Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/scala-spark-big-data
최근 몇 년 동안 빅데이터 분석은 산업 전반에서 널리 사용되고 있으며, 특히 분산 시스템에서 함수형 개념을 활용하여 대규모 데이터를 다루는 방법에 대한 수요가 높아졌습니다. 이번에는 Coursera에서 제공하는 ‘Big Data Analysis with Scala and Spark’ 코스를 소개하고 리뷰해보려고 합니다.
이 코스는 Apache Spark라는 빠른 메모리 내 분산 컬렉션 프레임워크를 사용하여 데이터 병렬 처리 paradigms를 확장하는 방법을 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 수업은 기본적인 Spark의 사용법을 배우는 것부터 실제 데이터를 분석하는 실습까지 다양합니다.
코스 개요:
코스에서는 먼저 ‘Getting Started + Spark Basics’ 주제를 통해 Scala를 설치하고 기본 개념을 익히는 데 초점을 맞춥니다. 이후, Reduction Operations & Distributed Key-Value Pairs에서 RDD(Resilient Distributed Dataset)의 중요성을 살펴보고, Partitioning and Shuffling에서는 성능 최적화를 위한 파티셔닝 기법을 배웁니다.
마지막으로, Structured data: SQL, Dataframes, and Datasets를 통해 Spark SQL과 DataFrames의 힘을 활용하여 데이터 조작을 더욱 쉽게 하는 방법을 익히게 됩니다.
이 과정을 통해 필자는 빅데이터 분석에 대한 심층적인 이해를 갖출 수 있었고, 실제 프로젝트에서도 적용할 수 있는 가치 있는 지식을 얻게 되었습니다. 강사도 친절하고, 과제가 연구 중심으로 매우 실질적입니다.
따라서 이번 코스를 추천합니다. 빅데이터 분석과 관련하여 실제적인 기술을 배우고자 하는 모든 분들께 강력히 권장합니다. 데이터 사이언스에 대한 관심이 있으시다면 이 코스를 통해 유용한 도구와 기술들을 익힐 수 있습니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/scala-spark-big-data