빅데이터와 머신러닝 소프트웨어는 다양한 데이터를 분석하고 예측 모델을 만드는 소프트웨어이다. 본 강좌는 두 부분으로 구성되어 있다.
첫째, 다양한 빅데이터 분석 방법 (배치 처리, 스트림 처리, 인터액티브 질의, 그래프 처리 등)을 학습한다. 배운 개념을 활용하여 스파크/하둡 기반으로 실제 데이터 분석을 어떻게 하는지 학습한다.
둘째, 머신러닝 소프트웨어의 중요한 개념에 대해 알아보고, 다양한 머신 러닝 분석 방법을 학습힌다. 배운 개념을 활용하여 구글 텐서플로우를 기반으로 머신러닝/딥러닝 분석을 어떻게 하는지 학습한다.

  학력

•  서울대학교 전자공학과 학사(1994)
•  서울대학교 전자공학과 석사(1996)
•  Stanford University, Computer Science 석사 (2002)
•  University of California, Berkeley, Computer Science 박사(2007)

  주요경력

•  2007-2008: International Computer Science Institute (Post-doctoral Researcher)
•  2008 – 2011: Intel Labs Berkeley (Research Scientist)
•  2011 – 2012: Yahoo!Research (Research Scientist)
•  2012 – 2013: 2012 – 2013: Microsoft (Principal Scientist)
•  2016 : Facebook (Research Scientist)
•  2016: 서울대학교 컴퓨터공학부 조교수

  연구분야

•  Operating systems
•  Datacenter infrastructure / cloud computing
•  Big data analytics
•  Machine learning systems
 

  총 8주차

 •  강좌계획표(Syllabus)

  평가 비율 

※60점 충족 시 이수증 발부

  교재

•  교재는 학습자료로 제공
     ※학습자료는 다운로드 가능

   강좌 소개 영상 

  수강신청 기간

•  2019년 1월 15일(화) ~ 2018년 3월 4일(월)

  운영 기간

•  2019년 1월 29일(화) ~ 2019년 3월 18일(월)

  개설 방식

•  매주 1개 주차씩 순차 오픈

  메일 : soojeong_kim@snu.ac.kr

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