데이터 엔지니어링을 위한 Python 완벽 가이드
데이터 엔지니어링에서 Python은 간결성과 강력한 라이브러리 및 도구로 구성된 풍부한 생태계를 갖추고 있어,
팀이 확장 가능한 파이프라인을 구축하고, 데이터 워크플로우를 자동화하며, 더 빠르게 인사이트를 도출하도록 지원합니다.
- 개요
- 데이터 엔지니어링 분야의 Python 활용 방식
- 데이터 엔지니어링 분야에서 널리 사용되는 Python 라이브러리
- 데이터 엔지니어링 분야의 Python 사용 사례
- 리소스
개요
오늘날의 데이터 중심 조직은 데이터 엔지니어링 작업의 효율성에 의존합니다. 데이터 수요가 증가함에 따라 매우 방대한 규모의 데이터를 수집, 처리, 저장할 수 있는 역량에 대한 중요성이 높아지는 상황에서, Python은 이러한 목표를 달성하는 데 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 많은 팀들이 유연성과 사용 편의성, 그리고 다양한 라이브러리와 도구로 구성된 풍부한 생태계를 이유로 데이터 엔지니어링 작업에 Python을 사용합니다. 이 페이지에서는 Python을 활용한 데이터 엔지니어링 분야를 심도 있게 다루고, Python의 활용 방식에 대해 논의하며, 가장 인기 있는 라이브러리와 함께 몇 가지 데이터 엔지니어링 사용 사례를 공유합니다.
데이터 엔지니어링 분야의 Python 활용 방식
분석에서 머신러닝 및 앱 개발로 추세가 전환되면서 데이터의 로직과 변환 과정은 더욱 복잡해졌고, 이에 Python과 같은 유연한 프로그래밍 언어의 필요성이 대두되었습니다. Python의 고유한 특성과 이를 중심으로 축적된 여러 리소스 덕분에 Python은 데이터 엔지니어가 선호하는 언어로 자리 잡았습니다. 오늘날 조직에서 데이터 엔지니어링에 Python을 활용하는 사례를 몇 가지 소개합니다.
데이터 수집
Python은 프로젝트와 관련된 데이터를 수집하는 데 광범위하게 사용됩니다. 데이터 엔지니어들은 Python 라이브러리를 활용하여 웹 스크래핑, 데이터 제공을 위한 기업 API와의 상호작용, 그리고 데이터베이스 연결을 통해 데이터를 수집합니다.
데이터 랭글링
Python은 데이터 정제, 변환 및 보강을 위한 라이브러리를 통해 데이터 엔지니어가 분석에 바로 사용할 수 있는 고품질 데이터 세트를 생성하도록 지원합니다. 또한, 데이터 샘플링 및 시각화를 위한 Python의 강력한 라이브러리는 데이터 사이언티스트가 데이터를 더 잘 이해하고 대규모 데이터 세트에서 유의미한 관계를 발견하는 데 도움을 줍니다.
맞춤형 비즈니스 로직
데이터를 대시보드, 머신러닝 모델 및 애플리케이션으로 가져오려면, 코드로 정의된 고도화된 비즈니스 로직을 활용하는 복잡한 데이터 변환 작업이 수반됩니다. Python은 단순성 덕분에 이러한 로직을 작성하여 데이터 파이프라인이나 데이터 변환의 일부로 실행하는 데 자주 사용되며, 이 과정에서 비즈니스 프로세스 또는 애플리케이션의 일부로서 다운스트림 작업을 트리거합니다.
데이터 스토리지 및 검색
Python 라이브러리는 SQL/NoSQL 데이터베이스 및 클라우드 스토리지 서비스 등 다양한 방식으로 저장된 데이터에 액세스하는 데 필요한 솔루션을 제공합니다. 이러한 리소스 덕분에 Python은 데이터 파이프라인 구축에 빼놓을 수 없는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 또한, Python은 데이터를 직렬화할 수 있어 더욱 효율적으로 데이터를 저장하고 검색하도록 지원합니다.
머신러닝
Python은 머신러닝 프로세스에도 널리 적용되고 있으며, 데이터 전처리, 모델 선택 및 학습, 모델 평가 등 ML의 모든 측면에서 다양하게 활용되고 있습니다. 이뿐만 아니라 딥러닝에서 Python은 신경망 구축에 필요한 강력한 도구를 제공하며, 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 작업에서도 자주 사용됩니다.
