데이터 엔지니어링 강의

데이터 엔지니어링
  • 01. 데이터 엔지니어링 끝판왕

    Java, Python, Scala 기초부터
    핵심적인 데이터 엔지니어링
    28가지 스택을 모두 담은 강의!

  • 02. 실무에 바로 적용가능한
    데이터 엔지니어링 실습

    이론만 배우면 소용없죠!
    실제 빅테크기업의 Use Case중심의
    프로젝트 실습

  • 03. 역대급 갓성비 혜택

    사용 불가능한 버전이 발생시,
    새로운 버전으로 강의 리뉴얼

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데이터 엔지니어링 강의
백엔드 엔지니어링

격이 다른 이 모든 혜택을
강의 하나에 모아서 평생소장

데이터 엔지니어링 실습

더욱 강력해진 패캠만의 초격차 구성으로

데이터 엔지니어링을 한.번.에 끝내세요!

데이터 엔지니어링 강의

28가지 스택!
빈 틈 없이 꽉 찬 커리큘럼

ElasticSearch, Hadoop, HBase,Kafka,
Storm, Flink, Presto, Druid 등의 툴들을 제대로 이해하고,
기술 스택을 구성하고 있는 원천 기술에 대한 원리도 함께 배울 수 있습니다.

ElasticSearch

압도적인 스택과 더불어
입문자를 위한 파이썬 & 스칼라 기초까지!

데이터 처리에 널리 쓰이는 Spark 프레임워크를 잘 지원하는 대표 언어인
Python, Scala 두 가지 언어를 기초부터 학습합니다.

스칼라 기초

자신있는 강의력의 이유
실제 강의는 이렇게 진행됩니다😎🔥

스타트업의 백엔드 엔지니어라면?

분산보다 먼저 해야할 것은?

분산 시스템

실제 빅테크기업의
Use Case 중심의 프로젝트 실습

데이터 엔지니어가 되기위한 이론과 실무를 함께 배우고,
실제 빅테크기업에서 사용하는 도구, 상용 서비스에서 고민하는 Use Case 중심의 실습을 진행합니다.

데이터 파이프라인 구축
데이터 엔지니어링 기초

입문자를 위한 700분 분량의
백엔드 엔지니어링 기초

Data Engineering 기술은 기본적으로 서버사이드(백엔드) 기술을 포함합니다.
데이터 엔지니어도 알아야 하는 서버 엔지니어링에서의 기본적인 내용을 학습합니다.

데이터 엔지니어링 트러블슈팅
서버 엔지니어링

사용 불가능한 버전이 발생시,
새로운 버전으로 강의 리뉴얼

수업에 사용했던 소프트웨어가 LTS(long term support) 기한이 지난 경우,
버전 업데이트에 맞춰 새롭게 리뉴얼 됩니다.

데이터 엔지니어링 강의

(업데이트 기간은 2022/05/13 (강의 1차 오픈)~2024/3/27까지, 수업에 사용했던 소프트웨어가 LTS(long term support) 기한이 지난 경우에 한정)

데이터 엔지니어링 질문

5개의 강의를 합친 70시간 분량, 역대급 가성비

스타트업부터 대기업까지 바로 활용할 수 있는 기술 스택과 활용방법 제시 뿐만 아니라
실시간 스트리밍, 대용량 분석시스템 기술 등 방대한분량을 가성비 있는 가격으로 평생 소장 할 수 있습니다.

데이터 파이프 라인
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강사님께 직접 물었습니다.

