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- Data Engineering Technology Tree | Jesse Anderson DBA/Data Warehouse/SQL-Focused, Software Engineer, Data Scientists tech stack tree
- Awesome Data Engineering Learning Path - Best resources, books, courses
- The Rise of the Data Engineer
- A Beginner’s Guide to Data Engineering
- Part I
- 주된 내용
- 데이터 엔지니어링이 무엇이고 왜 어려운지?
- 데이터 과학의 계층 구조
- ETL 프레임워크 (airflow 소개)
- 두 가지 패러다임 : SQL- v.s. JVM 중심의 ETL 비교
- 불행히도 많은 기업들은 기존의 데이터 과학 교육 프로그램 중 대부분이 학계 또는 전문직인 경우 피라미드 지식의 최상 부분(Ex. AI)에 집중하는 경향이 있다는 것을 인식하지 못합니다, 대부분은 학생들에게 테이블 스키마를 적절하게 설계하거나 데이터 파이프 라인을 작성하는 방법을 가르치지 않습니다.
- ETL은 일부실험 구성 파일을 가져와서 해당 실험에 대한 관련 측정 항목을 계산하고 마지막으로 UI에서 p 값 및 신뢰 구간을 출력하여 제품 변경으로 인해 사용자 변동이 방지되는지 여부를 알릴 수 있습니다. 또 다른 예는 일일 단위로 기계 학습 모델의 기능을 계산하여 사용자가 며칠 이내에 이탈하는지 예측하는 배치 ETL 작업입니다. 가능성은 무한합니다!
- SQL 중심 ETL은 일반적으로 SQL, Presto 또는 Hive와 같은 언어로 작성됩니다. ETL 작업은 종종 선언적 방법으로 정의되며 거의 모든 것이 SQL 및 테이블을 중심으로 이루어집니다. UDF를 작성하는 것은 때로는 다른 언어 (예 : Java 또는 Python)로 작성해야 하기 때문에 번거롭습니다. 이 이유 때문에 테스트가 훨씬 어려울 수 있습니다. 이 패러다임은 데이터 과학자들 사이에서 인기가 있습니다.
- 주된 내용
- Part II
- Part I
- A Beginner’s Guide to Data Engineering
- 시리즈 | IBM Data Science - DEV_SK
- 데이터 아키텍처의 변화 ETL -> ELT
- 인터뷰ㅣ"기술 회사도 IT 현대화해야 한다" 키사이트 테크놀로지스 CIO - CIO Korea ETL -> ELT로의 이유
- 칼럼ㅣ'ETL'은 빅데이터와의 경쟁에서 패배했다 - CIO Korea ETL -> ELT or pipelined data streaming
- ETL, ELT의 4가지 주요 차이점 - 밥먹는 개발자
- I want to study Data Science Wiki 한글
- A Beginner’s Guide to the Data Science Pipeline
- Big Data: Its Benefits, Challenges, and Future | by Benedict Neo | Oct, 2020 | Towards Data Science
- Big Data Pipeline Recipe. Introduction | by Javier Ramos | Aug, 2020 | ITNEXT
- Designing Functional Data Pipelines for Reproducibility and Maintainability | PyData Global 2021 - YouTube
- How to jump into Data Science
- Functional Data Engineering — a modern paradigm for batch data processing
- Data Engineers are in Greater Demand than Data Scientists
- Data Infrastructure at In Loco
- Loco 라는 회사에서 일 약 15TB 데이터를 분석 및 BI 플랫폼에 활용하는 데이터 인프라 설명
- Kafka, Presto, Airflow, Spark 사용
- Data engineers vs. data scientists
- 쏘카 데이터 그룹 - 데이터 엔지니어링 팀이 하는 일 - SOCAR Tech Blog
- 실무 AI 프로젝트 - 분석보다 엔지니어링이 중요한 이유
- Data Engineering Principles - Build frameworks not pipelines - Gatis Seja - YouTube
- How The Modern Data Stack Is Reshaping Data Engineering | Preset - Blog | Preset
- 온프레미스 데이터 플랫폼 팀의 데이터 엔지니어가 하는 일(feat. 11번가 데이터 플랫폼 2020년 회고) :: Kaden Sungbin Cho
- 쏘카 신입 데이터 엔지니어 디니의 4개월 회고 - SOCAR Tech Blog
- 데이터 엔지니어란 무엇일까? - Nephtyw’S Programming Stash
- 데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자 차이가 뭘까? (1) 역할과 정의
- 데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자 차이가 뭘까? (2) 필요 역량, 기술
- 데이터분석가 vs 데이터엔지니어 vs 데이터과학자 차이가 뭘까? (3) 연봉과 보상
- Roadmap to Data Engineering in 2022. | by Chetan Dekate | Mar, 2022 | Medium
- There’s No Such Thing as a Data Scientist
- 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 기술,이 문장만 보면 다 알 수 있다
- 새로운 데이터 분석가와의 랑데부를 위하여(2) SQL 중요성 강조
- 따라 하는 데이터 과학 – 강의 PPT
- datasciencetech.institute
- mindscale.kr
- How to actually learn data science
- Skills You Need for that Data Science Job
- 데이터과학 자료모음
- A curated list of data science blogs
- Data Science Courses
- Faster Data Science Education Kaggle
- Pascal Poupart's Homepage
- dataquest.io
- Linear Algebra for Data Scientists
- Reading Between the Lines: How We Make Sense of Users’ Searches
- Research papers that changed the world of Big Data
- Paper Search using ScopusAPI | Pega Devlog
- Data Analysis (1): Neuroimaging Data loading using SPM8 toolbox
- 당신이 알고 있는 좋은 데이터 분석 슬라이드가 있나요?
