아파치 스파크에 대한 소개, 스파크의 특징과 특별한 점, 판다스와 스파크의 차이, 역대 스파크의 진화 과정 및 구성

아파치 스파크, 에어플로우, 플링크, 카프카를 활용하는 실시간 모빌리티 빅데이터 처리 프로젝트: 프로젝트 환경 구축 및 모빌리티 데이터 수집, 간단한 핸들링 및 트러블 슈팅

아파치 스파크, 에어플로우, 플링크, 카프카를 활용하는 실시간 모빌리티 빅데이터 처리 프로젝트: 데이터 엔지니어링과 그 역사 및 트렌드, ETL과 ELT, 배치 및 스트림 프로세싱, 데이터 플로우 오케스트레이션, 간략한 프로젝트 계획

알고리즘 개념을 숲을 보는 시점으로 생각하고 동적 계획법(Dynamic Programming)과 탐욕 알고리즘(Greedy)에 대한 개념

탐색 알고리즘인 BFS와 DFS에 대한 이해와 소스 코드 구현. 기본적인 스택, 재귀, 트리, 그래프 등을 연관지어 이해

그래프에 대한 기본개념(인접 리스트, 인접 행렬). 순회를 알아보고 그래프와 트리 개념을 연관지어 이해

Problems and solutions of heteroscedasticity.

중요한 자료구조인 해시 테이블, 해시 함수(요구 조건과 기본 해시함수, 좋은 해시함수), 해시 성능, 해시 충돌(충돌 방지 방법)

프로그래밍과 코드 분석 강화. 알고리즘을 활용한 프로그래밍. 분할 정복 기반 퀵 정렬, 병합 정렬

알고리즘 개념 적용. 선형 검색(Linear Search)과 이진 검색(Binary Search). 알고리즘의 선택 정렬(Selection Sort), 거품 정렬(Bubble Sort), 삽입 정렬(Insertion Sort)