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Python

트랙

전문 데이터 엔지니어 in Python

업데이트됨 2026. 5.
우리의 Professional Data Engineer 트랙으로 오늘날 데이터 엔지니어링 역할을 혁신하는 고급 기술과 최첨단 도구를 깊이 있게 익혀보세요.
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Python데이터 엔지니어링
40시간
11,898

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트랙 설명

전문 데이터 엔지니어 in Python

전문 데이터 엔지니어 트랙으로 실력을 한 단계 끌어올리세요. 이 고급 트랙은 SQL의 Associate Data Engineer 및 Python의 Data Engineer 트랙을 기반으로 역량을 확장하도록 설계되었습니다. 최신 데이터 엔지니어링 역할에 요구되는 최첨단 지식과 도구를 갖추게 해줍니다. 이 여정을 통해 최신 데이터 아키텍처를 익히고, 객체 지향 프로그래밍을 깊이 있게 살펴보며 Python 실력을 향상시키고, NoSQL 데이터베이스를 탐구하고, 원활한 데이터 변환을 위해 dbt의 강력한 기능을 활용하게 됩니다. 필수 실습 문제, 고급 테스트 기법, 그리고 Docker 같은 도구로 개발 및 배포 프로세스를 간소화하며 DevOps의 비밀을 풀어보세요. PySpark를 활용한 빅데이터 기술에 몰입하고, 셸 스크립팅을 사용한 데이터 처리 및 자동화 역량을 마스터하세요. 실습 프로젝트에 참여하고 실제 데이터세트를 다루며 지식을 적용하고, 복잡한 워크플로를 디버깅하고, 데이터 프로세스를 최적화하세요. 이 트랙을 완료하면 복잡한 데이터 엔지니어링 과제를 해결하는 데 필요한 고급 기술을 익힐 뿐만 아니라, 역동적인 데이터 엔지니어링 세계에서 이를 자신 있게 적용할 수 있는 자신감도 얻게 됩니다.

선수 조건

데이터 엔지니어
  • Course

    1

    현대 데이터 아키텍처 이해하기

    현대 데이터 아키텍처의 핵심 요소를 학습하세요: ingestion부터 serving, 거버넌스, 오케스트레이션까지.

  • Course

    The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.

  • Course

    가상 머신(VM), 컨테이너, Docker 및 Kubernetes의 핵심 개념을 익히세요. 시작하기 위해 차이점을 이해하세요!

  • Course

    이 과정은 데이터 모델링, 변환, 테스트 및 문서 생성을 위한 DBT를 소개합니다.

  • Course

    NoSQL을 정복하고 데이터 워크플로를 강화하세요. 대용량 처리는 Snowflake, 문서형 데이터는 Postgres JSON, 키-값은 Redis로 다룹니다.

  • Course

    이 Introduction to DevOps에서 DevOps 기본을 익히고, 핵심 개념·도구·기법으로 생산성을 향상시키는 방법을 배우세요.

  • Course

    pytest와 unittest로 Python 테스트를 마스터하세요. 다양한 기법을 배우고 체크를 작성해 오류 없는 코드를 보장합니다.

  • Project

    보너스

    Debugging Code

    Sharpen your debugging skills to enhance sales data accuracy.

  • Course

    10

    Docker 입문

    Docker에 대한 소개를 얻고 데이터 전문가의 도구 모음에서 그 중요성을 알아보세요. Docker 컨테이너, 이미지 등에 대해 알아보세요.

  • Course

    PySpark를 마스터하여 빅데이터를 손쉽게 처리하세요—대규모 데이터셋을 처리하고 쿼리하며 최적화하여 강력한 분석을 수행하는 방법을 배우세요!

  • Chapter

    This chapter introduces the exciting world of Big Data, as well as the various concepts and different frameworks for processing Big Data. You will understand why Apache Spark is considered the best framework for BigData.

  • Chapter

    The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is the fundamental and backbone data type of this engine. This chapter introduces RDDs and shows how RDDs can be created and executed using RDD Transformations and Actions.

  • Chapter

    In this chapter, you'll learn about Spark SQL which is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as a distributed SQL query engine. This chapter shows how Spark SQL allows you to use DataFrames in Python.

  • Chapter

    In this chapter, we learn how to download data files from web servers via the command line. In the process, we also learn about documentation manuals, option flags, and multi-file processing.

  • Chapter

    In the last chapter, we bridge the connection between command line and other data science languages and learn how they can work together. Using Python as a case study, we learn to execute Python on the command line, to install dependencies using the package manager pip, and to build an entire model pipeline using the command line.

  • Course

    배치와 스트리밍의 차이, 스트리밍 시스템 확장 방법, 그리고 실제 활용 사례를 학습합니다.

  • Course

    Apache Kafka 완전 정복! 핵심부터 고급 아키텍처까지, 실무 스트리밍을 위한 Kafka 생성·관리·문제 해결을 학습하세요.

  • Course

    이 과정에서는 Kubernetes 기본을 배우고, Manifests와 kubectl 명령으로 컨테이너를 배포·오케스트레이션합니다.

전문 데이터 엔지니어 in Python
13 강의
트랙
완료

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