루키 주요글

R 주요 강의

1. [R#1] 데이터 통계 분석을 위한 R 설치와 활용
2. [R#2] R 실행을 위한 기본적인 내용들~
3. [R#3] R 데이터 구조에 대한 정리
4. [R#4] R 패키지 설치하기
5. [R#5] R 데이터셋 처리 함수들에 대한 간단한 정리~
6. [R#6] R 데이터셋 정렬하기~
7. [R#7] R 데이터셋의 일부 데이터 가져오기
8. [R#8] R의 lapply, sapply, vapply를 이해하자~
9. [R#9] R의 apply, tapply의 활용법을 알아보자~
10. [R#10] R의 split 활용
11. [R#11] R의 함수 작성 및 활용~
12. [R#12] R 시뮬레이션 - 랜덤 변수 샘플링
13. [R#13] R 함수에서 캐시 활용하기~
14. [R#14] R 디버깅 툴 활용하기~

하둡 주요 강의 

1. [Hadoop#1] 하둡 설치부터 테스트까지 정리~
2. [Hadoop#2] BigData 처리를 위한 맵리듀스에 대하여~
3. [Hadoop#3] 하둡(Hadoop) 파일시스템 (HDFS) 명령어 정리~
4. [Hadoop#4] 하둡(Hadoop) 관련 기술 - 피그, 주키퍼, HBase에 대한 간략한 정리!
5. [Hadoop#5] Hive & Pig - 하둡(Hadoop)의 맵리듀스를 보다 편하게~
6. [Hadoop#6] Cloudera Impala - 하둡 기반의 SQL 쿼리 엔진으로 실시간 분석을
7. [Hadoop#7] 구글, 페이스북, 링크드인, 야후, 클라우데라, 아파치의 빅데이터 스택 비교
8. [Hadoop#8] Hadoop 2.0 - HDFS2와 YARN
9. [Hadoop_Test#1] 클라우데라 QuickStart VM 설치하기
10. [Hadoop_Test#2] HDFS 간단히 살펴보기~
11. [Hadoop_Test#3] HDFS 명령어 테스트~
12. [Hadoop_Test#4] Pig 첫번째 예제 VM에서 실행하기~
13. [Hadoop_Test#5] Pig 두번째 예제 살펴보기~
14. [Hadoop_Test#6] Hive 예제 살펴보기~
15. [Hadoop_Test#7] HBase 예제 살펴보기~
16. [Hadoop_Test#8] 하둡 스트리밍을 활용한 파이썬 word counting 예제~
17. [Hadoop_Test#9] 하둡 맵리듀스 Join 활용 예제

빅데이터 & NoSQL

1. [BigData#1] 빅데이터의 확장 배경과 실제 사례들
2. [BigData#2] 빅데이터 분석 기술에 대한 정리~
3. [BigData#3] 구글 독감 트렌드 분석 - Big Data, Big Insight
4. [NoSQL#1] MongoDB에 대한 간단한 정리~
5. [NoSQL#2] MonogoDB의 설치 및 기본적인 명령어~

HTML5

1. [HTML#1] HTML5에 대하여
2. [HTML#2] HTML5에 추가된 요소들
3. [HTML#3] HTML5 video 태그
4. [HTML#4] HTML5 audio 태그
5. [HTML#5] HTML5를 활용한 블로그 BGM 테스트
6. [HTML#6] HTML video 태그의 DOM 지원
7. [HTML#7] 아이폰용 Web App을 만들기 위한 HTML5 요소들

XML

1. [XML#1] XML 이란?
2. [XML#2] XML의 시작
3. [XML#3] XML의 구성 요소
4. [XML#4] DTD란?
5. [XML#5] XML & DTD
6. [XML#6] XSL & XML
7. [XML#7] 마치면서

SCORM for e-learning

1. [SCORM#1] SCORM 이란?
2. [SCORM#2] SCORM 인증과 툴 활용
3. [SCORM#3] 콘텐츠 통합 모델
4. [SCORM#4] SCORM RTE(Run-Time Environment #1)
5. [SCORM#5] SCORM RTE(Run-Time Environment #2)
6. [SCORM#6] SCORM CMI 데이터 모델 첫번째
7. [SCORM#7] SCORM CMI 데이터 모델 두번째
8. [SCORM#8] SCORM 콘텐츠 패키징 절차에 대한 미니 생각