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실제 현업에서 진행하는 데이터 분석!

이 강의 하나면 데이터 엔지니어링 + 분석까지 다 배운다!

5000+만 개의 데이터 프로젝트로 시작하여 챗봇 서비스 구현까지 배우는 데이터 엔지니어링 올인원 패키지!

채용이 계속해서 증가하는 데이터 엔지니어

좋은 데이터 분석을 하기위해서는 제대로 갖춰진 데이터 엔지니어링 구축이 필요합니다.
시간이 갈수록 데이터의 양이 기하급수적으로 많아질 것이기 때문에 데이터 엔지니어의 수요는 지속해서 높아질상황입니다!

데이터 엔지니어링에 대한 수요는 채용 공고에서도 드러납니다.

데이터 엔지니어 + 분석까지 통합적인 역량을 가지는 것은 오직 패스트캠퍼스 데이터 엔지니어링 올인원 패키지에서만 가능합니다.

데이터 엔지니어링, 왜 제대로 경험하기 어려울까요?

하둡, 스파크, 제플린, 카프카, AWS, GCP, Flume 등등 하나하나의 툴부터 클라우드의 인프라까지 알고 있어야
데이터 엔지니어로의 역할을 충실히 해낼 수 있는데 책과 인터넷으로 이를 학습하는 것이 어려운 현실입니다.

일반인들은 ‘빅’데이터를 찾을 수도, 구할 수 없습니다.
책이나 인터넷 상에 떠도는 예제 데이터들로만 연습을 할 수 밖에 없고
데이터의 양이 중요한 데이터 엔지니어의 학습에는 턱없이 부족한 데이터로 다가옵니다.

대기업을 제외하고 90% 이상의 기업이 데이터 관점의 엔지니어 구축이 제대로 되어있지 않는 것이 현실입니다.
활용할 수 있는 데이터가 제한적이다 보니 데이터를 가지고 할 수 있는 데이터 분석이라는 것에 명확하게 가설을 세울 수 없습니다.

그래서 준비했습니다!
패스트캠퍼스 데이터 엔지니어링 올인원 패키지!

혼자서는 절대로 공부하기 어려운 데이터 엔지니어링! 대기업과 유명 스타트업에서 필요로 하는 스킬셋을 단 기간에 장착시켜 드립니다.

대기업에 맞먹는 5,000+만 개의 Spotify 음원 데이터로
실습하는 올인원 패키지!

대부분 빅 데이터를 구하기 어려워 예제 데이터로 학습을 하거나 Kaggle에 있는 Data Set을 활용하여 학습하게 됩니다. 하지만 턱 없이 부족한 데이터 양으로 공부하기 때문에 현업에서 활용하기에는 어려운 현실입니다.

데이터 플로우의 처음부터 끝까지 직접 핸들링 할 수 있는 핵심 역량과
최신 트렌드까지 담은 실속있고 정교한 커리큘럼으로
실무에 강한 데이터 엔지니어가 되어보세요!

잠깐, 데이터 엔지니어의 역할은 무엇일까요?

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데이터 엔지니어링 VS 데이터 분석가& 데이터 사이언티스트 의 차이점은?

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데이터 엔지니어링

데이터에 관한 요구 사항에 빠르게 대응하고, 시스템이 지속적으로 작동하도록 설계하며, 에러가 발생 할 가능성이 낮도록, 데이터가 쌓이는 공간에 시스템 상 문제가 없는지, 비즈니스 활용 가능성이 높은 데이터를 어떻게 구축할 것인지 등에 대해 고민합니다.

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데이터 분석가 & 데이터 사이언티스트

데이터에서 어떤 의미나 통찰을 발견하고, 이를 비즈니스 맥락에서 활용하는 사람을 뜻해요.

강사님의 인터뷰 내용을 통해 데이터 엔지니어의 역할을 참고하세요!

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데이터 엔지니어링의 A to Z를 이끌어갈 강사님은?

현업 최고의 Science Analyst인 실무 강사님께 배워보세요!

데이터 엔지니어링! 이런 분들이 들으면 좋아요!

