Fast campus School

데이터
엔지니어링
SCHOOL

Linux와 Hadoop부터 Spark까지 심도있게 학습하고
데이터 플로우의 처음부터 끝까지 직접 핸들링하는 데이터 엔지니어로 성장하세요!

  • Placeholder

    실무 핵심 역량만 담은
    정확한 커리큘럼

  • Placeholder

    프로젝트로 완성하는
    실습형 강의

  • Placeholder

    Spark 기초부터 심화까지
    Spark의 A to Z

  • Placeholder

    현업 전문가가 가르치는
    Up-to-date 기술

선착순으로 조기마감될 수 있으니
고민 전에 먼저 상담부터 받아보세요!

문의 박지은 매니저 02-518-6529

데이터 엔지니어가 되기 위한
가장 정확한 로드를 제시합니다.

Why 데이터 엔지니어링

NOW
모든 산업에서 빅데이터 노래를 부르지만
수요에 비해 데이터 엔지니어 전문 인력은 너무나 부족해 기업이 서로 모셔가고 있습니다.

    WHY
    현직자의 스킬업을 위한 단기과정 혹은 불필요한 내용까지 흐름없이 몰아넣은 얕고 넓은 강의만 있을 뿐
    데이터의 생성, 저장, 추출 및 가공이라는 일련의 흐름을 이해하고 구조화하는
    데이터 엔지니어에게 요구되는 핵심역량을 가르치는 명확한 기본 교육 과정이 없기 때문입니다.

  • 데이터 엔지니어링 SCHOOL은

    ✔ 데이터 엔지니어링을 위해 꼭 선행되어야 할 데이터베이스 기반 지식은 물론
    ✔ Hadoop 프레임워크와 함께 최근 각광받고 있는 Spark를 매우 심도있게 다루는 국내 유일 과정입니다.

    Placeholder

    본 과정을 원활하게 수강하시기 위해서는 아래 조건 중 최소 2가지를 충족하셔야 합니다

    - 객체 지향 언어가 어떤 것인지 설명할 수 있다.
    - Java 또는 Python으로 자유롭게 객체를 생성하고, 함수를 짜고, 클래스를 구현할 수 있다.
    - 절차 지향 코드를 객체 지향 코드로 자유롭게 구현하고 효율화할 수 있다.
    - 객체 지향 언어를 이용해 알고리즘 기초 수준의 문제는 섭렵했다.

이런 분에게 추천합니다.


  • 카카오, 네이버, 쿠팡, 티켓몬스터와 같은
    데이터의 흐름이 굵직한 기업의 데이터 전문가로
    취업하고 싶은 대학생/취준생


    컴퓨터공학, 산업공학을 전공하고 개발을 공부했으니 당연하게 개발자의 길로 나가야한다고 생각하고 계시나요? 많은 회사들이 데이터 처리의 중요성을 인식하고 프로그래머를 찾듯 데이터 엔지니어를 상시 채용하고 있습니다. 데이터 관련 직무가 뜨고 있다고는 하는데 어떤 것부터 어떻게 공부해야 할 지 모르겠는 분에게 추천합니다.


  • 핫하다는 머신러닝 딥러닝 공부해봤지만,
    내가 보고 있는 데이터가 어떻게 처리되어 왔는지
    데이터 플로우의 앞 단이 궁금한 분


    분석 업무를 담당하고 있거나 데이터 관련 직무에 대한 관심으로 머신러닝 딥러닝을 공부하고 분석 프로젝트도 해보았지만 지금 내 손에 떨어진 이 데이터가 어떻게 처리되고 어떻게 분류된 데이터인지에 대한 의구심이 남는 분, 데이터 플로우, 인프라 구축에 대한 이해가 필요한 분에게 추천합니다.

강의 특징

  • 현업 최고 데이터 전문가가
    직접 강의합니다.

    데이터를 다루는 현업자들은 많지만 '빅데이터'라고 부를만한 대용량 데이터를 실제 현업에서 매일 만나고 그 프로세스를 리드하는 전문가는 쉽게 만나기 어렵습니다.
    데이터 엔지니어링 스쿨은 20M 다운로드를 이끈 글로벌 커플앱서비스 Between의 데이터팀 리드를 맡고 계신 김상우 강사님은 물론 자바부터 하둡, 머신러닝까지 전부 다루는 풀스텍 개발자 박성백 강사님, 국내 최고 수준의 Scala 전문가인 김흥진 강사님을 모시고, 강사님이 직접 피드백하는 실습 중심으로 구성된 과정입니다.

