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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
- GumGum Builds and Maintains High-Performance ETL Pipelines for Ad Exchange Reporting - 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
- FMS(차량 관제 시스템) 데이터 파이프라인 구축기 1편. 스트리밍/배치 파이프라인 개발기 - SOCAR Tech Blog
- FMS(차량 관제 시스템) 데이터 파이프라인 구축기 2편. 신뢰성 높은 데이터를 위한 테스트 환경 구축기 - SOCAR Tech Blog
- 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
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- 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)
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- 쏘카 신입 데이터 엔지니어 디니의 4개월 회고 - SOCAR Tech Blog
- 데이터 엔지니어란 무엇일까? - Nephtyw’S Programming Stash
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- 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
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- 업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! 3
- 업무 지식도 모르면 데이터 분석을 할 수 없다! 4
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- The Data Science Handbook
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- Efficient Python Tricks and Tools for Data Scientists — Effective Python for Data Scientists
- Free Book: Foundations of Data Science (from Microsoft Research Lab) - DataScienceCentral.com
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- The Simple Yet Practical Data Cleaning Codes To solve the common scenarios of messy data
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- Steps for effective text data cleaning (with case study using Python)
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- Cleaning and Tidying Data in Pandas || Daniel Chen
- Top 10 data mining algorithms in plain English
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- 텍스트 마이닝 기법 - RomanticQ의 머신러닝
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- 10 Data Science Tools I Explored in 2018 - New Languages, Libraries, and Services
- 2018’s Top 7 Libraries and Packages for Data Science and AI: Python & R - This is a list of the best libraries and packages that changed our lives this year, compiled from my weekly digests
- The Five Best Frameworks for Data Scientists
- Learn Data Engineering: My Favorite Free Resources For Data Engineers
- Interactive Tools for ML, DL and Math
- Top 38 Python Libraries for Data Science, Data Visualization & Machine Learning - KDnuggets
- 10 Essential Tools Data Scientists Should Learn in 2022 | by javinpaul | Javarevisited | Jan, 2022 | Medium
- academictorrents.com
- Airbyte | Open-Source Data Integration Pipelines To Your Warehouses
- Announcing FsLab: Data science package
- Beaker
- chatbot-reviewrate-compare: 네이버/카카오/구글 맛집 평점을 비교해주는 챗봇입니다
- danfojs: Danfo.js is an open source, JavaScript library providing high performance, intuitive, and easy to use data structures for manipulating and processing structured data
- Dataflow Data pipeline asset management with Dataflow | by Netflix Technology Blog | Netflix TechBlog
- datools a collection of Python-based tools for working with data in relational databases
- dbt - Transform data in your warehouse
- Decodable
- Digdag - a simple tool that helps you to build, run, schedule, and monitor complex pipelines of tasks Data Workflow Management Opensource Engine
- faker.js: generate massive amounts of realistic fake data in Node.js and the browser
- GRID - Global Research Identifier Database Cataloging the world's research organisations
- HEARTCOUNT 모든 현업을 위한 데이터 분석 솔루션 :: 하트카운트 HEARTCOUNT
- 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
- 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
- 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
- How A Data Scientist Can Improve His Productivity
- Python으로 Big Data 분석하기
- Neuroimaging_Python 뉴로해킹 파이썬 파트 스터디 관련 자료를 저장
- 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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- Bringing Interactivity to pandas plots
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- A Dash of Magic
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- Finding and Eliminating Errors
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- Printing can be pretty too
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- Making the Notes stand out.
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- Printing all the outputs of a cell
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- Running python scripts with the ‘i’ option.