적은 예제 데이터, 정체 되어있는 데이터로 고민 많으셨다고요? 데이터 엔지니어링을 제대로 할 수 있도록!
패스트캠퍼스 올인원 패키지가 알려드릴게요.

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주니어 데이터 분석가

데이터 분석에만 초점을 맞추다보니 데이터 엔지니어링에 대한 전반적인 지식 없는 상황에 직면해있는 저를 발견하게 되었습니다. 결국에는 회사에서 데이터 엔지니어와 Co-Work 할 수 밖에 없을 것 같은데, 데이터 엔지니어링을 학습할 수 있어 좋을 것 같습니다.

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DB 종사자

요즘 관심이 많이 가는 분야는 다름이 아니라 데이터 사이언스이긴 합니다. 근데 데이터베이스와는 같은듯 다른듯한 느낌이 많아서 시작하지 못하였는데요. 데이터 엔지니어링의 전반적인 사항을 학습할 수 있을까요 ?

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백엔드 개발자

대기업 규모의 빅데이터를 다루고 싶고 데이터의 관점으로 데이터 파이프라인의 구축해보고 싶습니다. 데이터 분석으로의 스킬셋까지 갖추고싶은데 어떡하죠 ?

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관련 전공자 및 취준생

데이터 엔지니어쪽으로 취업을 희망하고 있습니다. 하지만 항상 마음에 걸렸던 것은 대규모 데이터를 활용한 구축을 해보지 않아서 현업과의 괴리가 있다고 생각했었는데요. 이 강의는 데이터 엔지니어링의 전반적인것도 학습하는 것은 물론이고 End-Point로 대기업 규모의 데이터를 직접 핸들링해볼 수 있어서 좋은 것 같아요.

데이터 엔지니어링 제대로 배우고 활용하고 싶다면 패스트캠퍼스입니다.

A 부터 Z 까지 다 담은 커리큘럼과 현업 데이터 사이언티스트가 가르칩니다. 어디서도 찾을 수 없는 데이터 엔지니어링 과정을 담았습니다.

데이터 엔지니어링의 모든 것을 다룬 커리큘럼

데이터 엔지니어링 기초다지기 부터 기본, 심화까지 차근차근 단계별로 학습해 보세요!

5000+만 개 이상의 데이터 프로젝트 : Spotify 추천 시스템 구축

규모있는 실제 데이터로 엔지니어 공부를 제대로 해보세요!

이 수업에서는
Spotify API로 데이터 엔지니어링을 구축하는 것을 목표로 하고 잇습니다.
Spotify는 약 3000+만곡의 플레이리스트를 보유하고 있으며
빅데이터를 구할 수 없는 수강생들에게
유용하게 데이터 엔지니어링 구축에 필요한 것을 구축하기에 충분한 데이터의 양입니다.

이를 통해 데이터 엔지니어링 포트폴리오를 가질 수 있으며,
대기업에 맞먹는 데이터의 양으로 데이터 엔지니어링 구축해본 경험을 통해 남들과는 다른 프로젝트 하나를 완성할 수 있습니다!

Spotify 음원의 특성 분석 예제

위 사례는 “블랙핑크”의 음원을 샘플링 하여 danceability/loudness/valence 등 다양한 지표를 분석한 결과 입니다.

valence

안정성은 템포, 리듬 안정, 비트 강도, 전반적인 규칙성을 포함한 음악적 요소들의 조합을 바탕으로 한 춤에 트랙이 얼마나 적합한지를 묘사한다. 0.0의 값은 춤을 가장 적게 출 수 있고 1.0이 가장 잘 출 수 있다.

loudness

트랙의 전체 음량(dB). 음량 값은 전체 선로에서 평균되며 트랙의 상대적 음량 비교에 유용하다. 우렁찬 소리는 체력의 일차적 심리적 상관관계가 되는 음질이다(진폭). -60 ~ 0 db 사이의 일반적인 범위를 지정한다.

danceability

안정성은 템포, 리듬 안정, 비트 강도, 전반적인 규칙성을 포함한 음악적 요소들의 조합을 바탕으로 한 춤에 트랙이 얼마나 적합한지를 묘사한다. 0.0의 값은 춤을 가장 적게 출 수 있고 1.0이 가장 잘 출 수 있다. 이 형상에 대한 값 분포는 다음과 같다.