조이Joey님
현) SNS 대기업 Data Engineer
전) 티맥스 소프트 - 기업용 Java Framework 연구개발
안녕하세요. 저는 데이터 엔지니어로서 하루 20억건 이상 대용량 데이터의 실시간 처리 파이프라인과 수십 페타바이트 데이터의 분석시스템을 개발하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 소수의 인원으로 조직의 생산성을 크게 높이고 비용을 줄일 수 있어서, 현재 많은 기업에서 역량있는 데이터 엔지니어를 찾고 있습니다.
하지만 데이터 엔지니어로 일하기 위해서는 알아야할 지식이 많고, 시스템 운영의 경험 또한 필요하기 때문에 기업들은 숙련된 데이터 엔지니어를 찾지 못하고 있습니다. 교육을 하자니 너무 양이 방대하고 기술의 발전속도가 빠른 분야라, 강의를 할 수 있는 전문가가 없어 하지 못하고 있습니다. 이 강의는 그 어려운걸 해보려고 합니다.
이 강의를 잘 학습하신다면 단순히 개발방법, 툴 사용법만 익히는 것이 아니라, 언어나 툴이 바뀌어도 계속해서 문제를 풀어갈 수 있는 데이터 엔지니어, 개발자가 될 수 있을 것입니다. 이 강의에서 배운 사고하는 방법을 꾸준히 활용하시면 수년 뒤에는 산업에서 가장 앞서있는 기술 리더가 될 수 있을 것입니다.

Question 1.

어떤 분들이 수강하시면 좋을까요?
• 데이터 엔지니어로 취업하고 싶은 개발자 혹은 전공 취준생
• 기존에 백엔드(서버) 엔지니어에서 데이터 엔지니어링으로 직무를 넓히거나 전환하고 싶은 개발자
• 분산시스템을 실제 구현된 도구, 실제 use-case 함께 학습하고 싶은 분
• 데이터를 분석, 활용하는 데 기반이되는 시스템을 이해하거나 구축하고 싶으신 분
• 대용량 데이터를 지연없이 실시간으로 처리하는 이론, 기술, 구현 방법을 알고 싶으신 분
• 대용량 데이터를 빠르게 분석하기 위한 이론과 기술을 이해하고 싶으신 분

Question 2.

어느 정도의 선수지식이 필요한가요?
• 컴퓨터 공학의 기본적인 내용 (컴퓨터구조, 운영체제, 자료구조, 알고리즘)을 최소 한 번 이상 학습해본 경험이 있으신 분 (실제 전공 또는 암기 여부와는 무관)
• python, java 언어를 한 번이라도 공부해보신 분
• Git clone, pull, push 명령어 사용 가능
• SQL 초급자 수준(https://www.w3schools.com/sql/default.asp)의 기본 예제와 튜토리얼 스스로 학습 가능한 수준

Question 3.

수업을 듣고 무엇을 배워갈 수 있나요?
• 데이터 엔지니어링 업무의 작은 조각을 보고 큰 그림을 그리고 이해하게 됩니다.
• 과제가 주어졌을 때 어떤 도구로 어떻게 처리하면 될 지 스스로 분석과 설계를 할 수 있습니다.
• 원천 데이터를 보고 데이터의 특징을 파악하고 특징에 따라 처리에 유의할 점을 알게 됩니다.
• 실시간 데이터 처리에서의 대표적인 문제와 해결방법을 이해할 수 있습니다.
• 대용량 데이터 분석시스템의 대표적인 문제와 해결방법을 이해할 수 있습니다.
• 시스템을 운영하기 위해서 필요한 지식과 도구를 배워 스스로 세팅하고, 활용할 수 있습니다.

커리큘럼.

아래의 모든 강의를 초격차 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다. 지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!
(각 파트의 상세 내용은, 더 좋은 강의 제공을 위해서 일부 변경될 수 있습니다.)

Part 1. 강의 로드맵

Part 2. 유틸리티 강의

Part 3. 웹서비스와 데이터 기초

Part 4. Server(Backend) Engineering 기초

Part 5. Observability

Part 6. 분산 시스템 Fundamental

Part 7. ElasticSearch(OpenSearch)

Part 8. Hadoop, Hive, HBase

Part 9. Batch, ETL, Workflow Scheduler

Part 10. Distributed Streaming Processing

Part 11. Spark

Part 12. BigData OLAP

Part 13. 대용량 데이터 에코 시스템 구축하기

Part 14. Engineer Way

  • 상세 커리큘럼.

    자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!

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