Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/splunk-search-expert-103
오늘은 Coursera에서 제공하는 “Splunk Search Expert 103” 과정을 리뷰하고 추천해 보려고 합니다. 이 과정은 데이터 분석에 대한 깊은 이해를 원하는 분들에게 적합합니다.
이 과정의 주제는 여러 데이터 세트에서 데이터 분석 및 필드 간 공존 관계 계산을 배우는 것이며, 다중 값 데이터 작업의 방법에 대한 심화 학습을 제공합니다. 또한 검색 성능을 개선하기 위한 팁과 요령도 배울 수 있습니다.
과정 요약:
1. **상관관계 분석**: 이 모듈에서는 필드 간의 공존 관계를 계산하고, 여러 데이터 세트에서 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다. 전환, 추가, 병합, 유니온 및 조인 명령에 대한 학습이 포함됩니다.
2. **검색의 내부 구조**: Splunk가 검색을 처리하는 방법에 대한 추가 통찰력을 제공합니다. Splunk 아키텍처와 검색의 구성 요소가 파이프라인에서 어떻게 분해되고 분산되는지 배우고, 결과가 예상대로 반환되지 않을 때 검색을 문제 해결하는 방법을 배울 수 있습니다.
3. **다중 값 필드**: 다중 값 데이터를 검색하고 조작하는 데 전문가가 되고자 하는 분들을 위해 설계된 모듈입니다. 다중 값 평가 함수와 명령을 사용하여 다중 값을 생성, 평가 및 분석하는 방법을 집중적으로 다룹니다.
4. **검색 최적화**: 검색 성능을 향상시키고 싶은 사용자에게 적합한 모듈로, 검색 모드가 성능에 미치는 영향, 효율적인 기본 검색 생성, 리포트 및 데이터 모델 가속화 방법, tstats 명령을 활용한 데이터의 빠른 쿼리 방법 등을 다룹니다.
이 과정은 Splunk를 통한 데이터 분석 능력을 한 단계 끌어올리고 싶은 사람들에게 꼭 추천하고 싶습니다. 특히 IT 관리자나 데이터 분석에 종사하는 전문가들에게 많은 도움이 될 것입니다. 성능 최적화 및 다중 값 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 학습할 수 있기 때문에, 많은 분들이 필요로 하는 기술이 될 것입니다.
결론적으로, “Splunk Search Expert 103” 과정은 데이터 분석의 무한한 가능성을 열어주는 훌륭한 기회이니, 관심 있는 분들은 꼭 수강해보시길 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/splunk-search-expert-103