  • 로드맵을 제시하는
    체계적인 과정입니다.

    빅데이터의 인기에 힘입어 우후죽순 생기고 있는 국비지원과정이나 대학, 대학원의 강의들은 교육과정과 관련실습이 체계적으로 관리되지 않고 일방적으로 지식을 전달하기만 하는 경우가 많습니다.
    데이터 엔지니어링 스쿨에서는 데이터의 생성, 저장, 추출 및 가공이라는 데이터 플로우를 직접 핸들링할 수 있는 모든 핵심 역량을 핵심별로 학습할 수 있도록 정교하게 짜여진 교육과정을 수강생들에게 제공합니다.

  • 기초부터 심화까지
    꼭 필요한 것만 가르칩니다.

    데이터 엔지니어링 전체 프로세스를 이해하기 위해 필수적으로 알아야 할 Linux와 Infra를 먼저 학습하고 Hadoop과 SQL, NoSQL 관련 컴포넌트까지 다룹니다. 그리고 최근 가장 떠오르는 프레임워크인 Spark를 기초부터 심화까지 깊이있게 학습합니다. 모든 수업은 이론 학습 후 바로 진행되는 실습을 통해 완전한 내 기술로 만들 수 있습니다.
    국내 다양한 기업에서 활발한 활동 중인 데이터 엔지니어분들과의 인터뷰를 통해 꼭 필요하고 중요한 내용들만을 커리큘럼에 담았습니다.

코스매니저가 직접
궁금증을 해결해드립니다.

  • 한마디로 `데이터의 흐름을 관장하는 사람`이라고 표현할 수 있을 것 같습니다. 데이터가 넘쳐나는 시대에 다양한 데이터 소스로부터 의미있는 데이터를 추출, 변환하고 적재하는 시스템을 설계하고 구현하여 운영하는 사람이 바로 데이터 엔지니어입니다. 최근에는 이렇게 데이터 플로우를 핸들링하는 것에 더해 분석까지도 할 수 있는 데이터 엔지니어를 원하고 있습니다.

  • 현 시장에서 원하는 데이터 엔지니어는 대체로 Java 또는 Python을 능숙하게 다루는 것을 기본으로 RDBMS와 NoSQL, Hadoop 및 Spark를 이해하고 이를 실제 다뤄본 경험을 가지고 있는 사람입니다. 데이터 엔지니어링 SCHOOL에서는 이 모든 핵심적인 역량들을 체계적인 로드로 학습하며 11주 후, 데이터의 플로우를 관장하는 데이터 엔지니어로 한 발 내딛을 수 있습니다.

  • 빅데이터 분산 처리 시스템인 Hadoop과 Spark를 잘 다루는 것도 물론 중요하지만, 이들은 결국 Linux와 infra를 기반으로 그 위에서 움직이는 것이기에 데이터 엔지니어링의 프로세스를 이해하기 위해서는 Linux, Infra에 대한 기반 지식이 필수적입니다. 기초를 튼튼히 해야 그 위에 얹을 지식들도 단단하게 세워질 수 있습니다.

  • 기본적으로 Java, Python 또는 C, C++등의 프로그래밍 언어 하나에 능숙하신 분이면 본 과정을 원활하게 수강하실 수 있습니다. 다만 현업에서 빅데이터 플랫폼을 다룰 때나 성능 개선을 위해 Hadoop과 Spark의 기반 언어인 Java를 이용하기 때문에 가급적이면 Java의 학습이 선행된 분에게 더 적합한 과정일 수 있습니다. 그 일환으로 방문상담 후 부여될 사전과제는 Java에 대한 기반 지식을 쌓는 것이며, 미션을 통과하시면 본 과정을 수강하실 수 있습니다.

  • 데이터 엔지니어는 데이터의 흐름을 이해하고 처리하는 사람입니다. 그렇기에 데이터 엔지니어링 작업을 거친 후, 깔끔하게 다듬어진 데이터들을 분석할 수 있는 능력까지 있다면 금상첨화겠지요! 따라서 본 과정은 현 시장에서 핫한 키워드로 떠오른 머신러닝에 대한 학습도 함께하여 분석력까지 더한 데이터 엔지니어로 성장할 수 있도록 커리큘럼이 구성되어있습니다. 데이터 엔지니어링 스쿨을 통해 경쟁력 있는 데이터 엔지니어로 거듭나세요.

현업 실무자에게 데이터 엔지니어링 스쿨에 대해 물어봤습니다!


  • 데이터 분석에 앞선 일련의 과정을
    절반으로 줄여주는 강의네요.