본 프로젝트에서는 Spotify 데이터를 활용해서 내가 좋아하는 가수의 성향과 비슷한 가수를 찾을 수 있고, 곡과 유사한 곡을 추천하며, 곡 샘플링까지 할 수 있습니다.
이러한 학습을 한 사람이라면 회사 데이터 및 본인이 가지고 있는 데이터를 활용하여 응용하는 방법을 익혀 적용할 수 있습니다.

End Point 프로젝트로 하는 챗봇 서비스 구현

위의 데이터 분석을 토대로 페이스북을 활용한 챗봇 서비스를 직접 구현하고, 규격화된 질문을 입력하였을 때 카드형식으로 추천하는 서비스까지 학습할 수 있습니다!

예시) “이 노래와 유사한 노래 알려줘~”

데이터 엔지니어링 분야 입문자를 위한 기초 학습 강의 특별 제공

입문자도 쉽게 학습할 수 있도록 부록으로 제공하는 Python / SQL / Linux 기초를 알려드립니다.

데이터 엔지니어링에 있어 어려워 보이는 입문자 혹은 초심자들을 위해서 Python Programming을 정식 커리큘럼으로 제공하지 않고 부록의 개념처럼 수강생들에게 제공을 하여 입문자들도 쉽게 따라 할 수 있다는 점을 명시할 수 있습니다.

또한 SQL과 Linux Command 기초 같은 커리큘럼도 커리큘럼으로 제공하여 수강생분들이 데이터 엔지니어링을 잘 모르는 분들에게는 학습할 수 있는 기회를, 학습한 사람이라면 다시 복습할 수 있는 기회를 드리고자 합니다.

데이터 엔지니어링 강의를 미리 경험해보세요!

미리보기 영상으로 데이터 엔지니어링 강의를 확인하시고, 구매하세요.

상세 커리큘럼 확인하기!

패스트캠퍼스 데이터 엔지니어링 올인원 패키지의 체계적인 커리큘럼을 확인해보세요.

01. 데이터 엔지니어링 개요

  • 강사 소개 및 강의 소개
  • 데이터 엔지니어링의 필요성
  • 데이터 아키텍쳐시 고려사항
  • 데이터 시스템의 옵션들
  • 데이터 파이프라인이란?
  • 자동화의 이해
  • End to End 아키텍쳐 예시들
  • Spotify 프로젝트 데이터 아키텍쳐

02. 데이터 엔지니어링 기초 다지기 (부록)

  • Unix 환경 및 커맨드 – 01.Text Editor
  • Unix 환경 및 커맨드 – 02.Unix/Shell Commands
  • Unix 환경 및 커맨드 – 03. Shell Scripting 기본
  • AWS – 01. 알아보기
  • AWS – 02. AWS CLI (Command Line Interface)
  • SQL -01. SQL 개요/SQL 커맨드들
  • SQL -02.데이터 타입들 및 키 값들
  • SQL -03. MySQL 테이블 생성
  • SQL -04. SELECT 1
  • SQL -05. SELECT 2
  • SQL -06. JOIN 1
  • SQL -07. JOIN 2
  • SQL -08. UPDATE, REPLACE, INSERT
  • SQL -09. DELETE, ALTER, DROP
  • SQL -10. SQL Functions 1
  • SQL -11. SQL Functions 2
  • SQL -13. SQL Functions 3

03. API는 무엇인가

  • API란 -01.REST API의 정의와 예제
  • API란 -02.Authorization
  • API란 -03.Spotify Web API 개요
  • API란 -04.Endpoints & Methods
  • API란 -05.Parameters
  • Spotify API -01.Spotify App 생성 및 토큰 발급
  • Spotify API -02.Python 기본
  • Spotify API -03.Python Requests 패키지
  • Spotify API -04.API를 통해 데이터 요청
  • Spotify API -05.Status Code
  • Spotify API -06.에러 핸들링
  • Spotify API -07.페이지네이션 핸들링

