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빅데이터

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[Lucene] 정보 검색 라이브러리 루씬이란 무엇인가? 루씬(Lucene)은 Apache Software Foundation에서 개발한 고성능 검색 라이브러리로, 텍스트 검색과 인덱싱 기능을 제공하는 자바 기반의 오픈 소스 소프트웨어입니다. 다음은 루씬의 주요 특징과 대표 사용 사례에 대한 설명입니다.주요 특징고성능 검색: 루씬은 매우 빠르고 효율적인 텍스트 검색 기능을 제공합니다. 대규모 데이터셋에서도 빠른 검색 속도를 유지할 수 있습니다.유연한 인덱싱: 다양한 형태의 데이터를 인덱싱할 수 있으며, 텍스트, 숫자, 날짜 등을 포함한 다양한 데이터 타입을 지원합니다.강력한 쿼리 언어: 루씬은 복잡한 쿼리를 작성할 수 있는 강력한 쿼리 언어를 제공합니다. Boolean 쿼리, Phrase 쿼리, Range 쿼리 등 다양한 쿼리 타입을 지원합니다.확장성: 플러그..
[Knowledge Graph] 지식 그래프란 무엇인가? 지식 그래프(Knowledge Graph)는 정보를 노드(개체)와 엣지(관계)로 구조화하여 데이터 간의 관계와 맥락을 이해하고, 새로운 지식을 추론하는 데 사용되는 그래프 데이터베이스의 한 유형입니다. 지식 그래프는 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집하고 연결하여 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하고 의미 있는 연관성을 발견하는 데 매우 유용합니다.주요 개념노드(Node): 개체(엔티티)를 나타냅니다. 예를 들어, 사람, 장소, 사물 등이 노드가 될 수 있습니다. 각 노드는 속성(키-값 쌍)을 가질 수 있습니다.엣지(Edge): 노드 간의 관계를 나타냅니다. 예를 들어, "Alice는 Bob의 친구이다"와 같은 관계가 엣지로 표현됩니다. 엣지 역시 속성을 가질 수 있습니다.속성(Properties): 노드..
[WorkFlow] 일잘하는 사람들은 모두 안다는 Zapier 알아보기! Zapier는 다양한 웹 애플리케이션과 서비스를 연결하여 자동화 워크플로우를 구축할 수 있게 해주는 도구입니다. Zapier를 사용하면 코딩 없이도 여러 애플리케이션 간의 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 노력을 절약하고, 반복적인 작업을 줄이며, 업무 효율성을 높일 수 있습니다.Zapier의 주요 개념Zap:Zap은 Zapier에서 정의한 자동화된 워크플로우를 의미합니다. Zap은 하나의 트리거와 하나 이상의 액션으로 구성됩니다.Trigger: Zap이 시작되는 조건입니다. 예를 들어, Gmail에서 새로운 이메일을 받았을 때, Google Sheets에 새로운 행이 추가되었을 때 등이 트리거가 될 수 있습니다.Action: 트리거가 발생했을 때 수행되는 작업입니다. 예를 들어, 새로운 ..
빅데이터 분석 기사 실기 시험 정보 정리 및 꿀팁 #1 기출 유형 정리작업형 제1유형 : 데이터 전처리 작업전처리 문제 : 데이터 분석, 변환 등... 작업을 하게 됩니다. 주로 사용하는 패키지: numpy, pandas작업형 제2유형 : 데이터 모형 구축 작업모형 구축 문제 (머신러닝) : 주어진 데이터를 전처리 하고 모델을 학습하여, 예측하는 문제입니다. 주로 사용하는 패키지: sklearn제3유형 : 데이터 모형 평가 작업통계분석 문제 : 통계 정보를 도출하는 문제 입니다. 주로 사용하는 패키지: scipy.stats, statsmodels 채점 기준작업 유형문항 수 점수1유형3문항문항당 10점 30점2유형1문항40점3유형2문항문항당 15점(소문항 구성) 30점합계6문항100점합격선 : 60점 1,2유형에서 높은 점수를 받는 전략을 추천 드립니다. 패키..
