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- 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
- 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
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- 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
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- 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
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- Mining the Web to Predict Future Events
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- Data Science Career Alert - June 12
- Comparing Python and R for Data Science
- Data Science for Startups: R -> Python
- Introducing ShArc: Shot Arc Analysis
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- 프레임드, 예측 분석 기술 클라우드 서비스로 출시
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- 퇴물개발자가 생각하는 빅데이터 기술
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- 데이터과학자들의 실험실, 넘버웍스
- 50 years of Data Science
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- Reading for Growing Data Engineers — 2017
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- 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
- 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
- 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
- amundsen Data discovery & metadata management (amundsen installation)
- datahub A Metadata Platform for the Modern Data Stack | DataHub
- 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 Science with Python
- github.com/PyDataKR/pydata.kr
- Hands-on Introduction to Spatial Data Analysis in Python
- Data Science for Losers
- Data Science for Losers, Part 2 – Addendum
- The Guide to Learning Python for Data Science
- dprl - 의사결정(DP) + 강화학습(RL) + 온라인광고(OA) + 파이썬웹(Pyweb)
- Infographic – Quick Guide to learn Python for Data Science
- PyDataSentry - Memory for Data Science
- Unisex names – Data Analysis Use Case
- A modern guide to getting started with Data Science and Python
- 빅데이터를 위한 파이썬(Python) 교육 내용 정리
- Python for Data Science - Python Brasil 11 (2015)
- Machine Learning in Python has never been easier
- python-data-analysis
- Data Analysis with Python and Pandas
- Marco Bonzanini - Building Data Pipelines in Python
- Robson Junior - Mastering a data pipeline with Python: 6 years of learned lessons from mistakes - YouTube
- Data manipulation primitives in R and Python
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- python4mri - Introduction to Python for neuroimaging (MRI) analysis
- 차원 축소 (Principal Component Analysis)
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- Ridge와 Lasso Regression의 쉬운 풀이
- Intro to Linear Model Selection and Regularization Understand how to select the best linear model, and understand what lasso and ridge regression do
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- Fast group lasso in Python
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- 12 Python Resources for Data Science
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- The Python ecosystem for Data Science: A guided tour - Christian Staudt
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- dagster: A data orchestrator for machine learning, analytics, and ETL
- datatable An Overview of Python’s Datatable package
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- Mandrova: Sensor Data Generator for Python3
- Mode - SQL, Python, & visualizations in one platform. Mode helps analysts and data scientists improve their workflow and share impactful analysis easily
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- RoboSat - an end-to-end pipeline written in Python 3 for feature extraction from aerial and satellite imagery
- siuba: Python library for using dplyr like syntax with pandas and SQL
- slr - Simple linear regression with confidence intervals on parameters and prediction
- Snorkel: A System for Fast Training Data Creation
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- Snorkel is a fundamentally new interface to ML without hand-labeled training data
- 게임의 부정 사용자를 탐지하는 방법, Snorkel을 활용해 라벨 보정하기
- Tuplex is a parallel big data processing framework that runs data science pipelines written in Python at the speed of compiled code. Tuplex has similar Python APIs to Apache Spark or Dask, but rather than invoking the Python interpreter, Tuplex generates optimized LLVM bytecode for the given pipeline and input data set
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- 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
- 인스타그램의 예시를 생각해보면 다른 유저를 차단하거나 알림을 끄는 경우 Filtering에서 차단한 유저의 게시글을 제외하는게 편함
- 또한 한 유저의 글이 랭킹 점수가 비슷해 피드에 연달아 나온다면 유저 경험이 좋지 않기 때문에 순서를 다시 Ordering 할 필요 존재
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- 2 X 2에 Component들을 배치해보면 링크의 그림 같이 생각 가능
- 저자는 Alibaba, Facebook, JD, Doordash에서 공유한 시스템 디자인 사례들을 이 프레임에 맞춰 분석
- 프레임 제시 뿐만 아니라 중간중간에 train-test skew 문제, embedding model과 ANN을 같은 컨테이너에서 운영하는 이유, batch대신 real-time recommendation이 정말 필요한가 같은 엔지니어링 이슈를 다뤄서 좋음
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- 카카오 AI추천 : 카카오의 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based Filtering in Kakao) – tech.kakao.com
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- 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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