가이드 프로젝트 형태의 데이터 파이프라인 구축과 머신러닝 모델 구현 프로젝트를 진행합니다. 파이프라인 구축, 머신러닝을 통한 분석 프로젝트 이후엔, 개인의 입맛에 맞게 데이터 셋을 준비, 분석, 결과 도출까지의 전체적인 과정을 거치며, 강사님의 피드백을 바탕으로 나만의 프로젝트가 완성됩니다!

FAQ .

데이터 엔지니어는 무슨 일을 하는 사람인가요?

한마디로 `데이터의 흐름을 관장하는 사람`이라고 표현할 수 있을 것 같습니다. 데이터가 넘쳐나는 시대에 다양한 데이터 소스로부터 의미있는 데이터를 추출, 변환하고 적재하는 시스템을 설계하고 구현하여 운영하는 사람이 바로 데이터 엔지니어입니다. 최근에는 이렇게 데이터 플로우를 핸들링하는 것에 더해 분석까지도 할 수 있는 데이터 엔지니어를 원하고 있습니다.

데이터 엔지니어에게 요구하는 역량은 어떤 것이 있나요?

현 시장에서 원하는 데이터 엔지니어는 대체로 Java 또는 Python을 능숙하게 다루는 것을 기본으로 RDBMS와 NoSQL, Hadoop 및 Spark를 이해하고 이를 실제 다뤄본 경험을 가지고 있는 사람입니다. 데이터 엔지니어링 익스텐션 스쿨에서는 이 모든 핵심적인 역량들을 체계적인 로드로 학습하며 수료 후, 데이터의 플로우를 관장하는 데이터 엔지니어로 한 발 내딛을 수 있습니다.

왜 클라우드 플랫폼 실습이 중요한가요?

책은 항상 ‘잘 되는 경우’만 보여줍니다. 하지만 실무에서는 책에서 쓰여 있는 것과 같이 ‘이상적인’ 환경인 경우가 없습니다. 회사에 따라 사용해야 하는 기술 스택이 전부 제각각이기 때문이죠. 실제로 운영을 하다 보면 별안간 시스템이 멈추거나 하는 경우가 빈번히 발생합니다. 근본적인 원인을 파악해서 동일한 문제가 반복되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 이런 경우를 대비해 운영하고 있는 시스템에 대한 모니터링 방안에 대해 고민해야 하는데, 이것은 책에서는 얻을 수 없는 부분이에요. 근본적인 원인을 파악해서 동일한 문제가 반복되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 이런 경우를 대비해 운영하고 있는 시스템에 대한 모니터링 방안에 대해 고민해야 합니다. AWS 클라우드 시스템 구축 실습을 통해 수강생은 이런 문제 상황에 대비할 수 있는 가장 쉽고 간편한 방법을 학습합니다.

본 과정을 듣기 위한 사전 지식으로 어떤 것이 필요한가요?

기본적으로 Java, Python 또는 C, C++등의 프로그래밍 언어 하나에 능숙하신 분이면 본 과정을 원활하게 수강하실 수 있습니다. 다만 현업에서 빅데이터 플랫폼을 다룰 때나 성능 개선을 위해 Hadoop과 Spark의 기반 언어인 Java를 이용하기 때문에 가급적이면 Java의 학습이 선행된 분에게 더 적합한 과정일 수 있습니다. 수강신청 후 부여될 사전과제는 본 과정에서 사용하게 될 언어인 Python 에 대한 기반 지식을 쌓는 것이며, 수강 조건 기준을 통과하시면 본 과정을 수강하실 수 있습니다.

데이터 엔지니어가 머신러닝도 알고 있어야 하나요?

데이터 엔지니어는 데이터의 흐름을 이해하고 처리하는 사람입니다. 그렇기에 데이터 엔지니어링 작업을 거친 후, 깔끔하게 다듬어진 데이터들을 분석할 수 있는 능력까지 있다면 금상첨화겠지요! 따라서 본 과정은 현 시장에서 핫한 키워드로 떠오른 머신러닝에 대한 학습도 함께하여 분석력까지 더한 데이터 엔지니어로 성장할 수 있도록 커리큘럼이 구성되어있습니다. 데이터 엔지니어링 익스텐션 스쿨을 통해 경쟁력 있는 데이터 엔지니어로 거듭나세요.

수강료 안내 .

국내 유일 All-round 데이터 엔지니어 실무 교육 과정

데이터 엔지니어링 Extension SCHOOL

일    정 2019.2.12.~ 2019.5.28. | 총 16주
매주 화 저녁 7:30 ~ 10:30 | 매주 토 오전 9:00 ~ 13:00
준비물 개인 노트북 사용 추천
(본인 PC에 맞는 개발 환경 설정 및 원활한 개별 실습을 위하여)
장    소 강남역 부근 패스트캠퍼스 강의장
문    의 조한준 매니저 : 02-501-9391 | help-ds@fastcampus.co.kr
메일로 문의 주실 경우 자세한 상담을 원하신다면 휴대폰 번호, 상담가능 시간을 남겨주세요:)

380만 원 (정가 : 420만원)

40만 원 OFF [2차 모집중! 1/24까지]

※ 2차 모집 마감 이후에 할인 혜택이 줄어듭니다.
※ 2차 모집 정원이 다 차면 조기 마감될 수 있습니다.
※ 카드 12개월 무이자 할부 가능!

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