ETL vs ELT - 데이터 처리 접근 방식 차이점 알아보기 ETL과 ELT의 차이점은 무엇인가요?ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)는 데이터 통합과 변환을 위한 두 가지 주요 접근 방식입니다. 이들은 데이터 처리를 위한 기본 원칙은 동일하지만, 데이터 변환 단계가 어디에서 수행되는지에 따라 차이가 있습니다.ETL (Extract, Transform, Load)ETL은 데이터를 추출(Extract)하고, 데이터 웨어하우스나 데이터 마트로 로드하기 전에 변환(Transform) 단계를 수행한 후 적재(Load)하는 방식입니다.Extract (추출):다양한 소스 시스템(예: 데이터베이스, 파일, API)에서 원시 데이터를 추출합니다.Transform (변환):데이터를 중앙 저장소로 로드하기 전에..
[dbt] dbt란 무엇인가? dbt(Data Build Tool)는 데이터 트랜스포메이션을 관리하고 자동화하는 오픈 소스 툴입니다. dbt는 데이터 팀이 SQL로 데이터를 변환, 모델링, 테스트 및 문서화할 수 있도록 도와줍니다. 주로 ELT(Extract, Load, Transform) 방식에서 트랜스포메이션(T) 부분을 담당합니다.dbt의 주요 특징SQL 중심의 트랜스포메이션:dbt는 SQL을 사용하여 데이터 트랜스포메이션을 수행합니다. 이는 SQL을 이미 알고 있는 데이터 분석가와 엔지니어에게 매우 친숙한 환경을 제공합니다.버전 관리 및 협업:dbt프로젝트는 Git과 같은 버전 관리 시스템과 통합되어 코드 변경 사항을 추적하고 여러 팀원이 협업할 수 있습니다.테스트 및 검증:dbt는 데이터 품질을 유지하기 위한 테스트 기능을 ..
[Airflow] Airflow란 무엇인가? Apache Airflow는 워크플로우 관리 플랫폼으로, 데이터 엔지니어링 작업에서 자주 사용됩니다. Airflow는 워크플로우를 작성, 스케줄링, 모니터링할 수 있는 기능을 제공하여, 복잡한 데이터 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 주요 특징DAG (Directed Acyclic Graph):Airflow의 워크플로우는 DAG로 정의됩니다. DAG는 작업(Task)들 간의 의존성을 명확히 나타내는 유향 비순환 그래프입니다. 이를 통해 작업의 실행 순서를 제어하고 모니터링할 수 있습니다.모듈화 및 확장성:Airflow는 Python 코드로 작성되어 매우 유연하고 확장 가능합니다. 사용자는 다양한 연산자(Operators)와 센서(Sensors)를 활용해 복잡한 워크플로우를 정의할 수 있..
[Flink] Apache Flink란 무엇인가? Apache Flink란 무엇인가?Apache Flink는 대규모 데이터 스트림 처리와 배치 처리 작업을 수행할 수 있는 오픈 소스 분산 데이터 처리 엔진입니다. 특히 실시간 데이터 스트림 처리에 강점을 가지고 있으며, 이벤트 기반 데이터 파이프라인과 분석 애플리케이션을 위한 강력한 도구로 널리 사용됩니다.스트림 프로세싱의 개념스트림 프로세싱(Stream Processing)은 실시간으로 연속적으로 들어오는 데이터를 처리하는 방식입니다. 이는 데이터를 저장한 후 나중에 처리하는 배치 프로세싱(Batch Processing)과는 다릅니다. 스트림 프로세싱은 데이터가 생성됨과 동시에 처리되므로, 지연 시간이 매우 낮고 실시간 분석 및 대응이 필요할 때 매우 유용합니다. 데이터 스트림(Data Stream):..