    이** /
    데이터 마이닝 개발자, 데이터 솔루션 개발 관련 기업

    현실에서는 데이터를 다루는데 있어서 가장 중요한 것이 알고리즘이 아니더군요. 수 기가부터 테라 단위의 데이터를 적절히 정제해 얼마나 깨끗한 데이터를 만들까. 어떤 데이터가 필요할까 등 데이터 수집부터 관리까지에 80% 이상의 시간을 할애합니다.이 과정은 이 80%의 시간을 40%로 줄여줄 수 있을 만큼 파워풀한 툴과 데이터 분야의 트렌드를 잘 담아내고 있네요.


  • 기업에서 먼저 찾는
    데이터 엔지니어로 성장할 수 있는 과정이네요.

    이**/
    데이터 분석가, 여행 관련 플랫폼 서비스 스타트업/데이터 사이언스 스쿨 수료

    현업에서 데이터 분석도 중요하지만, 작은 규모의 회사에서는 분석가가 엔지니어링 및 기타 데이터 관련 제반 업무를 진행하기도 합니다. Spark 뿐만 아니라 데이터 엔지니어링에서 널리 쓰이는 것들을 집중적으로 배울 수 있어서 현업에서 먼저 찾는 데이터 엔지니어로 성장할 수 있을 것 같습니다.


  • 진짜 데이터 엔지니어가
    되고싶은 사람에게 추천합니다.

    강** /
    백엔드 개발자, O2O 서비스 스타트업 /데이터 사이언스 스쿨 수료생

    대부분의 강의들은 데이터의 '분석'부분만을 중시하고 '데이터를 어떤 방법으로 이렇게 쌓아놓게 되었는지'에 대해서는 다루지 않았습니다. 단순히 데이터 엔지니어링 도구를 배우는 강의를 넘어서 여러 종류의 데이터를 필요한 상황에 따라서 알맞게 구축하고 팀원 모두가 쉽게 활용할 수 있는 데이터 환경을 만드는 진짜 데이터 엔지니어가 되고 싶다면 본 강의를 기대해도 좋을 것 같습니다.


  • 머신러닝까지 다루는
    커리큘럼이 좋네요.

    박** /
    챗봇 개발, 인공지능 관련 서비스 스타트업 /컴퓨터공학 석사 졸

    데이터 엔지니어링 뿐만 아니라 머신러닝까지 학습하는 커리큘럼이 인상적입니다. 다양한 스택의 기술과 함께 머신러닝까지 한 자리에서 배울 수 있다는 점이 매력적이네요. 특히, 자연어 처리 부분은 많은 사람들이 상당히 관심있어하는 분야이기에 이 과정에서 화룡정점이 될 것으로 보이네요.

