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- The Rise of the Data Engineer
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- 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
- data-engineering-zoomcamp: Free Data Engineering course!
- 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
- ETL vs ELT, 당신의 선택은?. ELT의 장단점과 딜라이트룸에서의 도입 후기 | by Chris Lee | DelightRoom | Jan, 2024 | Medium
- GumGum Builds and Maintains High-Performance ETL Pipelines for Ad Exchange Reporting - YouTube
- Tables as Code: The Journey from Ad-hoc Scripts to Maintainable ETL Workflows at Booking.com - YouTube
- 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
- Data Engineering Principles - Build frameworks not pipelines - Gatis Seja - YouTube
- Live Data Demo – Practical Pipelines - YouTube
- 29CM 데이터 파이프라인 소개. 안녕하세요 데이터그로스팀 이진환입니다. 29CM에선 21년 9월… | by brownbears | 29CM TEAM | Jan, 2023 | Medium
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- FMS(차량 관제 시스템) 데이터 파이프라인 구축기 2편. 신뢰성 높은 데이터를 위한 테스트 환경 구축기 - SOCAR Tech Blog
- Data Pipelines Overview
- 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
- 데이터 사이언티스트 vs 데이터 엔지니어: 주요 차이점과 이해
- 쏘카 데이터 그룹 - 데이터 엔지니어링 팀이 하는 일 - SOCAR Tech Blog
- 실무 AI 프로젝트 - 분석보다 엔지니어링이 중요한 이유
- Analytics Engineer 란? (Feat. Modern Data Stack)
- Analytics Engineer 란? (Feat. Modern Data Stack)
- Coalesce 2022 New Orleans 후기 - Analytics Engineering 그리고 Modern DataStack
- 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
- Data Product (1) 쏘카 고객은 무슨 목적으로 쏘카를 이용할까? - SOCAR Tech Blog
- Data Product (2) AI(데이터)로 실제 운영 효율화가 가능할까? - 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?
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- Predictive maintenance
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- 공공데이터를 연결하라…‘LOD’
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- 트위터로 들여다보는 빅데이터 분석
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- Three Things About Data Science You Won't Find In the Books
- Weekly Digest, January 8
- Weekly Digest, June 15
- Grepping logs is terrible
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- Topological Data Analysis (TDA) is a cool thing that data scientists should know
- HyperLogSandwich
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- 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
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- Data Lake vs. Data Lakehouse | 01
- What is a Data Fabric?. How to realize modern Data Management | by Christianlauer | Aug, 2022 | Medium
- Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Fabric | by Christianlauer | Nov, 2022 | Medium
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- Data Catalog, 데이터경험의 심리학 법칙. https://us.semantix.ai/ | by reckoner | Nov, 2022 | Medium
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- 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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- Log-based Change Data Capture — lessons learnt | by Andreas Buckenhofer | Daimler TSS Tech | Medium Debezium, DynamoDB Streams, VoltDB
- 데이터 분석에 필수적인 5 가지 마인드
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- 업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! 2
- 업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! 3
- 업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! 4
- 글로벌 칼럼 | ‘머신러닝은 만능이 아니다’ ML 대신 SQL 쿼리를 써야하는 이유 - ITWorld Korea
- 칼럼ㅣ머신러닝의 첫 번째 규칙은 ML 없이 시작하는 것이다 - CIO Korea
- 모델만 잘 만들면 끝?··· 데이터 과학을 위한 ‘CI/CD’가 필요하다 - CIO Korea
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- Modern Data Stack for Startups. “Use the right tool for the job!” | by cyber-venom003 | Nybles | Medium
- Data Engineering: Major Technologies To Learn In 2022 | by Chandan Kumar | Jan, 2022 | Medium
- The Future of Data Engineering
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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
- How Metaflow Became Netflix's Beloved Data Science Framework • Julie Amundson • YOW! 2022 - YouTube
- Mirador is a tool for visual exploration of complex datasets
- Mockaroo - Mockaroo lets you generate up to 1,000 rows of realistic test data in CSV, JSON, SQL, and Excel formats
- Mode - Analyze raw or modeled data with SQL, Python, or R without moving between different tools
- nf-data-explorer: The Data Explorer gives you fast, safe access to data stored in Cassandra, Dynomite, and Redis
- Piwik - Open Analytics Platform
- Psyberg
- Psyberg: Automated end to end catch up | by Netflix Technology Blog | Nov, 2023 | Netflix TechBlog
- Streamlining Membership Data Engineering at Netflix with Psyberg | by Netflix Technology Blog | Nov, 2023 | Netflix TechBlog | Netflix TechBlog
- Diving Deeper into Psyberg: Stateless vs Stateful Data Processing | by Netflix Technology Blog | Nov, 2023 | Netflix TechBlog
- Velox Hello from Velox | Velox
- Introducing Velox: An open source unified execution engine
- Meta에서 데이터 관리 시스템을 가속화하고 간소화하는 통합 실행 엔진 Velox를 오픈소스로 공개
- presto, Spark, PyTorch 등 많은 발전이 있었지만 여러 시스템 간에 상호 작용해야 하는 어려움을 Meta 내에서 Velox로 해결하기 위해서 개발
- Introducing Velox: An open source unified execution engine
- 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
- 데이터 디스커버리 플랫폼 도입기 - 1편. 데이터 디스커버리란?(feat. Datahub VS Amundsen 비교 분석) - SOCAR Tech Blog
- 데이터 디스커버리 플랫폼 도입기 - 2편. GKE에 Datahub 구축하기 - SOCAR Tech Blog
- DDP를 말할 때 같이 고려해 볼 것들(1) – Cojette (꼬젯) – 잡덕 잉여 데이터 분석가의 이것저것
- DDP를 말할 때 같이 고려해 볼 것들(2) – Cojette (꼬젯) – 잡덕 잉여 데이터 분석가의 이것저것
- DDP를 말할 때 같이 고려해 볼 것들(3) – Cojette (꼬젯) – 잡덕 잉여 데이터 분석가의 이것저것
- amundsen Data discovery & metadata management (amundsen installation)
- datahub A Metadata Platform for the Modern Data Stack | DataHub
- dbt - Transform data in your warehouse
- 19 Free Public Data Sets For Your First Data Science Project
- Fueling the Gold Rush: The Greatest Public Datasets for AI
- Awesome Public Datasets
- city of Chicago
- datalab.naver.com
- Open Data for Deep Learning
- Research data management simplified
- Welcome to Kaggle Datasets
- Creating a dataset using an API with Python
- Best Public Datasets for Machine Learning and Data Science
- awesome-data-and-analytics-governance: 데이터 & 분석 거버넌스 제고를 위한 양질의 레퍼런스들을 수집하고 생각을 나눌 수 있습니다.
