전체교육일정
교육개요
이 강의는 데이터 엔지니어링의 핵심을 담은 커리큘럼으로 구성되어 있으며, 클라우드 기반 데이터 인프라의 구축 및 관리에 초점을 맞춥니다. 참가자는 Amazon RDS와 DynamoDB를 통한 데이터베이스 설계, 배포 및 최적화 기술을 습득하게 됩니다. 또한, Amazon Kinesis를 활용한 실시간 데이터 스트리밍 및 분석, AWS Glue와 Data Pipeline을 이용한 ETL 프로세스 및 데이터 워크플로우 자동화 방법에 대해 배웁니다. 이 과정을 통해 참가자는 클라우드에서 안정적이고 확장 가능한 데이터 인프라를 구축하고 운영하는 데 필요한 전문적인 기술과 지식을 키우게 될 것입니다.
교육목표
본 과정은 데이터 엔지니어들이 클라우드 기반 인프라를 사용하여 데이터 중심의 솔루션을 설계, 구축 및 관리하는 능력을 개발할 수 있도록 돕습니다. 참가자는 현대적인 데이터 관리 방법과 클라우드에서의 데이터 엔지니어링의 베스트 프랙티스를 이해하고 적용하는 능력을 갖추게 됩니다.
강의내용
[Chapter 1: AWS 클라우드에서의 DB 관리]
· 학습 목표:
Amazon RDS와 DynamoDB를 활용하여 관계형 및 NoSQL 데이터베이스를 효율적으로 배포, 관리하고 데이터베이스 설계 및 운영에 대한 실력을 강화합니다.
· 주요 내용:
1. Amazon RDS 소개 및 주요 특징
2. Amazon RDS를 사용하여 관계형 데이터베이스 배포 및 관리
3. Amazon DynamoDB 소개 및 주요 특징
4. DynamoDB를 사용하여 NoSQL 데이터베이스 설계 및 관리
[Chapter 2: AWS 클라우드에서의 데이터 스트리밍 및 분석]
· 학습 목표:
Amazon Kinesis를 활용하여 데이터 스트리밍 처리, 데이터 전송 및 로딩, 데이터 분석 및 처리 등 다양한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 능력을 향상합니다.
· 주요 내용:
1. Amazon Kinesis 서비스 소개 및 사용 사례
2. Amazon Kinesis Streams를 사용한 데이터 스트리밍 처리
3. Amazon Kinesis Data Firehose를 사용한 데이터 전송 및 로딩
4. Amazon Kinesis Analytics를 사용한 데이터 분석 및 처리
[Chapter 3: AWS 데이터 파이프라인]
· 학습 목표:
데이터 엔지니어링과 데이터 파이프라인의 개념을 이해하고, AWS Glue 및 AWS Data Pipeline을 활용하여 데이터 카탈로그 구축, ETL 프로세스 자동화, 데이터 저장 및 관리, 데이터 워크플로우 자동화하는 방안을 습득합니다.
· 주요 내용:
1. 데이터 엔지니어링 및 데이터 파이프라인 개요
2. AWS Glue를 사용한 데이터 카탈로그 및 ETL 프로세스 구축
3. Amazon S3를 사용한 데이터 저장 및 관리
4. AWS Data Pipeline을 사용한 데이터 워크플로우 자동화