커리큘럼

  • 주차 커리큘럼
    1 빅데이터, 클라우드, 머신러닝이 대세로 떠오른 이 시대를 살아가는 데이터 엔지니어에게 기반지식은 필수!
    가장 밑바탕이 되는 IT 인프라를 잡아갑니다.
    - 데이터 엔지니어링 개요
    - Linux : 기본 개념과 설치, 사용자 관리, 데이터베이스 서버 설치 및 운영, 실무형 환경 구성 실습 등
    - Network : 네트워크 구성의 이해, 환경 구축 및 실습 등
    - GIT : 버전관리 개념의 이해, git 저장소 만들기, Github 활용 등
    - DB : Database & SQL핵심 및 고급 등
    2 모든 데이터는 데이터베이스에 저장된다! DB, SQL을 이해합니다.
    기존의 RDBMS와 함께 최근 널리 쓰이는 NoSQL을 학습합니다.
    - NoSQL : MongoDB, Redis, Cassandra
    - Hadoop : 하둡 클러스터 환경 구성 이해 및 실습, Ecosystem 및 분산 파일 시스템 이해, MapReduce 등
    3 빅데이터 시대의 핵심 기술인 Hadoop과 그 에코시스템을 학습합니다.
    더불어 클라우드 서비스의 선두주자인 AWS를 실제 기업에서 활용하는 수준까지 끌어올리는 과정입니다.
    - Hadoop : MapReduce 정렬, 조인, 튜닝, 하둡 분산 환경 구성 및 실습 등
    - Hive : 개요, HiveQL 다루기 등
    - AWS : Intro, EC2, S3, RDS with NoSQL, ELB, EMR
    4 Apache Spark의 핵심개념을 이해하고, 실습을 통해 익혀봅니다.
    Scala의 기본적인 문법에 대해 학습하고 실습합니다.
    Apache Zeppelin을 활용하여 작업 결과물을 관리하고 시각화해봅니다.
    - Spark Intro: Apache Spark 개요 및 Demo
    - Spark Core concept, RDD, 실습 환경 구축 등
    - Scala(1),(2) : Intro ~ Scala’s Hierarchy
    - Spark Core , Apache Zeppelin 실습 등
    5 Spark SQL과 Dataframe API, Spark Streaming을 학습하고 실습합니다.
    패턴매칭, 타입파라메터, 암시적 변환 등 Scala의 고급 기능에 대해 학습하고 실습합니다.
    Spark 클러스터 구축 실습을 진행합니다.
    - Spark SQL : 개요 및 API, 실습 등
    - Spark Streaming : DStream, 실습 환경 구축, 트위터 실시간 분석 실습
    - Scala(3),(4) : Traits ~ Annotations
    - Spark Clustrer : 환경 구축 및 실습
    6 Spark 클러스터에 대한 구축 실습을 진행한 후, 여러가지 시각화 도구에 대해 살펴봅니다.
    Scala 학습을 마무리한 후, 파이썬의 기초적인 문법에 대해 학습합니다.
    - Spark Cluster(2) : 성능 튜닝 및 설정
    - Visualizations : BI Tool, D3, Python, R 등
    - Scala(5),(6) : Object Equality ~ Scala and Spark
    - Python(1) for PySpark
    7 PySpark (Spark Python API)를 활용해 봅니다.
    머신러닝의 개요와 기본적인 회귀 모델, 뉴럴네트워크 모델을 공부합니다.
    Spark MLLib을 활용해 머신러닝 과정을 실습해봅니다.
    - Python(2) for PySpark
    - PySpark : 소개 및 실습, Pandas and Numpy
    - Machine Learning : Demo with Spark MLlib
    - Regressions and Evaluation Metrics
    - Neural Network
    - 프로젝트 실습 : Titanic 생존자 예측 Classification
    8 딥러닝 이론을 학습하고 Spark Mllib, Gemsim(Python), TensorFlow을 활용해
    자연어처리 프로젝트를 수행하며 실습해봅니다.
    - Deep Learning
    - Word embedding, CNN, RNN, LSTM
    - 프로젝트 실습 : Text NLP with Gensim, TensorFlow
    9 자연어처리 프로젝트를 수행하며 실습해봅니다.
    Spark Mllib을 이용한 실습으로 추천시스템을 만들어봅니다.
    Spark의 내부 코드를 분석해보고 오픈소스에 참여하는 방법을 익힙니다.
    - 프로젝트 실습 : Recommendation System
    - Collaborative Filtering
    - RS with Spark Streaming
    - Spark Internal
    10-11 트러블 슈팅 및 실무자 특강
    - 프로젝트 트러블 슈팅 2 ~ 3회
    - SCHOOL 참여기업 , 현업 실무자, 스킬업 등의 특강 다수 진행

강사 소개

  • 현업에서 직접 빅데이터를 다루는
    최고 전문가가 강의합니다.

  • 2000만 다운로드를 기록한 커플앱서비스 비트윈에서 데이터팀 리드를 맡고있는 김상우 강사님이 올해 dublin에서 진행되는 SPARK SUMMIT EUROPE 2017에서 POWERING A STARTUP WITH APACHE SPARK 세션을 담당합니다.
  • Placeholder 김상우 강사님 세션 소개 자세히보기 ▷
  • Placeholder Spark 파트

    김상우 / 비트윈(VCNC)


    커플앱서비스 '비트윈'을 만드는 VCNC에서 제품 개발과 데이터 분석을 해오고 있으며 수많은 비트윈 사용자들에게 그리고 더 나아가 사회에 도움이 되는 일을 하기 위해 계속해서 고민하고 있습니다. 대용량 데이터 분석과 머신러닝 분야에 관심이 많으며 한국 스파크 사용자 모임 운영진으로, 또 Apache Zeppelin 프로젝트의 Committer 겸 PMC로도 활동하고 있습니다.

  • Placeholder Linux ~ AWS 파트

    박성백


    풀스택 개발자 및 강사로 처음에는 자바 개발 및 강의로 시작했지만 그 영역을 넓혀서 다양한 프로그래밍 언어들과 빅데이터 하둡 에코 시스템, 스파크 그리고, 머신 러닝 까지 다루는 개발 언어 욕심이 많은 개발자이자 강사입니다.

  • Placeholder Scala

    김흥진 (성큼이)


    국내 유일한 Scala 사용자 커뮤니티인 라스칼라 코딩단에서 2013년도부터 지금까지 꾸준하게 스터디를 이끌고 있으며, 국내 최고 수준의 Scala 전문가입니다.

