안녕하세요, 여러분. 우리는 지난 글에서 데이터서빙이 무엇인지, 어떤 절차로 진행하는지 그리고 이를 위해 필요한 기술이 무엇인지를 살펴보았는데요. 자, 그렇다면 데이터서빙을 하기 위해서는 먼저 배워야 할 것들에는 무엇이 있을까요? 일반적으로 데이터 서빙을 하고자 하는 분들이 사전에 학습하면 좋은 내용은 다음과 같습니다:
· 기본적인 프로그래밍 지식
o 언어: Python, Java, JavaScript 등은 데이터 처리와 API 서버 개발에 널리 사용됩니다.
o Git과 같은 버전 관리 시스템의 기초도 꼭 이해하고 있어야 합니다.
· 데이터베이스 기초
o 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 원리와 SQL의 기본 사용법
o NoSQL 데이터베이스의 개념과 그 종류(MongoDB, Cassandra, Couchbase 등)
· 네트워크와 HTTP
o 웹의 기본 원리, HTTP 메서드, 상태 코드, RESTful 원리 등을 이해하면 API 개발과 통신 과정을 더 잘 이해할 수 있습니다.
· 분산 시스템 기초
o 기본적인 분산 시스템의 원리와 장애 허용성, 확장성 등의 개념을 알아두면 좋습니다.
· 데이터 처리 및 분석
o 데이터 전처리, ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스, 기본적인 데이터 분석 기법에 대한 이해
· 클라우드 서비스
o AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 플랫폼에 익숙해지면, 여러 데이터 서빙 도구와 서비스를 더 쉽게 활용할 수 있습니다.
· 컨테이너와 오케스트레이션
o Docker의 기본 원리와 사용법, Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구에 대한 기본 지식
· 데이터 스트림 처리 기초
o Apache Kafka, Apache Pulsar 등의 메시징 시스템과 스트림 처리 기법에 대한 이해
· 안정성과 모니터링
o 시스템의 안정성을 유지하고 문제를 신속하게 진단하기 위한 모니터링 도구와 기법에 대한 기초 지식
· 보안
o 데이터 접근 및 전송 시 보안과 관련된 기본 개념, API 보안, 데이터 암호화 등의 내용
데이터 서빙은 AI와 빅데이터 시스템에서 중요한 과정으로, 실제 서비스 환경에서 모델이나 애플리케이션에 데이터를 효과적으로 제공하는 역할을 합니다. 이를 성공적으로 수행하기 위해서는 다양한 기술과 원리에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 위에서 언급한 내용들은 데이터서빙을 배우고자 하는 훈련생들에게 사전에 준비하면 좋은 학습 주제들로, 이를 기반으로 데이터서빙 교육을 받게 되면 훨씬 더 효과적인 학습 경험을 얻을 수 있을 것입니다. 이러한 지식의 습득은 단순히 데이터서빙 능력 향상뿐만 아니라, 전체 데이터 엔지니어링 및 시스템 구축 능력의 향상으로 이어질 것입니다. 두러워 하지 마세요. 돌다리 건너듯 차근차근 배워가세요. Good Luck and Keep Learning!