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• 데이터 파이프라인의 모든 단계를 기초부터 탄탄하게 설명합니다! 데이터 파이프라인은 데이터 분석의 성공을 위한 기반입니다. 수많은 다양한 소스에서 데이터를 이동하고 컨텍스트를 제공하기 위해 변환하는 것은 데이터를 그저 소유하는 것과 그로부터 실제 가치를 얻는 것만큼의 차이가 있습니다. 이 핵심 가이드 북은 데이터 파이프라인을 정의하고 최신 데이터 스택에서 작동하는 방식을 설명합니다. 일괄 처리 대 스트리밍 데이터 수집, 빌드 대 구매와 같은 파이프라인을 구현할 때 일반적인 고려사항과 주요 결정사항을 배웁니다. 이 책은 데이터 전문가가 내리는 가장 일반적인 결정을 다루고 오픈 소스 프레임워크와 상용 제품, 자체 개발 솔루션에 적용되는 기본 개념에 관해 설명합니다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 데이터 파이프라인의 정의 및 작동 방식 ◎ 클라우드 플랫폼을 포함한 최신 데이터 인프라에서 데이터를 이동하고 처리하는 방법 ◎ 데이터 엔지니어가 파이프라인을 구축하는 데 사용하는 공통 도구 및 제품 ◎ 파이프라인이 분석 및 보고 요구사항을 지원하는 방법 ◎ 파이프라인 유지 관리, 테스트 및 경고에 대한 고려 사항
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• ▣ 01장: 데이터 파이프라인 소개 데이터 파이프라인이란? 누가 파이프라인을 구축할까? ___SQL과 데이터 웨어하우징 기초 ___파이썬 그리고/또는 자바 ___분산 컴퓨팅 ___기본 시스템 관리 ___목표 지향적 사고방식 왜 데이터 파이프라인을 구축할까? 어떻게 데이터 파이프라인을 구축할까? ▣ 02장: 최신 데이터 인프라 데이터 소스의 다양성 ___소스 시스템 소유권 ___수집 인터페이스 및 데이터 구조 ___데이터 사이즈 ___데이터 클렌징 작업과 유효성 검사 ___소스 시스템의 지연 시간 및 대역폭 클라우드 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 데이터 수집 도구 데이터 변환 및 모델링 도구 워크플로 오케스트레이션 플랫폼 ___방향성 비순환 그래프 데이터 인프라 커스터마이징 ▣ 03장: 일반적인 데이터 파이프라인 패턴 ETL과 ELT ETL을 넘어선 ELT의 등장 EtLT 하위 패턴 데이터 분석을 위한 ELT 데이터 과학을 위한 ELT 데이터 제품 및 머신러닝을 위한 ELT ___머신러닝 파이프라인의 단계 ___파이프라인에 피드백 통합 ___ML 파이프라인에 대한 추가 자료 ▣ 04장: 데이터 수집: 데이터 추출 파이썬 환경 설정 클라우드 파일 스토...리지 설정 MySQL 데이터베이스에서 데이터 추출 ___전체 또는 증분 MySQL 테이블 추출 ___MySQL 데이터의 이진 로그 복제 PostgreSQL 데이터베이스에서 데이터 추출 ___전체 또는 증분 Postgres 테이블 추출 ___Write-Ahead 로그를 사용한 데이터 복제 MongoDB에서 데이터 추출 REST API에서 데이터 추출 카프카 및 Debezium을 통한 스트리밍 데이터 수집 ▣ 05장: 데이터 수집: 데이터 로드 Amazon Redshift 웨어하우스를 대상으로 구성 Redshift 웨어하우스에 데이터 로드 ___증분 및 전체 로드 ___CDC 로그에서 추출한 데이터 로드 Snowflake 웨어하우스를 대상으로 구성3 Snowflake 데이터 웨어하우스에 데이터 로드 파일 스토리지를 데이터 레이크로 사용 오픈 소스 프레임워크 상업적 대안 ▣ 06장: 데이터 변환하기 비문맥적 변환 ___테이블에서 레코드 중복 제거 ___URL 파싱 언제 변환할 것인가, 수집 중 혹은 수집 후? 