취업 지원 프로그램

Placeholder

패스트캠퍼스 스쿨의 채용매니저를 소개합니다.

강종무, Recruitment Adviser

매 달 20개 이상의 기업 인사담당자와 채용 연계 협업을 하고 있으며 1기 부터 지금까지 500여명 이상의 수강생의 커리어 코칭을 해왔습니다. “모든 수강생이 원하는 회사에, 원하는 직무로” 라는 사명을 가지고 수강생 한 분 한 분의 인생의 전환점을 만들고자 합니다.

HIRING REPORT 확인하기
  • 참여 기업 특강

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    스타트업의 대표님/HR담당자가 직접 강의장으로 찾아옵니다! 인터넷만으로는 알 수 없는 채용 정보들과 구체적으로 각 회사들이 원하는 디테일한 역량들까지 제대로 알고 준비할 수 있습니다.

  • 네트워킹 데이

    Placeholder

    7개 스쿨의 사람들이 모여 궁금했던 서로의 영역에 대해 공유하고 좋은 파트너까지 얻을 수 있습니다. 또한, 수료생들이 스쿨을 수강할 때 그리고 수료 이후의 다양한 경험들을 들어보며 현재 수강생들이 진행 중인 프로젝트나 포트폴리오 준비, 면접 준비과정에서 실질적인 도움을 받을 수 있습니다.

  • Hiring Day

    Placeholder

    스타트업의 대표님/HR담당자와의 1:1 인터뷰를 갖는 채용 행사를 통해 11주간 쌓아온 데이터 엔지니어링 역량을 펼칠 수 있는 적극적인 구직의 기회입니다.

전문 HR 기업과의 연계를 통한 취업지원

  • Placeholder

    로켓펀치의 스타트업 데이터를 활용하여 수강생들에게 최적의, 최신의 정보를 제공하고 스쿨 수료생의 정보를 로켓펀치에 공개해 스타트업과 인재를 효율적으로 연결합니다. 또한, 로켓펀치와 연계하여 스쿨 수료생을 위한 채용 행사인 하이어링데이를 개최합니다.

    [보도자료] 패스트캠퍼스, 로켓펀치와 인재 연결 업무 협약 체결
  • Placeholder

    겟링크스는 각 글로벌 테크기업 구인 공고를 실시간으로 전달하고, 패스트캠퍼스는 공고에 부합하는 수료생을 찾아 소개하여 태국, 인도네시아, 말레이시아, 일본, 중국 등 아시아 전역의 글로벌 스타트업으로 취업을 연결합니다.

    [보도자료] 패스트캠퍼스, 겟링크스와 수강생 '글로벌 취업' 돕는다
  • Placeholder

    지인을 소개해 주고, 채용시 보상받는 서비스를 제공하고 있는 원티드와 연계하여 수료생분들에게 최적의 회사/직무를 추천하고 있습니다. 패스트캠퍼스는 고정 추천인으로서 패스트캠퍼스 수료생 각각에게 적합한 회사에 추천서를 발송합니다.

선발 프로세스


  • 방문상담

    신청서를 작성해주시면 담당자가 유선연락을 드려 방문 상담 시간을 잡습니다. 방문상담에서는 커리큘럼에 대한 설명은 물론 스쿨에서 보내게 될 11주에 대해 자세하게 안내드립니다. 이수 가능 여부를 진단해드림은 물론 여러분이 꿈꾸는 커리어의 방향을 듣고 어떻게 실현해나갈 수 있을지 상담해드립니다. 데이터 엔지니어를 꿈꾸고 있는 모든 분들의 상담 신청을 환영합니다.


  • 사전 과제

    방문 상담 후 담당 코스매니저가 사전 과제를 부여합니다. 사전 과제는 선발의 당락을 결정하기 위한 것이 아니라, 본 과정을 수료하기 위해 필요한 최소한의 프로그래밍 베이스를 확인하고 수강에 대한 의지를 확인하기 위한 것입니다. 또한, 사전 과제를 통해 파악한 지원자들의 백그라운드를 바탕으로 커리큘럼의 구성 및 난이도를 조정합니다.


  • 선발 완료 및 수업시작

    사전 과제 제출 5일 안에 합격 여부를 알려드리고 여러분의 꿈을 이뤄드릴 SCHOOL 과정을 시작하게 됩니다. 합격하신 분들께는 강의 시작 전에 미리 학습해오면 좋을 만한 영상, 책, 자료 등을 자세히 안내해드립니다.