- The last-mile problem: How data science and behavioral science can work together
- The democratization of predictive analytics
- Tracking Economic Development with Open Data and Predictive Algorithms
- Predictive maintenance
- Data Science for Startups: Predictive Modeling
- 공공데이터를 연결하라…‘LOD’
- GE산업인터넷 플랫폼, 프레딕스™(Predix™)에 대해 알아야 할 모든 것
- articles
- 트위터로 들여다보는 빅데이터 분석
- 버즈피드의 교훈: 분산 미디어와 데이터 분석
- 실리콘 밸리 데이터 사이언티스트의 하루
- “데이터의 잡음 속 숨겨진 진실을 찾아라”
- Data Science From Scratch: First Principles with Python
- Three Things About Data Science You Won't Find In the Books
- Weekly Digest, January 8
- Weekly Digest, June 15
- Grepping logs is terrible
- Grepping logs is still terrible
- Why Topological Data Analysis Works
- HyperLogSandwich
- Pipelining - A Successful Data Processing Model
- NASA'S DATA PORTAL
- 신선한 데이터를 냉장고에서 꺼내기
- Algorithm reduces size of data sets while preserving their mathematical properties
- A BEGINNER'S GUIDE TO DATA ANALYSIS WITH UNIX UTILITIES
- Enterprise Data Analysis and Visualization: An Interview Study
- Why Interactive Data Visualization Matters for Data Science in Python | PyData Global 2021 - YouTube
- Prologue to Data Science
- Data Science in Clojure at Yieldbot
- Mining the Web to Predict Future Events
- Using Data Science to Measure a Musical Revolution
- Data Science Career Alert - June 12
- Comparing Python and R for Data Science
- Data Science for Startups: R -> Python
- Introducing ShArc: Shot Arc Analysis
- Inside Data@Scale 2015
- DataLake
- Data Maven
- ryd.io - A data science exploration of the NYC Taxi data set via clustering and time-series analysis
- 프레임드, 예측 분석 기술 클라우드 서비스로 출시
- 11 Facts about Data Science that you must know
- The Data Science Workflow
- Eric Ma - Principled Data Science Workflows | PyData Boston July Virtual Meetup - YouTube
- 퇴물개발자가 생각하는 빅데이터 기술
- Predicting winners of the Rugby World Cup
- Building Analytics at 500px
- 2015 Data Science Salary Survey / 2015 데이터과학 소득 조사
- 데이터과학자들의 실험실, 넘버웍스
- 50 years of Data Science
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- e커머스 데이터 파헤치기-6편
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- Data School
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- 데이터 과학 여름 학교 2016
- 데이터에 현혹되지 않고, 데이터를 잘 활용할수 있는 14가지 룰
- Demystifying Different Roles in Data Team
- Causal Data Science
- Announcing the general availability of the Microsoft Excel API to expand the power of Office 365
- 16 analytic disciplines compared to data science
- 글로벌 사례로 보는 데이터로 돈 버는 법 - 트레저데이터 (Treasure Data)
- 데이터 전처리에 대한 모든 것
- 데이터 품질에 관한 5개 체크포인트 전처리와 관계된 매우 실용적이고 중요한 부분에 대한 좋은 글
- 데이터 사이언스 스쿨 - Python 데이터 핸들링과 시각화 라이브러리 실무
- 데이터 과학을 공부하는 이유
- 데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다
- Practical Data Science at Honestbee - DataScienceSG
- 빅데이터의 대중화
- 이론의 종말: 데이터 홍수가 과학적 연구방법을 구닥다리로 만든다
- 이메일로 분석해 보는 나의 3년
- E-Mail 데이터 곱씹어보기
- 스터디뽀개기.zip
- GNMT로 알아보는 신경망 기반 기계번역 / 구글 신경망 기계번역 시스템 리뷰
- Spark + R / spark + R 기본 사용법, 특징과 장단점 소개
- Spark를 이용한 분산 컴퓨팅 / 분산환경에서 머신러닝을 운용하기 위한 기반으로 Spark와 클라우드를 활용하는 법
- 강화학습을 활용한 대화형 시스템 / 대화형 시스템을 구성하기 위해 강화학습을 이용하는 방법 리뷰
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- 데이터 분석에 있어 정확한 수치가 필요한 것이 아니라 데이터의 추이 또는 비율 등을 분석하는 경우에는 전체 데이터가 아닌 샘플링을 하는 방식을 이용할 수 있다는 내용
- Presto, BlinkDB / G-OLA, SnappyData 등과 같은 샘플링 방식을 지원하는 데이터 처리 솔루션에 대해서도 간단하게 소개
