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제목 [m-Story] MDS아카데미 뉴스레터 2017년 4월호 번호 614
작성자  관리자 작성일 2017-03-31 조회 525

 
m-Story

IT융합 전문 교육센터 MDS아카데미 뉴스레터 4월호 

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MDS아카데미

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MDS테크놀로지

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TRACE32

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윈도우 임베디드 OS

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Splunk 빅데이터 솔루션

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Industrial IoT

 

교육과정 안내

MDS아카데미는 사업주 직업능력개발 훈련기관으로 정부지원금을 제외한 자비부담금만 납부하는 정부지원 과정을 운영하고 있습니다.
자세히 보기 >

교육분야

세분류

과정명

교육일정

교육비

교육장소 : 구로 교육센터 (대륭포스트타워 1차)  약도보기 >

H/W 아카데미

설계

Altera SoC FPGA Embedded Cortex-A9 이해와 활용

4.24(월) ~ 4.28(금)

88만원

임베디드SW
아카데미

OS System

임베디드 리눅스 커널 포팅 및 구조

4.10(월) ~ 4.13(목)

88만원

Altera 기반의 하드웨어 설계 및 리눅스 포팅

4.17(월) ~ 4.19(수)

99만원

Android Framework & Libraries 분석

4.27(월) ~ 4.20(목)

99만원

AI 아카데미

딥러닝

IoT 개발자를 위한 파이썬 기반 인공지능 프로그래밍

4.24(월) ~ 4.27(목)

99만원

파이썬을 활용한 딥러닝기본

4.24(월) ~ 4.27(목)

88만원

교육장소 : 판교 교육센터 1차 (H스퀘어 N동)  약도보기 >

프로그래밍
아카데미

C

임베디드 C 프로그래밍

4.10(월) ~ 4.13(목)

77만원

임베디드SW
아카데미

펌웨어 제어

Cortex-M3 구조 및 디바이스 제어

4.10(월) ~ 4.13(목)

88만원

OS System

임베디드 리눅스 디바이스 드라이버

4.17(월) ~ 4.20(목)

88만원

OS App

Qt/C++ Application 

4.17(월) ~ 4.20(목)

99만원

Automotive
아카데미

Control/Testing

모델 기반 차량 전자 제어 시스템 개발

4.17(월) ~ 4.20(목)

99만원

AUTOSAR 기반 MCAL 제어 프로그래밍 실무

4.17(월) ~ 4.19(수)

99만원

IoT 아카데미

Platform/
Control/App

IoT 스마트 홈 Step III -
안드로이드 App으로 제어하는 IoT 활용

4.24(월) ~ 4.26(수)

66만원

AI 아카데미

딥러닝

이정훈의 EXCEL-BASED MACHINE LEARNING

4.17(월) ~ 18(화)

66만원

   교육과정 전체 보기 >  

 

So Hot! 뜨거운 관심으로 주목받는 과정

Man-Learning으로부터 Machine-Learning을
구현시키는 방법과 프로세스 학습

이정훈의 EXCEL Based Machine-Learning)

4월 17일(월)~4월 18일(화)
  자세히 보기 >

Machine-Learning 프로세스 / Machine-Learning 알고리즘/ Machine-Learning Case Study
Machine-Learning Case-Workshop

딥러닝 프레임웍인 텐서 플로우를 이용하여 인공신경망을 학습,
딥뉴럴 네트워크의 기본 개념

파이썬을 활용한 딥러닝 기본

4월 24일(월)~4월 27일(목)
  자세히 보기 >

딥러닝 소개 Overview / 파이썬 소개 / 딥뉴럴 네트워크 기본 / Convolutional Neural Network

IoT 기반 스마트 홈 시스템을 음성 인식 등으로 제어 혹은 모니터링
하기 위한 안드로이드 App 설계 및 개발

IoT 스마트 홈 Step III - 안드로이드 App으로 제어하는 IoT 활용

4월 24일(월)~4월 26일(수)
  자세히 보기 >

IoT 시스템 제어용 안드로이드 App 을 개발/ IoT 스마트 도어락 App 기능 개발
IoT 스마트 도어락 완성 및 음성 인식 제어 스마트 홈 시스템 프로젝트

· 조기에 마감될 수 있으니 서둘러 신청해 주시기 바랍니다.

 

기술정보

빅데이터 이야기

. . . 사실 빅데이터에 대해서 구체적이고 정량적인 정의가 합의된 바는 없다.
세계적인 컨설팅 기관인 McKinsey & Company는 발간한 보고서 ‘BigData: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity’에서 “빅데이터의 정의는 기존 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 데이터셋Dataset 규모로, 그 정의는 주관적이며 앞으로도 계속 . . . 자세히 보기 >

 

Q&A

Q1. 빅데이터와 기존 데이터와 차이점은 무엇인가요?

A. 빠른 의사결정이 상대적으로 덜 요구된다 : 대용량 데이터에 기반한 분석 위주로, 장기적/전략적 접근이 필요하다. 따라서 기존의 데이터 처리에 요구되는 즉각적인 처리속도와는 달리, 즉각적인 의사결정이 상대적으로 덜 요구된다.
처리(Processing) 복잡도가 높다 : 다양한 데이터 소스, 복잡한 로직 처리,대용량 데이터 처리 등으로 인해 처리 복잡도가 매우 높으며, 이를 해결하기 위해 통상적으로 분산 처리 기술이 필요하다. . . 자세히 보기 >

 

Q2. 빅데이터 분석 인프라 기술은 어떤 것이 있나요?

A. [Hadoop] 하둡은 오픈소스(Opensource) 분산처리기술 프로젝트로, 현재 정형/비정형 빅데이터 분석에 가장 선호되는 솔루션이라고 할 수 있다. 실제로 야후와 페이스북 등에 사용되고 있으며, 채택하는 회사가 늘어나고 있다.
주요 구성요소로 하둡 분산 파일 시스템인 HDFS(Hadoop Distributed File System), Hbase, MapReduce가 포함된다. HDFS와 Hbase는 각각 구글의 파일 시스템인 GFS(Google File System)와 . . . 자세히 보기 >

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