NFV 시스템 로그분석을 통한 이상현상 탐지 = Detection of anomaly through NFV system log analysis 저자 : 오성근 발행사항 : 서울 : 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원, 2018 학위논문사항 : 학위논문(석사)-- 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원: 빅데이터융합학과 2018. 8 발행연도 : 2018 작성언어 : 한국어 주제어 : 로그분석 ,NFV ,오픈스택 ,vEPC ,vDPI ,Core 발행국(도시) : 서울 형태사항 : v, 28장 : 삽화 ; 26 cm 일반주기명 :
지도교수: 유헌창 소장기관 :
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안녕하세요~! 오늘은 빅데이터 대학원에 대해 알아보려고 합니다. 빅데이터 대학원 진학을 결심한 뒤로 한동안 필자의 학문적 지향에 맞는 대학원을 찾기 위해 열심히 알아보았답니다. 현재 빅데이터 산업이 초입 단계이고 각 대학교마다 이제 막 관련학과를 신설하고 있다 보니 커리큘럼에 대한 체계가 미흡한 학교가 상당히 많았습니다. 따라서 나름(?) 역사가 있으며 커리큘럼에 대한 체계가 어느정도 잡혀있는 대학원 찾기 위해 상당한 시간을 투자하였습니다. 고심 끝에 5개 대학원 리스트를 추렸으며 만약 대학원 진학을 한다면 이 중 하나를 선택할 것입니다. 대학원 선별의 기준은 필자 기준이기 때문에 정답이 아니며 이 점을 참고하여 주시면 감사하겠습니다. 1. 서울대학교 데이터사이언스대학원 - 이론중심의 커리큘럼을 갖고 있으며 지원자격 중 영어점수가 있습니다. 또 고스펙의 인재들과 경쟁한다는 점에서 진입장벽이 상당히 높아 보입니다. 일반대학원이며 전일제 풀타임으로 수업을 하기 때문에 직장과 병행한다는 것은 현실적으로 불가능할 것 같습니다. 열심히 하면 1년 만에 졸업이 가능하다고 하니 졸업예정자나 취업준비생에게 추천드립니다. 2. 고려대학교 정보통신대학원 빅데이터융합학과 - 특수대학원이지만 고려대 답게 탄탄한 커리큘럼을 구성하고 있으며 네임벨류 때문인지 경쟁률이 상당합니다. 수업은 총 5학기(2.5년) 과정이며 일주일 3회(월, 화, 목) 18:45부터 수업을 진행하기 때문에 어느 정도 시간적 여유가 있는 직장인들에게 추천드립니다. 빅데이터는 난이도가 다소 높기 때문에 지식이 전무한 사람이 배우기에 상당한 시간이 소요됩니다. 따라서 비전공자나 현업 종사자가 아니라면 수업과정이 상대적으로 긴 고려대학교를 진학하는 것이 배움에 있어 도움이 될 수 있습니다. 3. 서강대학교 AI 빅데이터 MBA - 총 1년 16주 과정이며 토요일만 오프라인 수업을 하기 때문에 직장에 대한 눈치를 전혀 볼 필요가 없으며 비즈니스와 결합한 빅데이터를 배운다는 점에서 큰 이점이 있는 것 같습니다. 빅데이터는 데이터에 대한 지식뿐만 아니라 산업에 대한 지식도 필요로 하기 때문에 빅데이터를 비즈니스에 활용하고자 하는 독자분들에게 적극 추천드립니다. 수업과정이 1년 16주로 상대적으로 짧은 수업과정을 갖고 있기 때문에 코딩에 대한 지식을 어느 정도 쌓고 진학하길 권해드립니다. 데이터 분석에 있어 프로그래밍 지식은 필수이며 단기간 배울 수 없기 때문에 코딩 지식이 없는 상태에서 진학을 한다면 1년 16주 동안 코딩만 배우다 끝나는 경우도 생길 수 있습니다. 4. 성균관대학교 데이터 사이언스 융합학과 - 총 1년 6개월 과정으로 실무중심 커리큘럼으로 구성되어 있습니다. 또 삼성과 산학협력을 체결하여 삼성 실무 연구원들이 강의에 참여한다고 하니 실무에 대한 스킬을 쌓고자 하는 독자분들에게 강력 추천드립니다. 