빅데이터 엔지니어

Hadoop, Spark, Kafka, ETL, NoSQL, Data Lake

씨익북스 편집부 지음

블로그펍 2025년 04월 15일 출간

작품소개

책소개

"『빅데이터 엔지니어』는 현대 데이터 중심 사회에서 데이터의 중요성이 날로 증가함에 따라, 빅데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 전문적인 지식과 기술을 제공하는 책입니다. 이 책은 데이터 엔지니어링의 기본 개념부터 시작하여, 데이터 파이프라인을 구축하고 운영하는 데 필요한 다양한 방법론과 도구들을 체계적으로 소개합니다.

책의 첫 번째 부분에서는 빅데이터의 정의와 특징, 그리고 데이터 엔지니어의 역할에 대해 설명합니다. 데이터가 생성되는 방식, 다양한 데이터 소스, 그리고 이 데이터를 저장하고 처리하는 데 필요한 기술적 배경을 이해할 수 있도록 돕습니다. 이어서, 분산 시스템과 데이터 처리의 원리를 다루며, 대량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 알고리즘과 아키텍처에 대해 심층적으로 탐구합니다.

또한, 데이터 품질 관리와 데이터 모델링의 중요성을 강조하며, 데이터의 정확성과 일관성을 유지하는 방법에 대해서도 상세히 설명합니다. 데이터 플랫폼의 설계와 구현에 필요한 노하우를 제공하여, 실무에서 바로 활용할 수 있는 실질적인 가이드를 제시합니다.

마지막으로, 데이터 분석과 시각화 기법을 통해 데이터에서 가치를 추출하고, 비즈니스 의사결정에 기여하는 방법을 안내합니다. 이 책은 데이터 엔지니어링에 관심이 있는 초보자부터 경험이 있는 전문가까지 모두에게 유익한 내용을 담고 있으며, 최신 트렌드와 기술을 반영하여 독자들이 변화하는 데이터 환경에 잘 적응할 수 있도록 돕습니다.

『빅데이터 엔지니어』는 데이터 엔지니어링의 이론과 실제를 아우르는 종합적인 안내서로, 데이터 중심의 미래를 준비하는 모든 이들에게 필독서로 추천합니다."

목차

"빅데이터의 정의와 중요성
데이터 엔지니어링의 기본 개념
빅데이터 기술의 발전 역사
데이터 파이프라인의 설계 원칙
분산 시스템의 특징과 장점
데이터 처리 기술의 진화
데이터 아키텍처의 역할과 중요성
효율적인 데이터 플랫폼 구축하기
데이터 모델링 기법의 종류
데이터 품질 관리의 필요성
데이터 분석 프로세스 이해하기
ETL(추출, 변환, 적재) 과정
스트리밍 데이터 처리 기술
배치 처리와 스트리밍 처리의 차이
분산 데이터 저장소의 선택 기준
NoSQL 데이터베이스의 특징
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 비교
데이터 거버넌스의 중요성
데이터 시각화의 기술과 도구
빅데이터 처리 프레임워크 소개
Apache Hadoop의 구조와 사용법
Apache Spark의 특징과 활용
클라우드 기반 데이터 솔루션
데이터 보안과 개인정보 보호
실시간 데이터 분석 기술
데이터 파이프라인 자동화 도구
데이터 흐름 최적화를 위한 기법
데이터 품질 평가 지표
모델 기반 데이터 처리 방법
데이터 통합 전략 수립하기
데이터 전처리와 정제 과정
데이터 마이닝 기법 이해하기
머신러닝과 데이터 엔지니어링의 관계
AI와 빅데이터의 융합
데이터 분석 결과의 해석
데이터 시각화 도구 비교
데이터 아키텍처 설계 사례
분산 처리 시스템의 성능 튜닝
API를 활용한 데이터 접근 방법
데이터 저장소의 최적화 기술
데이터베이스 스케일링 전략
실패 사례에서 배우는 데이터 엔지니어링
데이터 파이프라인의 모니터링 기법
데이터 분석을 위한 통계 기초
비즈니스 인사이트 도출하기
데이터 활용을 위한 협업 방식
데이터 엔지니어의 역할과 책임
데이터 도메인 이해하기
기계 학습을 위한 데이터 준비하기
데이터 엔지니어링의 미래 전망
최신 빅데이터 트렌드 분석
데이터 기반 의사결정의 중요성"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.