데이터 엔지니어링 분야에서 널리 사용되는 Python 라이브러리
데이터 엔지니어링 작업에서 Python이 갖는 주요 장점 중 하나는 광범위한 라이브러리 생태계에 있습니다. 이러한 라이브러리는 데이터 엔지니어가 데이터를 더 빠르고 효과적으로 조작, 변환 및 저장할 수 있도록 다양한 도구를 제공합니다. 이번 섹션에서 다룰 인기 있는 Python 라이브러리 여섯 가지는 소규모 데이터 프로젝트부터 대규모 데이터 파이프라인에 이르기까지 데이터 엔지니어링 작업을 간소화합니다.
1. Pandas
Pandas 라이브러리는 Python에서 데이터 엔지니어링에 가장 자주 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 다양한 기능을 갖춘 이 라이브러리는 데이터 엔지니어에게 강력한 데이터 조작 및 분석 기능을 제공합니다. Pandas는 가공 전 데이터를 전처리, 정제 및 변환하여 다운스트림 분석 또는 저장에 활용하는 데 사용됩니다.
2. Apache Airflow
Apache Airflow는 데이터 엔지니어가 워크플로우를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있는 플랫폼 역할을 수행합니다. 이뿐만 아니라 쉽게 접근할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공하여, 데이터 엔지니어가 여러 작업을 생성, 예약 및 실행하고 복잡한 데이터 처리 파이프라인을 관리할 수 있도록 합니다.
3. Pyparsing
Python 클래스 라이브러리인 Pyparsing을 사용하면 파싱(parsing) 상태 기계를 수동으로 구축하지 않아도 됩니다. 데이터 엔지니어는 Pyparsing으로 재귀 하향 파서(parser)를 빠르게 만들 수 있습니다.
4. TensorFlow
TensorFlow는 머신러닝 및 딥러닝 응용 분야에서 널리 사용되는 Python 라이브러리로, 모델 학습과 모델 제공을 위한 다목적 플랫폼을 제공합니다. TensorFlow의 주요 장점 중 하나는 데이터 전처리, 데이터 변환, 데이터 분석, 데이터 시각화 등 대규모 데이터 처리 및 모델링 작업을 지원한다는 것입니다.
5. Scikit-learn
NumPy 및 SciPy와 같은 라이브러리를 기반으로 구축된 scikit-learn 라이브러리는 데이터 엔지니어가 정형 데이터 작업을 수행할 수 있도록 여러 머신러닝 알고리즘과 유틸리티를 제공합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 분류, 회귀, 클러스터링, 피처 엔지니어링 등에 scikit-learn을 사용하여 머신러닝 모델 및 파이프라인 구축 프로세스를 간소화합니다.
6. Beautiful Soup
Beautiful Soup은 웹 스크래핑 및 데이터 추출에 매우 효과적인 도구 중 하나로, 데이터 엔지니어링에 있어 매우 중요한 자산입니다. 데이터 엔지니어는 Beautiful Soup으로 HTML 및 XML 문서를 쉽게 파싱하고, 웹사이트 및 웹 페이지에서 텍스트, 이미지, 링크, 메타데이터 등의 특정 데이터를 추출하며, 문서 트리를 신속하게 탐색할 수 있습니다.
데이터 엔지니어링 분야의 Python 사용 사례
Python은 다양한 데이터 엔지니어링 작업에 활용할 수 있습니다. 다음 세 가지 사용 사례를 통해 오늘날 많은 팀이 실제 데이터 엔지니어링 과제를 해결하기 위해 Python을 어떻게 활용하고 있는지 확인해 보세요.
실시간 데이터 처리
Python은 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 필터링, 변환 및 개선하는 데이터 관리 기법인 스트림 처리를 효과적으로 지원합니다. Python을 사용하면 스트림 처리를 통해 데이터가 생성되는 즉시 인사이트를 도출하고, 이를 마케팅, 사기 감지 및 사이버 보안 사용 사례에 바로 활용할 수 있습니다.
대규모 데이터 처리
Python은 대규모 데이터 처리에 가장 자주 사용되는 언어 중 하나입니다. Python은 단순성, 확장성 및 효율성 덕분에 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하는 데 적합합니다. 이러한 이유로 Python은 데이터 파이프라인 및 머신러닝 응용 분야에서 자주 사용됩니다.
데이터 파이프라인 자동화
데이터 파이프라인 자동화는 수동 프로세스를 없애 데이터의 자유로운 흐름을 촉진하고 가치 실현 시간을 단축합니다. Python의 방대한 라이브러리 및 도구 모음을 사용하면 데이터 수집, 정리, 변환, 로드를 포함한 데이터 파이프라인 프로세스를 손쉽게 자동화할 수 있습니다.
