Building an Analytics Pipeline for Games (Korean)

설명

이 과정에서는 게임 개발 사용 사례의 분석 파이프라인을 생성하는 방법에 대해 설명합니다. 학습자는 배치 및 거의 실시간 분석을 구현하기 위한 일반적인 접근 방식을 탐색하고 포괄적인 분석 솔루션을 통해 서로 다른 속도의 분석 정보를 얻을 수 있는 방법을 살펴봅니다. 학습자는 또한 요구사항이 변화하거나 진화함에 따라 파이프라인을 확장할 수 있는 방법도 살펴봅니다.

참고: 이 과정에는 amazon.qwiklabs.com에서 호스팅되는 자습형 실습(옵션)이 하나 이상 포함되어 있습니다. 실습은 크레딧으로 지불해야 하며 크레딧당 미화 1 USD입니다. 실습에는 일반적으로 최대 15크레딧이 소요됩니다. 이 비용은 aws.training 에 대한 무료 디지털 교육에는 포함되지 않습니다. 크레딧을 구입하고 실습을 받으려면 qwiklabs 계정을 만들어야 합니다.

학습 대상

이 과정의 대상은 다음과 같습니다

• 비즈니스 리더

• 게임 개발자

• 기타 게임 업계 전문가

과정 목표

이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다

• 분석 파이프라인의 주요 단계와 역할을 설명합니다

• 게임용 배치 처리 및 분석 파이프라인을 설계하는 방법을 설명합니다.

• 거의 실시간에 가까운 게임 분석 파이프라인을 설계하는 방법을 설명합니다.

• 통합 솔루션에 배치 및 실시간 파이프라인을 통합하는 옵션을 설명합니다

• 분석 파이프라인을 증강하거나 확장하여 추가 분석 정보를 도출할 수 있는 방법을 파악합니다.

• 자체적으로 분석 파이프라인을 구축하는 데 사용할 수 있는 리소스를 파악합니다.

수강 전 권장 사항

이 과정을 수강하려면 다음 조건을 갖추는 것이 좋습니다

• Cloud Practitioner Essentials 인증에 해당하는 클라우드 컴퓨팅 및 AWS(Amazon Web Services)에 대한 기초적인 이해

• Data Analytics Fundamentals에 해당하는 데이터 분석 및 AWS 분석 서비스에 대한 기본 지식(https://www.aws.training/Details/eLearning?id=35364)

• 게임에 분석을 사용하는 이유에 해당하는 게임 분석의 비즈니스 사례에 대한 기본 이해(https://www.aws.training/Details/eLearning?id=42751)

강의 형태

이 과정은 디지털 교육을 통해 제공됩니다.

소요 시간

90분

과정 개요

모듈 1: 소개

• 과정 개요

• 사전 테스트

• 검토

모듈 2: 분석 파이프라인의 단계

• 분석 파이프라인 개요

• 게임 데이터 수집

• 게임 데이터 저장

• 게임 데이터 처리 및 분석

• 게임 데이터 사용

• 파이프라인 단계에 매핑된 AWS 서비스

모듈 3: 배치 프로세싱 및 분석

• 배치 분석 및 사용 사례

• 배치 분석을 위한 아키텍처 패턴

• 배치 게임 데이터 수집

• 배치 게임 데이터 저장

• 배치 게임 데이터 처리

• 배치 게임 데이터 분석

• 배치 게임 데이터 사용

• 데모: 배치 분석 파이프라인 구축

모듈 4: 실시간에 가까운 처리 및 분석

• 실시간 분석 및 사용 사례

• 스트리밍 분석을 위한 아키텍처 패턴

• 실시간에 가까운 게임 데이터 수집

• 실시간에 가까운 게임 데이터 저장

• 실시간에 가까운 게임 데이터 처리 및 분석

• 실시간에 가까운 데이터 사용

모듈 5: 전체 프로세스

• 파이프 라인을 통합하는 이유

• 데이터 원본을 구성하는 방법

• 배치 및 속도 레이어를 사용하는 파이프라인의 예

모듈 6: 파이프 라인 확장

• 추가 데이터 원본 포함

• 라이브 운영 모니터링 활성화

• 이벤트 중심의 아키텍처 구축

• 기계 학습을 통해 워크플로 자동화 또는 예측 인사이트 도출

모듈 7: 결론 및 다음 단계

• 요약

• 지식 평가

• 추가 정보 및 탐색용 리소스