- 3 methods to deal with outliers
- Visual Information Theory
- 가장 위대한 데이터 분석가
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- 50 Best Data Science Project Ideas You Must Know in 2022
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- 업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! 3
- 업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! 4
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- The Future of Data Engineering
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- 데이터 실험에서의 실험자 편향 – Cojette (꼬젯) – 잡덕 잉여 데이터 분석가의 이것저것
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- 27 free data mining books
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- The Data Science Handbook
- 16 Free Data Science Books
- Free Data Science Books
- 50+ Free Data Science Books
- 60+ Free Books on Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, Python, R, and more
- Welcome to the School of Data Handbook
- The Data Science Handbook
- The Data Analytics Handbook
- Reading for Growing Data Engineers — 2017
- Data Science at the Command Line
- List of Must – Read Free Data Science Books
- Learning Data Science: Our Favorite Data Science Books
- The Elements of Data Analytic Style
- Executive Data Science
- Data Analysis for the Life Sciences
- Data-Engineering-with-Python: Data Engineering with Python, published by Packt
- Statistical inference for data science
- Essays on Data Analysis
- Advanced Linear Models for Data Science
- Introduction to Data Science
- The Best Free Books for Learning Data Science
- The Data Engineering Cookbook
- Great Books for Data Science
- 브런치북 데이터 과학 미니북
- Efficient Python Tricks and Tools for Data Scientists — Effective Python for Data Scientists
- Free Book: Foundations of Data Science (from Microsoft Research Lab) - DataScienceCentral.com
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- Metaflow - A framework for real-life data science
- 데이터과학 프로젝트에서, 모델 개발 외적인 "인프라" 적인 요소를 관리하는 도구
- Job 스케줄링, 플로우 요소별 버전 관리와 결과에 대한 Inspecting, 플로우 및 플로우 요소별 라이브러리 의존성 주입, Amazon S3에 대한 built-in 지원, 컴퓨팅 자원에 대한 손쉬운 스케일 인/아웃 등을 가능
- 기본적으로 플로우는 그래프 형태로, 그 파이프라인의 연쇄성이 연결되어, 어떤 형태라도 플로우가 흘러가는 형상을 구상 가능
- 모든 플로우의 목록은 싱글톤적인 객체에 의해서 관리
- 일단 플로우가 생성되면, 원하는 어떤 환경(주피터 노트북, IDE등) 에서도 접근 가능
- 추가적으로, 파일 (로컬 또는 S3) 및 실험에 사용되는 다양한 파라미터를 선언만 해두고, 값을 CLI로 프로그램 실행시 주입해주는것도 가능
- 파라미터도 데이터 처럼 파일로 관리해서 버전관리가 가능
- 라이브러리 형식으로 만들어졌지만, 요즘 추세처럼 annotation 형태로 기능 정의하는 방식 지원
- 예를 들어, 플로우의 각 단계설정은 @step, 플로우 단위의 라이브러리 의존성 주입은 @conda_base, 플로우 요소별 { 라이브러리 의존성 주입은 @conda, 자원의 크기설정은 @resource, AWS 배치단위 자원 크기설정은 @batch, 단계 실패시 재시도여부 설정은 @retry} 등이 존재
- 부가적으로, 플로우의 단계(요소)는 각각 버전이 컨트롤 되기 때문에, 각 단계별 결과를 조합해서 네임스페이스단위로 묶는것도 가능
- 원하는 실험 단계의 결과를 조합해서 분석 가능 (tagging도 가능)
- MetaFlow는 기본적으로, "first class support for various services on AWS" 인 라이브러리. Amazon S3에 배포하는 튜토리얼도 잘 작성
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- Mockaroo - Mockaroo lets you generate up to 1,000 rows of realistic test data in CSV, JSON, SQL, and Excel formats
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- Piwik - Open Analytics Platform
- Weld: A common runtime for high performance data analytics
- Numba와 비슷하게, Rust 기반 컴파일러를 이용해 Data 분석 스크립트의 속도를 최적화하여 빠르게 함
- 내용에 따르면 특정 데이터 분석의 경우 속도 향상
- Pandas, TensorFlow, Spark SQL등 결합 가능
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