Advanced data engineering with Python

Introduction

데이터 엔지니어링은 데이터 과학 워크플로의 필수 부분이며 특히 크고 복잡한 데이터 세트로 작업할 때 어려울 수 있습니다. Python은 데이터 엔지니어링을 위한 강력한 도구이며 프로세스를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있는 광범위한 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 데이터 엔지니어링을 위한 고급 기술을 살펴봅니다.

Data Cleaning and Transformation

데이터 엔지니어링에서 가장 중요한 단계 중 하나는 분석할 수 있도록 데이터를 정리하고 변환하는 것입니다. Python은 Pandas 및 Numpy와 같은 이러한 목적을 위한 여러 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 데이터 필터링, 정렬 및 집계와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 누락된 데이터를 처리하고 이상값을 처리하기 위한 강력한 도구를 제공합니다.

Data Loading

데이터 엔지니어링의 또 다른 중요한 측면은 데이터를 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에 로드하는 것입니다. Python은 이러한 목적을 위해 SQLAlchemy 및 PyMySQL과 같은 여러 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 다양한 유형의 데이터베이스에 연결하고 데이터를 로드할 수 있습니다. 또한 데이터를 쿼리하고 데이터에 대한 다른 작업을 수행하기 위한 도구를 제공합니다.

Data Warehousing and Data Lakes

데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크는 데이터 엔지니어링에서 중요한 개념입니다. 데이터 웨어하우스는 보고 및 분석에 사용되는 대규모 중앙 집중식 데이터 리포지토리입니다. 데이터 레이크는 데이터를 원시 형식으로 저장하고 나중에 변환을 수행할 수 있는 데이터 스토리지에 대한 보다 유연하고 확장 가능한 접근 방식입니다. Python은 Apache Hive 및 Apache Spark와 같은 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크 작업을 위한 여러 라이브러리를 제공합니다.

Advanced Data Analysis

데이터 엔지니어링은 데이터 정리 및 로드에 관한 것이 아닙니다. 또한 데이터 분석을 위한 고급 기술도 포함됩니다. Python은 이러한 목적을 위해 Scikit-learn 및 TensorFlow와 같은 여러 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 기계 학습 및 예측 모델링과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

Conclusion

데이터 엔지니어링은 데이터 과학 워크플로의 중요한 부분이며 특히 크고 복잡한 데이터 세트로 작업할 때 어려울 수 있습니다. Python은 데이터 엔지니어링을 위한 강력한 도구이며 프로세스를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있는 광범위한 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 이 기사에서는 데이터 정리 및 변환, 데이터 로드, 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크, 고급 데이터 분석을 포함하여 Python을 사용한 데이터 엔지니어링을 위한 고급 기술을 살펴보았습니다.