데이터 모델링 기초 ___주요 데이터 모델링 용어 ___완전히 새로 고침 된 데이터 모델링 ___완전히 새로 고침 된 데이터의 차원을 천천히 변경 ___증분 수집된 데이터 모델링 ___추가 전용(Append-only) 데이터 모델링 ___변경 캡처 데이터 모델링 ▣ 07장: 파이프라인 오케스트레이션 ___방향성 비순환 그래프 아파치 에어플로우 설정 및 개요 ___설치 및 구성 ___에어플로우 데이터베이스 ___웹 서버 및 UI ___스케줄러 ___실행기(Executors) ___연산자(Operators) 에어플로우 DAG 구축 ___간단한 DAG ___ELT 파이프라인 DAG 추가 파이프라인 작업 ___경고 및 알림 ___데이터 유효성 검사 고급 오케스트레이션 구성 ___결합된 파이프라인 작업 대 결합되지 않은 파이프라인 작업 ___DAG를 분할해야 하는 경우 ___센서로 여러 DAG 조정 관리형 에어플로우 옵션 기타 오케스트레이션 프레임워크 일찍 그리고 자주 검증할 것 ▣ 08장: 파이프라인의 데이터 검증 ___소스 시스템 데이터 품질 ___데이터 수집 위험 ___데이터 분석가 검증 활성화 간단한 검증 프레임워크 ___유효성 검사기 프레임워크 코드 ___검증 테스트의 구조 ___검증 테스트 실행 ___에어플로우 DAG에서의 사용 ___파이프라인을 중단해야 할 때와 경고하고 계속해야 할 때 ___프레임워크의 확장 검증 테스트 예제 ___수집 후 중복된 레코드 ___수집 후의 예기치 않은 행 개수 ___지표 값 변동 상용 및 오픈 소스 데이터 검증 프레임워크 소스 시스템의 변경 사항 처리 ▣ 09장: 파이프라인 유지 관리 모범 사례 ___추상화 도입 ___데이터 계약 유지 관리 ___Schema-on-Read의 고려사항 확장 복잡성 ___데이터 수집 표준화 ___데이터 모델링 로직의 재사용 ___종속성 무결성 보장 중요 파이프라인 지표 ▣ 10장: 파이프라인 성능 측정 및 모니터링 데이터 웨어하우스 준비 ___데이터 인프라 스키마 성능 데이터 로깅 및 수집 ___에어플로우에서 DAG 실행 기록 수집 ___데이터 유효성 검사기에 로깅 추가 성능 데이터 변환 ___DAG 성공률 ___시간 경과에 따른 DAG 런타임 변경 ___검증 테스트 볼륨 및 성공률 성능 파이프라인 조정 ___DAG의 성능 성능 투명성
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• 제임스 댄스모어 [저]

• Hub-Spot의 데이터 인프라 디렉터이며, Data Liftoff의 창립자이자 수석 컨설턴트다. Wayfair, O'Reilly Media, HubSpot 및 Degreed에서 데이터 팀을 이끌고 데이터 인프라를 구축한 10년 이상의 경험이 있다. 그는 노스이스트 대학에서 컴퓨터 공학 학사 학위를, 보스턴 칼리지에서 MBA를 취득했다.

• 정현아 [저]

• 데이터베이스 컨설턴트로 다양한 기업의 데이터베이스 구축과 운영을 지원하다가 현재는 클라우드 공급업체에서 솔루션즈 아키텍트로 근무하고 있다. 특히 데이터를 다루고 바라보는 작업에 흥미를 느끼며 어떻게 데이터를 쉽고 잘 분석할 수 있을지를 사람들과 함께 고민하는 것을 좋아한다. 그 외의 시간은 다양한 경험으로 채워나가며 다채로운 인생을 만들어가는 중이다.

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