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- 상품명
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상품번호 : 1000642299101
상품 상세 정보
상품필수정보
도서명 |
견고한 데이터 엔지니어링 : 데이터 파이프라인 설계와 구축의 핵심 원칙 |
|---|---|
저자 및 출판사 |
상품 상세 페이지 내 별도표기 및 고객센터 문의 |
크기 |
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쪽수 |
552 |
제품구성 |
견고한 데이터 엔지니어링 : 데이터 파이프라인 설계와 구축의 핵심 원칙 |
발행일 |
2023.06.26 |
목차 또는 책소개(아동용 학습교재의 경우 사용연령을 포함) |
PART I 데이터 엔지니어링 기반 구축하기CHAPTER 1 데이터 엔지니어링 상세1.1 데이터 엔지니어링이란1.2 데이터 엔지니어링 기술과 활동1.3 조직 내 데이터 엔지니어1.4 결론1.5 참고 문헌CHAPTER 2 데이터 엔지니어링 수명 주기2.1 데이터 엔지니어링 수명 주기란 2.2 데이터 엔지니어링 수명 주기의 드러나지 않는 주요 요소 2.3 결론2.4 참고 문헌 CHAPTER 3 우수한 데이터 아키텍처 설계3.1 데이터 아키텍처란3.2 우수한 데이터 아키텍처의 원칙3.3 주요 아키텍처 개념3.4 데이터 아키텍처의 사례 및 유형3.5 데이터 아키텍처 설계 담당자는 누구인가3.6 결론3.7 참고 문헌CHAPTER 4 데이터 엔지니어링 수명 주기 전체에 걸친 기술 선택4.1 팀의 규모와 능력4.2 시장 출시 속도4.3 상호 운용성4.4 비용 최적화 및 비즈니스 가치4.5 현재 vs 미래: 불변의 기술과 일시적 기술 비교4.6 장소: 온프레미스 클라우드 하이브리드 클라우드 멀티클라우드4.7 구축과 구매 비교4.8 모놀리식과 모듈식 비교4.9 서버리스와 서버 비교4.10 최적화 성능 벤치마크 전쟁4.11 데이터 엔지니어링 수명 주기의 드러나지 않는 요소4.12 결론4.13 참고 문헌PART II 데이터 엔지니어링 수명 주기 심층 분석CHAPTER 5 1단계: 원천 시스템에서의 데이터 생성5.1 데이터 원천: 데이터는 어떻게 생성될까5.2 원천 시스템: 주요 아이디어5.3 원천 시스템의 실질적인 세부 사항5.4 함께 작업할 대상5.5 드러나지 않는 요소가 원천 시스템에 미치는 영향5.6 결론5.7 참고 문헌CHAPTER 6 2단계: 데이터 저장6.1 데이터 스토리지의 기본 구성 요소6.2 데이터 스토리지 시스템6.3 데이터 엔지니어링 스토리지 개요6.4 스토리지의 주요 아이디어와 동향6.5 함께 작업할 대상6.6 드러나지 않는 요소6.7 결론6.8 참고 문헌CHAPTER 7 3단계: 데이터 수집7.1 데이터 수집이란7.2 수집 단계의 주요 엔지니어링 고려 사항7.3 배치 수집 고려 사항7.4 메시지 및 스트림 수집에 관한 고려 사항7.5 데이터 수집 방법7.6 함께 일할 담당자7.7 드러나지 않는 요소7.8 결론7.9 참고 문헌CHAPTER 8 4단계: 쿼리 모델링 및 데이터 변환8.1 쿼리8.2 데이터 모델링8.3 변환8.4 함께 일할 담당자8.5 드러나지 않는 요소8.6 결론8.7 참고 문헌CHAPTER 9 5단계: 분석 머신러닝 및 역 ETL을 위한 데이터 서빙9.1 데이터 서빙의 일반적인 고려 사항9.2 분석9.3 머신러닝9.4 데이터 엔지니어가 ML에 관해 알아야 할 사항9.5 분석 및 ML을 위한 데이터 서빙 방법9.6 역 ETL9.7 함께 작업하는 사람9.8 드러나지 않는 요소9.9 결론9.10 참고 문헌PART III 보안 개인정보보호 및 데이터 엔지니어링의 미래CHAPTER 10 보안과 개인정보보호10.1 사람10.2 프로세스10.3 기술10.4 결론10.5 참고 문헌CHAPTER 11 데이터 엔지니어링의 미래11.1 사라지지 않는 데이터 엔지니어링 수명 주기11.2 복잡성의 감소와 사용하기 쉬운 데이터 도구의 부상11.3 클라우드 규모의 데이터 OS와 향상된 상호 운용성11.4 엔터프라이즈 데이터 엔지니어링11.5 직책과 책임의 변화11.6 모던 데이터 스택을 넘어 라이브 데이터 스택으로11.7 결론APPENDIX A 직렬화와 압축 기술 상세APPENDIX B 클라우드 네트워킹에필로그찾아보기 |
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