Spark with Scala

Spark와 Big Data 처리의 기본적 개념과 처리를 공부하시고 싶으신 분들을 위한 스터디입니다.

기간
4주
모집인원
12명
참가비
16만5000원

스터디를 완주하면 5만원 환급

FOR WHO

이런 분들을 위한 스터디예요!

기초적인 프로그래밍 실력이 있고 Distributed Computing과 Spark를 공부하고 싶으신 분

Spark를 사용하여 Big Data에 입문하려는 개발자

Spark를 사용하여 Data 처리 및 분석을 하고 싶은 데이터 사이언티스트

GOAL

스터디 학습목표

빅데이터 처리의 기초

Distributed Computing에서 Map과 Reduce가 어떻게 여러 하드웨어에 연산을 분산하는지 배웁니다.

Resilient Distributed Dataset (RDD) 의 사용

분산처리를 위한 데이터구조인 RDD를 만드는 법과 RDD를 사용하여 데이터를 변환하는 법을 배웁니다.

Spark Application 데이터 처리의 최적화

실습을 통해 Spark 데이터 처리과정을 간소화 하고, Performance를 향상시키는 법을 배웁니다.

K-means 구현

Spark와 실제 데이터를 (Wikipedia) 이용해 K-means를 구현하여 배운 내용을 통합적으로 정리한다.

주간질문 보러가기

HOW TO

스터디는 이렇게 진행 됩니다.

  1. 매일 30분-1시간

    매일 30분~1시간씩 각자 편한 시간에 커리큘럼에 따라 개인 학습합니다.
  2. 자유로운 질문

    스터디 기간동안 스터디 코치에게 공부 하면서 어려운 부분에 대한 질문을 할 수 있습니다. 질문에 대한 답변은 코치가 24시간 이내에 해드립니다.
  3. 주간과제제출

    한주동안 학습한 내용을 복습하며 주간 과제를 제출합니다.

  1. 공식적인 오프라인 모임은 따로 없습니다. 단, 스터디가 끝나고, 그룹원들의 요청이 있을 경우 코치의 재량으로 오프라인에서 모일 수도 있습니다.

PEOPLE

스터디 코치를 소개합니다.

고성운


  • 현) 쿠팡 Software Engineer

  • Amazon.com Software Engineer

  • 빅데이터 관련 5년 경험

  • Columbia University 전산과 석사 졸업

  • Purdue University 전자과 학사 졸업

CURRICULUM

커리큘럼 안내

1주차 상세 커리큘럼

Getting Started + Spark Basics

첫주 주간질문 보러가기


DAY 1

Day 2

Day 3

Day 4

Day 5

Day 6

  • 보충 학습 및 주간 질문 답변

Day 7

  • 예시 답안 업로드

2주차 상세 커리큘럼

Reduction Operations & Distributed Key-Value Pairs

3주차 상세 커리큘럼

Partitioning and Shuffling

4주차 상세 커리큘럼

SQL, Dataframes, and Datasets - 3주 스터디 종료 후 추가로 학습 하실 수 있는 자료를 제공 해 드립니다.

수강생 후기

스터디파이 스터디에 참여해주셨던 분들의 실제 후기입니다.

과거 책을 통해 Spark을 공부했었는데 실무적으로 lineage를 어떻게 구성하는 것이 효율적인지, 왜 lazy execution을 쓰는지 등 Spark을 깊이있게 이해하기 어려웠습니다. 본 강의는 기본적인 개념을 쉽게 설명하고 빅데이터 플랫폼을 구축/운영하면서 겪었던 다양한 의문점들을 시원하게 긁어주는 동시에 코딩 실습까지 할 수 있어서 입문자와 실무자 모두에게 만족스러운 강의가 될 것 같습니다.

김동혁 님, 개발자

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시작 - 종료

9월 20일 금요 시작반

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꼭 읽어주세요 👀

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