[»ïÀÏȸ°è¹ýÀÎ] 

µ¥ÀÌÅÍ ¿£Áö´Ï¾î ä¿ë

»ïÀÏÀº ±¹³» ÃÖ°íÀÇ È¸°è¹ýÀÎÀ¸·Î¼­ 4,100¿© ¸íÀÇ Àü¹®°¡µéÀÌ ±Û·Î¹ú °æ¿µÀ» ÆîÄ¡´Â °í°´ ±â¾÷ÀÇ »ê¾÷Àû Ư¼º¿¡ ¸Â´Â ´Ù¾çÇÑ Àü¹® ¼­ºñ½º¸¦ Á¦°øÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù.
¶ÇÇÑ PwC¿¡ ¼ÓÇÑ Àü ¼¼°è 152°³±¹ 32¸¸ 4õ¿© ¸íÀÇ Àü¹®°¡µé°ú Áö½Ä°ú °æÇèÀ» °øÀ¯ÇÏ¿© °í°´ ±â¾÷ÀÇ ½Å·Ú È®º¸¿Í °¡Ä¡ ±Ø´ëÈ­¸¦ À§ÇØ ³ë·ÂÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù.
 ÀÎÀçÁ¦ÀÏÀ» Ãß±¸ÇÏ´Â »ïÀϰú ÇÔ²² ÀÚ½ÅÀÇ ¿ª·®À» ÆîÃijª°¥ ºÐµéÀÇ ¸¹Àº Áö¿ø ¹Ù¶ø´Ï´Ù.

¡Ø »ïÀÏȸ°è¹ýÀÎ ´ëǥȨÆäÀÌÁö ¹Ù·Î°¡±â (¡ç Ŭ¸¯)

¸ðÁýºÎ¹® ¹× ÀÚ°Ý¿ä°Ç

¸ðÁýºÎ¹® ´ã´ç¾÷¹« ÀÚ°Ý¿ä°Ç Àοø

µ¥ÀÌÅÍ ¿£Áö´Ï¾î ä¿ë

[´ã´ç¾÷¹«]

- µ¥ÀÌÅÍ ÅëÇÕ ¹× ETL/ELT ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ¼³°è¡¤±¸Ãà
- Á¤Çü¡¤¹ÝÁ¤Çü¡¤ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅ͸¦ Æ÷ÇÔÇÑ Data Lake / Data Mart / Warehouse ±¸Ãà ¹× ¿î¿µ
- Microsoft Fabric(Data Factory)À» Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ÅëÇÕ ¹× ELT ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸Ãà
- Spark ±â¹Ý ºÐ»ê µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ °³¹ß
- ±×·¡ÇÁ DB ¿¬°è ¹× µ¥ÀÌÅÍ ·Îµù ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸Ãà
BI¡¤´ë½Ãº¸µå¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¸ðµ¨¸µ ¹× ½ºÅ°¸¶ ¼³°è Áö¿ø

[ÀÚ°Ý¿ä°Ç]

4³âÁ¦ Çлç ÇÐÀ§ ÀÌ»ó
ETL/ELT ¶Ç´Â µ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ °³¹ß °æ·Â 3³â ÀÌ»ó
Python °í±Þ ¼öÁØ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ´É·Â
Spark(PySpark/Spark SQL) ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ´É·Â
SQL Äõ¸® ÀÛ¼º ¹× ÃÖÀûÈ­ ´É·Â
ETL/ELT µµ±¸ ½Ç¹« °æÇè (Microsoft Fabric/Azure Data Factory °æÇèÀÚ ¿ì´ë)


[¿ì´ë»çÇ×]

Application ¹èÆ÷ ¿î¿µ µî ½Ã½ºÅÛ ¿£Áö´Ï¾î¸µ °æ·Â

- Microsoft Fabric(Notebook, Dataflow Gen2 µî) Ȱ¿ë °æÇè
- Data Lake Çü½Ä µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® °æÇè
- Azure Ŭ¶ó¿ìµå ȯ°æ(ADLS Gen2, Synapse µî) ¹× µ¥ÀÌÅÍ ¿þ¾îÇϿ콺 °æÇè
- ´ë¿ë·® µ¥ÀÌÅÍ ºÐ»ê ó¸® °æÇè
Palantir Foundry Transforms °³¹ß °æÇè

0 ¸í

±Ù¹«Á¶°Ç

  • ±Ù¹«ÇüÅÂ: Á¤±ÔÁ÷
  • ¸ðÁýÀοø: 0¸í
  • ±Þ¿©¼öÁØ: °æ·Â ¿¬Â÷ °¨¾ÈÇÏ¿© ȸ»ç ³»±Ô¿¡ µû¸§ 
  • ±Ù¹«Àå¼Ò: »ïÀÏȸ°è¹ýÀÎ º»»ç (¼­¿ï ¿ë»ê±¸ ÇѰ­´ë·Î 100)

ÀüÇü´Ü°è ¹× Á¦Ãâ¼­·ù

  • ¼­·ù½É»ç ¡æ 1Â÷ ¸éÁ¢ ¡æ 2Â÷ ¸éÁ¢ ¡æ ÃÖÁ¾ ÇÕ°Ý
    ¡Ø ä¿ë ÀýÂ÷ µµÁß, ÇÊ¿ä½Ã Àμº°Ë»ç ½ÃÇà °¡´É

Á¢¼ö¹æ¹ý

~ 1/28 (¼ö¿äÀϱîÁö)

±âŸ À¯ÀÇ»çÇ×

  • ±¹°¡º¸ÈÆ´ë»óÀÚ ¹× Àå¾ÖÀÎÀº °ü°è ¹ý·É¿¡ ÀǰŠ¿ì´ë
  • ä¿ë ÀÏÁ¤Àº ³»ºÎ »çÁ¤¿¡ µû¶ó º¯°æµÉ ¼ö ÀÖÀ½
  • Á¦ÃâµÈ ¼­·ù°¡ »ç½Ç°ú ´Ù¸¦ °æ¿ì ÃßÈÄ Ã¤¿ëÀÌ Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖÀ½
  • °æ·ÂÀÚÀÇ °æ¿ì °æ·Â±â¼ú¼­ »ó¼¼ ±â¼ú

00