04. 데이터의 이해와 데이터 베이스

  • 데이터 타입 -01.데이터 타입들
  • RDBMS -01.Relational 데이터베이스란?
  • RDBMS -02.Relational 데이터베이스 종류들
  • RDBMS -03.AWS 클라우드 MySQL 데이터베이스 생성
  • RDBMS -04.터미널에서 데이터베이스 연결하기
  • RDBMS -05.MySQL 데이터베이스 안에서 테이블 생성
  • RDBMS -06.엔터티 관계도란 (ERD)?
  • RDBMS -07.프라이머리 키와 유니크 키의 이해
  • Spotify 데이터-01.Spotify 데이터 이해
  • Spotify 데이터-02.Spotify 데이터 ERD 생성
  • Python과 Mysql -01.Pymysql 패키지
  • Python과 Mysql -02.INSERT/UPDATE.REPLACE/INSERT IGNORE
  • Python과 Mysql -03.파이썬에서 %와 format()
  • Python과 Mysql -04.파이썬 Dictionary와 JSON Package
  • Python과 Mysql -05.Duplicate Record 핸들링
  • Python과 Mysql -06.Duplicate Record 핸들링을 위한 파이썬 함수
  • Python과 Mysql -07.아티스트 리스트
  • Python과 Mysql -08.Batch 형식으로 데이터 요청
  • Python과 Mysql -09.MySQL 테이블들로 데이터 저장
  • SQL 활용-01.아티스트 데이터 이해
  • SQL 활용-02.아티스트 장르 SQL 분석
  • NoSQL의 DynamoDB -01.NoSQL Vs. RDB
  • NoSQL의 DynamoDB -02.파티션 (Partition)에 대한 이해
  • NoSQL의 DynamoDB -03.DynamoDB
  • NoSQL의 DynamoDB -04.AWS CLI 구축하기
  • NoSQL의 DynamoDB -05.AWS SDK – Boto3 Package
  • NoSQL의 DynamoDB -06.Boto3 를 통해 DynamoDB 연결하기
  • NoSQL의 DynamoDB -07.DynamoDB 테이블 생성 및 스펙
  • NoSQL의 DynamoDB -08.DynamoDB Partition / Global Index / Local Index
  • NoSQL의 DynamoDB -09.데이터 인서트 (Single / Batch Items)
  • NoSQL의 DynamoDB -10.DynamoDB 데이터 요청 및 제한점

05. 데이터 엔지니어링 구축

  • 빅데이터 -01.데이터 레이크 Vs. 데이터 웨어하우스
  • 빅데이터 -02.데이터 레이크 아키텍쳐
  • 데이터 레이크 구축 -01.AWS S3
  • 데이터 레이크 구축 -02.S3 Data Lake I
  • 데이터 레이크 구축 -03.JSON / Parquet
  • 데이터 레이크 구축 -04.S3 Data Lake II
  • Apache Spark -01.Apache Spark란?
  • Apache Spark -02.AWS EC-2 제플린 인스턴스 생성하기
  • Apache Spark -03.Spark RDD
  • Pyspark -01.Spark Dataframes
  • Pyspark -02.Select Subset Columns
  • Pyspark -03.Filter Rows
  • Pyspark -04.Create UDF
  • Pyspark -05.JOIN
  • Pyspark -06.SQL
  • Pyspark -07.Spark 를 통한 데이터 분석 I
  • Pyspark -08.Spark 를 통한 데이터 분석 II
  • Pyspark -09.Visualization in Spark
  • S3와 Athena -01.Presto란?
  • S3와 Athena -02.Serverless 란?
  • S3와 Athena -03.AWS Athena 개요
  • S3와 Athena -04.Athena 를 통해 테이블 생성하기
  • S3와 Athena -05.S3 데이터 퀘리하기

