Data Science and Engineering

Data Science and Engineering 데이터 과학 및 엔지니어링은 데이터 라이프사이클에 기반한 협업 분야이다. 데이터 엔지니어는 데이터 수집 (Ingestion), 변환 (ETL/ELT), 저장 (Data Lake/Warehousing), 제공 (API/ML 모델 입력) 을 설계·구축하며, 데이터 과학자는 통계, 머신러닝·딥러닝, 시각화를 통해 비즈니스 인사이트를 도출한다. 두 역할의 협업은 이상치 처리, 피처 엔지니어링, 실험 설계, 모델 운영 (MLOps) 을 통해 데이터 기반 시스템의 확장성과 정확성을 보장한다. 신뢰성 높은 데이터 아키텍처가 기반이 되며, 도구로는 Spark, Kafka, Airflow, Databricks, TensorFlow 등이 사용된다. ...

Data Engineering 1. 주제의 분류 적합성 데이터 엔지니어링 (Data Engineering) 은 데이터 수집, 저장, 처리, 분석을 위한 인프라 구축 및 관리에 초점을 맞춘 분야로, 컴퓨터 과학 및 공학 (Computer Science and Engineering) 의 핵심 하위 분야로 분류됩니다. 이는 소프트웨어 개발, 시스템 설계, 알고리즘 최적화 등과 밀접하게 연관되어 있습니다 [1][7]. 2. 200 자 내외 요약 설명 데이터 엔지니어링은 데이터 파이프라인 설계, ETL(Extract-Transform-Load) 프로세스 구축, 데이터 저장소 관리 등을 통해 분석·AI 모델에 필요한 고품질 데이터를 제공하는 분야입니다. 데이터 엔지니어는 구조화/비구조화 데이터를 처리하며, 2025 년에는 AI 통합, 실시간 처리, LakeDB 등 기술이 주목받고 있습니다 [4][5][8]. ...