실무 예제로 배우는 데이터 공학: 파이썬과 오픈소스 프로젝트로 만드는 나만의 데이터 공학

폴 크리커드 (Paul Crickard)

dsb 2021 · 제이펍

À propos de cet e-book

실시간 데이터 파이프라인을 구축, 모니터링 및 관리하고,

Apache 프로젝트를 사용하여 효율적인 데이터 엔지니어링 인프라를 생성한다!

이 책은 데이터 공학의 기초를 소개하고, 대형 데이터 집합을 다루는 데이터 파이프라인을 구축하는 데 필요한 다양한 기술과 프레임워크를 개괄한다. 여러 예제를 통해 데이터를 정제하고 변환하는 방법과 데이터를 분석해서 데이터에서 최대한 많은 것을 얻는 방법을 배우게 될 것이다. 또한, 이 책은 복잡하고 덩치 큰 데이터를 다루는 방법과 실무 환경에 적합한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 방법도 설명한다. 현실적인 예제를 통해서는 데이터 파이프라인을 위한 기반 구조를 구축하고 실무 환경에 데이터 파이프라인을 배치하는 방법을 배우게 될 것이다.

이 책을 다 읽고 나면 파이썬과 오픈소스 프로젝트들을 이용한 데이터 공학이 어떤 것인지 확실하게 이해하게 될 것이며, 데이터를 추출하고, 그 품질을 점검하고, 용도에 맞게 적절히 변환하는 데이터 파이프라인을 구축해낼 수 있는 자신감이 생길 것이다.

이 책의 특징 및 구성

- 데이터 과학 및 분석 작업을 지원하는 데이터 공학자의 역할과 임무

- 파일과 데이터베이스에서 데이터를 추출하는 방법과 데이터를 정제하고, 변환하고, 증강하는 방법

- 다양한 형식의 파일을 읽고 쓰는 방법과 SQL 및 NoSQL 데이터베이스를 다루는 방법

- 데이터 파이프라인을 구축하고 대시보드를 이용해서 데이터 흐름을 시각화하는 방법

- 데이터를 웨어하우스에 적재하기 전에 스테이징과 검증 단계를 이용해서 데이터를 점검하는 방법

- 데이터를 검증하고 장애를 처리하는 스테이징 단계를 가진 실시간 데이터 파이프라인 구축 방법

- 데이터 파이프라인을 실무 환경에 배치하는 방법과 주의 사항

이 책의 대상 독자

- 데이터 공학자나 IT 전문가가 되고자 하는 학생

- 데이터 공학 분야에 진입하고자 하는 현업 개발자

- 실무에서 데이터를 추출-변환-적재해야 하는 현업 개발자

- 파이썬을 자신의 업무에 적용하고자 하는 기존 데이터 공학자 또는 데이터 분석가

À propos de l'auteur

폴 크리커드는 《Leaflet.js Essentials: Community Experience Distilled》(2014, Packt)의 저자이자 《Mastering Geospatial Analysis with Python》(2018, Packt)의 공동 저자이며, 미국 뉴멕시코 주 앨버커키에 소재한 제2지방검찰청의 최고 정보 책임자(CIO)로 있다. 정치학 석사 학위 소지자이면서 공동체 및 지역 개발 경력을 지닌 저자는 사회과학 이론과 기법을 기술 프로젝트와 접목하는 전문가이기도 하다. ‘New Mexico Big Data and Analytics Summit’과 ‘Experience IT NM Conference’에 참여했고, ‘New Mexico Big Data Working Group’, ‘Sandia National Labs’, ‘New Mexico Geographic Information Council’에서 강연자로 나서기도 했다.

25년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가로, 커누스 교수의 『컴퓨터 프로그래밍의 예술』(The Art of Computer Programming) 시리즈와 스티븐스의 『UNIX 고급 프로그래밍』(Advanced Programming in UNIX Environment) 제2판 및 제3판을 포함하여 60여 권의 다양한 IT 전문서를 번역했다.

번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 많은 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(docbook.kr)의 일원이다. 홈페이지 occam’s Razor(occamsrazr.net)와 게임 개발 사이트 GpgStudy(www.gpgstudy.com)를 운영한다.