수업은 금요일 야간과 토요일 오전, 오후로 편성되어 있기 때문에 직장인들도 직장과 병행하여 학업을 이어나갈 수 있습니다. 성균관대는 실무중심 교육으로 인해 실무자들에게 인기가 많으며 2020년 전기 경쟁률 4:1, 2021년 전기 경쟁률 6:1을 기록하며 매년 경쟁률이 높아지고 있는 추세입니다. 실무 지원자가 많은 만큼 수업에 대한 난이도도 또한 높을 것으로 예상되며 데이터 분석에 대한 기본지식이 없다면 수업 진도를 쫓아가는데 어려움이 따를 것 같습니다. 5. 국민대학교 경영대학원 AI빅데이터 MBA - 수업과정은 1년, 1.5년, 2년 중 선택이 가능하며 토요일 수업에 커리큘럼만 보면 앞서 설명드린 대학원 중 제일 나은 것 같습니다. 또 LG, SK 등 업무협약을 체결하여 대기업 지원자가 상당할 것으로 예상되며 입학 경쟁률은 다소 낮지만 졸업시험 및 자격증 취득 등 졸업요건이 까다롭습니다. 네임벨류 안 따지고 탄탄한 커리큘럼을 원한다면 국민대를 추천드립니다. 이상 빅데이터 대학원에 대해 알아보았는데요. 대학원마다 교육목표와 커리큘럼이 다르기 때문에 미래 목표 및 본인 학문 지향에 맞는 대학원을 선택하는 것이 바람직할 것 같습니다. 오늘의 포스팅은 여기서 마치겠습니다. 감사합니다. 데이터사이언스 학업계획서 성균관대학원 데이터사이언스융합학과 학업계획서 - 대학원 자소서 안녕하세요~! 오늘은 성균관대학원 데이터사이언스융합학과 학업계획서에 대해 알아보려고 합니다. 빅데이터에 대한 인기는 식을 줄 모르고 그 영향이 대학원에도 반영되어 해마다 경쟁률이 scikitlearn.tistory.com  안녕하십니까.
많은 분들이 같은 고민을 하시는듯 합니다. 인공지능학과 신설기존의 소프트웨어 공학과가 인공지능 학과로 변경되었습니다. 교육과정을 보니 인공지능 음악 창작, 금융 데이터 분석 등이 있는 걸로 보아서 기초 부터 심화까지 하는 과정으로 보입니다. 제가 빅데이터 융합학과를 지원할때 해당 과정이 있었다면 저도 지원했을텐데 안타깝습니다. 프로젝트 졸업 폐지, 교과 졸업 추가해당 과정을 졸업하기 위해서는 기존에는 논문을 쓰거나 프로젝트를 진행해야 했습니다. 프로젝트 졸업을 삭제하고 수업을 6학점 더 듣는 교과 졸업이 추가되었습니다. 그리고 토익 졸업 점수도 삭제되었습니다. 아무래도 직장인 위주의 과정인 만큼 과정을 간결하게 하려고 하는듯 합니다. 졸업 후기이 글을 보는 사람들의 가장 큰 관심사는 이 과정이 나에게 도움이 될지가 가장 궁금하실듯 합니다. 반대로 이 과정에 저에게도 도움이 되었나를 말씀드릴 수 있을듯 합니다. 저는 국내 컴퓨터 학과를 졸업하였고 국내에 있는 IT기업의 3년차 개발자 입니다. 해당 과정을 통해서 어떻게 보면 회사에서 저의 관심사가 빅데이터, 인공지능이 있다는 것을 직접적으로 표출한 셈입니다. 저희 회사에 있는 분들중에서도 해당 과정을 다닌 사람들이 5명정도는 있다는 것을 들었고 저의 매니져 분도 관심이 있으셔서 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 단순 개발자에서 하둡, kylin등의 빅데이터 플랫폼 경력을 1년정도 쌓게 되었고 지금은 플랫폼 이후인 머신러닝을 도입하기 위해서 리서치 하고 있습니다. 결론은 해당 과정을 통하여 회사에서도 큰 도움이 되었다 라고 할 수 있을듯 합니다. 하지만 반대로 석사가 없어도 머신러닝, 빅데이터 하는 개발자는 많이 뽑는걸로 알고 있기에 해당 과정이 없었으면 저 분야를 못하는건가? 는 아닌듯 합니다. 논문은 쓰셨나요?과정이 과정인 만큼 많은 분들이 논문도 궁금하실텐데 저는 논문을 쓰지 않고 교과 졸업을 할 예정 입니다. 석사가 논문이 없으면 그게 석사야? 