06. 데이터 엔지니어링 자동화

  • 데이터 워크플로우 -01.데이터 파이프라인에 대한 이해
  • 데이터 워크플로우 -02.ETL에 대한 이해
  • 데이터 워크플로우 -03.AWS Data Pipeline
  • 데이터 순환 구조 -01.데이터 순환 구조에 대한 이해
  • 데이터 작업 스케줄링 -01.Crontab
  • 데이터 작업 스케줄링 -02.EC-2 서버 상에서 Cron Job 생성하기
  • Serverless -01.마이크로서비스에 대한 이해
  • Serverless -02.Lambda 스크립팅
  • Serverless -03.AWS Lambda를 통해 데이터 변형하기
  • Serverless -04.MySQL 트리거 Lambda
  • Serverless -05.AWS Lambda 스케줄링
  • Spotify 데이터 모델링 -01.Spotify 데이터 – 아티스트
  • Spotify 데이터 모델링 -02.Euclidean Distance란?
  • Spotify 데이터 모델링 -03.Normalization
  • Spotify 데이터 모델링 -04.Euclidean Distance 함수 생성하기
  • Spotify 데이터 모델링 -05.아티스트 유사도 찾기

06. 데이터 엔지니어링 자동화

  • Chatbot -01.페이스북 메신저 챗봇 개요
  • Chatbot -02.페이스북 앱 생성
  • Chatbot -03.AWS API Gateway 생성
  • Chatbot -04.챗봇 Lambda 함수 생성
  • Chatbot -05.챗봇을 통한 텍스트 프로세싱
  • Chatbot -06.Triggers I
  • Chatbot -07.Triggers II
  • Chatbot -08.페이스북 메신저 API 활용
  • Chatbot -09.페이스북 메신저 챗봇 확인 및 마무리

08. Python Programming (부록)

  • 환경설정 -01.파이썬 설치 및 소개 (MAC)
  • 환경설정 -02.파이썬 설치 및 소개
  • 데이터 타입과 컬렉션 -01.기본 타입 및 변수의 이해
  • 데이터 타입과 컬렉션 -02.문자열 타입의 이해 및 활용하기
  • 데이터 타입과 컬렉션 -03.컬렉션 타입 이해
  • 조건문과 반복문 -01.조건문(if, elif, else) 활용하기
  • 조건문과 반복문 -02.반복문(for, While) 활용하기
  • 조건문과 반복문 -03.조건문/반복문 연습문제 풀이
  • 함수 이해 및 활용 -01.기본/키워드 피라미터 이해, 변수의 스코프 이해
  • 함수 이해 및 활용 -02.람다(lambda)함수의 이해 및 사용하기
  • 함수 이해 및 활용 -03.gkatn dustmqanswp vnfdl
  • 파이썬 모듈 -01.모듈의 이해 및 사용과 import 방법
  • 클래스와 인스턴스 -01.클래스&오브젝트(object)이해하기
  • 클래스와 인스턴스 -02.클래스 정의 및 사용하기
  • 클래스와 인스턴스 -03.생성자(_init_) 이해 및 사용하기
  • 클래스와 인스턴스 -04.self 키워드의 이해 및 사용하기
  • 클래스와 인스턴스 -05.method, static method 정의 및 사용하기
  • 클래스와 인스턴스 -06.클래스 상속의 이해(코드를 재사용하기2)
  • 클래스와 인스턴스 -07.클래스 연산자 재정의 이해 및 사용
  • 클래스와 인스턴스 -08.클래스 연습문제 풀이
  • 정규표현식 -01.정규표현식과 re모듈의 사용
  • 정규표현식 -02.정규표현식 연습문제 풀이

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*본 패키지는 사전 예약 판매 상품으로, 9월 16일에 1차 영상 오픈, 10월 18일에 2차 영상 오픈, 11월 22일 3차 오픈 예정입니다.

– 총 학습기간
정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 1개월(30일), 무료수강기간은 31일차 이후로 무제한이며, 수강기간과 무료수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 40시간 분량으로, 일 2시간 내외의 학습 시간을 통해 정상수강기간(=유료수강기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일 : 수강 시작일은 패스트캠퍼스가 수강안내를 한 날짜부터 기간이 산정됩니다. 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
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패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내

아이디 공유란? 1개의 아이디로 여러명이 공유하여 수강하는 형태를 말합니다.

패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 아이디 공유를 금지하고 있습니다. 동시접속에 대한 기록이 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 동시 접속 기록이 10회 이상 확인되는 경우 사전 안내없이 아이디가 차단될 수 있습니다.