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- Commenting out code automatically
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- To delete is human, to restore divine
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- Any aspiring data scientist should know these Python libraries
- Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017
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- Python ETL Tools: Best 8 Options
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- CC-hurricane-analysis-project: A simple project with several functions that organize and manipulate data about Category 5 Hurricanes
- dabl - the Data Analysis Baseline Library
- dagster: A data orchestrator for machine learning, analytics, and ETL
- Introducing Dagster. A open-source Python library for… | by Nick Schrock | Dagster | Medium
- Dagster: The Data Orchestrator. As machine learning, analytics, and… | by Nick Schrock | Dagster | Aug, 2020 | Medium
- Sandy Ryza - Data pipelines != workflows: orchestrating data with Dagster | PyData Global 2022 - YouTube
- datatable An Overview of Python’s Datatable package
- deep-daze: Simple command line tool for text to image generation using OpenAI's CLIP and Siren (Implicit neural representation network). Technique was originally created by https://twitter.com/advadnoun
- GOAI: Open GPU-Accelerated Data Analytics
- hamilton: A scalable general purpose micro-framework for defining dataflows. You can use it to build dataframes, numpy matrices, python objects, ML models, etc. Embed Hamilton anywhere python runs, e.g. spark, airflow, jupyter, fastapi, python scripts, etc
- Ibis: Scaling the Python Data Experience
- Kedro Tam-Sanh Nguyen - Writing and Scaling Collaborative Data Pipelines with Kedro - YouTube
- 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
- MKL Intel
- OpenRVDAS (Open Research Vessel Data Acquisition System) - a Python-based open source architecture intended to allow easy creation of customized data acquisition systems for research vessels and other scientific installations
- Prefect - The New Standard in Dataflow Automation - Prefect
- Pytubes - a library that optimizes loading datasets into memory
- RAPIDS Open GPU Data Science | RAPIDS
- 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
- Introducing Snorkel
- Hand in hand with weak supervision using snorkel - Szymon Wojciechowski
- Weak Supervision: A New Programming Paradigm for Machine Learning
- Introducing the New Snorkel
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- 게임의 부정 사용자를 탐지하는 방법, Snorkel을 활용해 라벨 보정하기
- Snorkel을 이용한 직무 키워드 추출 - DRAMA&COMPANY
- 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
- 제1화 추천 시스템 이란.ppt
- 데이터마이닝 02-추천시스템 만들기
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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
- 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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- 유튜브는 내가 좋아할 다음 영상을 어떻게 추천해줄까? (알기 쉽게 설명한 구글 최신 논문) – techNeedle 테크니들
- Collaborative filtering doesn't work for us
- On YouTube’s recommendation system
- Spotify가 당신의 음악 다양성을 이해하는 방법 – 인사이트캠퍼스
- 카카오 AI추천 : 카카오의 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based Filtering in Kakao) – tech.kakao.com
- 카카오 웹툰에서 콘텐츠 기반 필터링으로 관련 있는 다른 콘텐츠를 추천하는 방법 설명
- 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
- 카카오 AI추천 : 카카오 음악 추천을 경험해보고 싶다면? Melon Playlist Dataset (feats. Kakao Arena) – tech.kakao.com
- 객관화 되기 어려운 취향의 벡터화 : 네이버 블로그
- Recsperts - Recommender Systems Experts
- 컨텐츠 기반 필터링 구축기: MiniLM, ScaNN 그리고 TFServing - The Highlights - 라이너 팀 블로그
- Insider Tips for Building Personalized Recommender Systems - YouTube
- Autoencoders | Machine Learning for Recommender Systems - YouTube
- 신입 리서치 엔지니어의 개인화 콘텐츠 추천 모델 구현기. 안녕하십니까, TVING Data Engineer 팀의 Research… | by 주찬형 | tving.team | Mar, 2022 | Medium
- Bag-of-Tricks for Recommendation: Recency, Clustering 그리고 Item Shuffling - The Highlights - 라이너 팀 블로그
- 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)
- ‘AI 추천 기술’을 선도하는 카카오 추천팀을 소개합니다. – tech.kakao.com
- Reinforcement Learning for Budget Constrained Recommendations | by Netflix Technology Blog | Aug, 2022 | Netflix TechBlog
- 추천 시스템: Bloom Filter for Filtering Layer
- Why do we need two-stage Recommender System?
- 현대적인 추천 시스템 구축을 위한 여정 - 허훈(LINER) I 모두콘 2022 - YouTube
- 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
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