라고 하시는 분들도 있으실듯 합니다. 하지만 저는 논문을 쓰는 기간에 저희 회사에서 내부적으로 비즈니스를 하면서 성과를 글로벌로 논문을 공유하는 기회에 제출 하였고 해당 내용을 사내 임원 회의에서 발표 하였습니다. 과정이 과정인 만큼 오히려 이러한 경험이 해당 과정에 더 좋지 않으려나 판단 하였습니다. 물론 외부에 공유는 못하는 점은 안타깝습니다. 자주 묻는 질문많은 분들이 비슷한 질문을 해주셔서 여기에 공유 합니다. 단순히 제 케이스를 기준으로 답변 해드린 것으로 보시는 분들 각자의 상황에 따라서 다를 수도 있을듯 합니다. 연령대는 어떻게 되나요?저는 학부를 졸업하고 바로 취직하면서 야간 대학교를 다닌 편이라 아마 해당 과정을 다닌 사람들 중에서는 가장 어린편이 아닐까 생각이 듭니다. 조기졸업이나 빠른년생 분이 추후에 지원하시면 모르겠습니다. 과정 학우 분들을 잘 살펴보면 저와 비슷한 또래 분들은 가끔 보이는듯 합니다. 가정을 꾸린 분들도 많으신 듯 하며 어딘가의 소문으로는 회장 님이라는 단어도 자주 들어본적이 있던것 같습니다. 연령대는 제가 생각하기에 일반 회사원의 연령대 평균과 비슷할 듯 합니다. 과제는 어려우려나요?과제는 크게 4개로 볼 수 있을듯 합니다. 팀과제, 문제 푸는 과제, 논문 레포트 과제, 프로그래밍 과제. 저는 팀과제가 영 맞지 않아서 팀과제 있는 수업은 가능하면 듣지 않았습니다. 문제 푸는 과제는 일반 대학교 과제보다 쉬운 편이라 크게 걱정하시지 않아도 됩니다. 논문 레포트 과제는 논문이라는게 새로운 것을 요구하는 것이다 보니 아이디어를 짜는게 좀 골치 아픈 부분이 있지만 교수님도 잘 아시기에 감안해주시는 부분이 많습니다. 프로그래밍 과제에 대하여 학부시절에 컴퓨터 관련 전공을 다니신 분들은 크게 걱정하실 부분은 없습니다. 오히려 학부보다 더 쉬운 느낌도 있습니다. 하지만 만약 제가 비전공인데 이 과제를 해야한다고 하면 좀 어려움을 느낄것 같습니다. 물론 과제는 비전공자 분들에게 맞춰진 부분이 많아 보입니다. 논문, 지도교수, 랩실은 어떤가요?일반 대학원은 진학하기 전에 교수님 컨텍을 미리 하여서 진학하는 것으로 알고 있습니다. 해당 과정은 그럴 필요는 전혀 없습니다. 교과 졸업을 하실 경우에는 지도 교수님은 싸인을 해주시면 거기서 끝입니다. 다른 논문 쓰는 분들은 교수님이 수업 끝나시고 한두시간씩 만나시면서 논문 쓰시는 것으로 듣긴 하였습니다. 물론 모든것은 케바케인 것으로 교수님과 열심히 커뮤니케이션 하면서 랩실을 다니는 케이스도 충분히 가능은 할듯 합니다. 다니는 것 자체는 어렵나요?회사원이신 만큼 저녁시간에 시간을 비우시는 것이 가장 큰 문제일듯 합니다. 현업을 하시는 동안 야근이 미칠것같이 많다 라고 하시면 저는 비추 합니다. 저도 중간에 큰 프로젝트 하나를 론칭해야하는 시기가 있었고 다른분의 빵꾸를 같이 매꾸기 위하여 풀야근에 돌입한적이 있었습니다. 수업들으면서 뒤에서 몰래 코드짜고.. 근무시간을 보장하는 회사에서 근무하시고 6시 45분까지 고려대학교에 오실수 있으시면 큰 무리는 없으실듯 합니다. 그렇지만 2교시는 10시에 끝나는데 어휴.. 피곤하긴 합니다. 이력서 연구 계획서는 어떻게 하셨나요?이력서는 일반 기업 입사할때와 같이 이력서 폼으로 제출 하였습니다. 연구 계획서는 그냥 본인의 관심사를 작성하시고 과정을 진행하면서 무엇을 공부해보고 싶다~ 를 길게 작성하시면 무난해 보입니다. |
고려대학교 정보통신대학원 빅데이터융합학과 - golyeodaehaggyo jeongbotongsindaehag-won bigdeiteoyunghabhaggwa
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