- Awesome Data Engineering Learning Path - Best resources, books, courses
- Awesome Data Science with Python
- awesome-ds-setting: Data science setting for a new machine
- github.com/PyDataKR/pydata.kr
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- Unisex names – Data Analysis Use Case
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- 빅데이터를 위한 파이썬(Python) 교육 내용 정리
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- dagster: A data orchestrator for machine learning, analytics, and ETL
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- Ibis: Scaling the Python Data Experience
- Kedro Tam-Sanh Nguyen - Writing and Scaling Collaborative Data Pipelines with Kedro - YouTube
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- 발표자는 실제로는 Filtering과 Ordering이라는 숨겨진 단계가 있기 때문에 4 stage가 필요하다고 주장
- Filtering은 Candidate Retrieval 다음에 사용이 불가능한 아이템을 추가로 걸러내는 단계
- Ordering은 Ranking 다음에 최종 리스트 순서를 결정할 때 순서를 조정하거나 아이템을 제외하는 단계
- Explicit하게 적용되는 경우가 많고 모델이 학습하기 어렵거나/ 번거로운 비즈니스 로직을 적용하는 경우가 많아서 이전 단계와 구분지어 생각해야 한다고 주장
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- 콘텐츠의 유사도를 측정하기 위해서 아이템의 벡터를 만들기 위해 One-hot encoding과 Embedding
- 표현할 데이터 범주의 영역이 넓거나 데이터가 복잡하다면 Embedding을 더 많이 사용
- 콘텐츠 기반 필터링은 소비 이력이 없어도 아이템 정보만 있으면 추천할 수 있다는 장점이 있지만, 소비 이력 데이터가 충분하다면 협업 필터링보다 추천 성능이 밀린다고 함
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- 객관화 되기 어려운 취향의 벡터화 : 네이버 블로그
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- Learning to Rank - DRAMA&COMPANY
- Survey 추천시스템 라이브러리 비교
- Real World Recommendation System - Part 1 - by Nikhil Garg
- Real World Recommendation Systems - Part 2 (Training Data Generation)
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- Twitter's Recommendation Algorithm
- the-algorithm: Source code for Twitter's Recommendation Algorithm
- Twitter가 자사의 추천 알고리즘을 오픈소스 공개
- 트위터에서 For You 탭에 보여줄 트윗을 선정하는 알고리즘으로 후보 소스로 수억 개의 풀에서 1,500개의 트윗을 추출해서 보여주는데 트윗은 사용자가 팔로잉하고 있는 In-Network 소스와 팔로잉하고 있지 않은 Out-of-Network 소스 두 가지로 나누어서 50:50 비율로 선정
- In-Network 소스에서는 두 사용자 간의 상호 참여 가능성을 예측하는 모델인 Real Graph를 통해 트윗의 순위를 결정
- Out-of-Network 소스에서는 팔로우하지 않음에도 관련성을 찾아야 하므로 두 가지 방법 사용
- 소셜 그래프를 통해 내가 팔로잉하는 사람들과 비슷한 관심사를 가진 사람들을 통해 실시간 상호작용 그래프를 유지하는 그래프 처리 엔진인 GraphJet을 개발
- 소셜 그래프보다 훨씬 큰 비중을 차지하는 임베딩 스페이스는 사용자의 관심사와 트윗의 관련도를 수치로 만들어서 145,000개의 커뮤니티를 3주마다 업데이트
- 이렇게 순위가 정해진 트윗을 최종적으로 필터링 및 정제를 거친 후 사용자에게 보여주는데 이 파이프라인이 하루에 약 50억 번 실행되고 평균 1.5초 이내에 완료
- 오픈 소스를 공개하면서 Elon Musk를 따로 처리하는 코드가 발견되어 논쟁거리가 되자 문제 되는 코드와 Git 히스토리를 정리해서 다시 업로드
- 상남자 특) 트위터 소스코드 깃헙에 공개함 - YouTube
- TikTok for Text! 라이너 앱 Session-based Recommender 구축기 – The Highlights – 라이너 팀 블로그
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- 추천시스템 Cold Start 문제는 어떻게 해결할까?
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