Building Data Lakes on AWS, 그리고 나의 준비
AWS (MLOps) AI 인프라 구축 전문가 과정 4주차_4일
Building Data Lakes on AWS, 그리고 나의 준비
오늘의 교육은 드디어 MLOps 실전으로 들어가기 위한
데이터 흐름의 시작점을 다루는 모듈이다.
바로 “Building Data Lakes on AWS” 모듈로 시작한다.
데이터레이크는 단순한 저장소가 아니라,
기업의 의사결정과 AI 모델링을 가능하게 만드는 데이터의 뿌리이자 생태계의 중심이다.
그렇기에 오늘 강의는 ‘데이터를 어떻게 저장할 것인가?’를 넘어서 “데이터가 흘러가는 구조 전체를 어떻게 설계할 것인가”를 묻는 시간이다.
강의의 목표는 명확했다.
AWS에서 데이터 레이크를 계획하고, 설계하고, 구성하고, 운영하는 방법을 체계적으로 배우는 것.
- 데이터 레이크 계획 및 설계 방법론
- AWS 데이터 레이크 구성 필수 요소
- 데이터 수집 → 저장 → 변환 전체 파이프라인 비교
- 권한·보안·거버넌스 설계
- 데이터 레이크 내에서 분석 및 시각화 수행
- 최신 데이터 아키텍처 트렌드에서 데이터 레이크의 역할
MLOps로 모델을 운영하려면
당연히 가장 먼저 “데이터를 다룰 줄 아는 능력”이 필요하다.
오늘 그 기초 체력을 쌓기 시작한 셈이다.
교육이 끝난 뒤, 네 권의 책이 도착했다.
AWS실용서, 데이터베이스 설계, 서비스 설계, 그리고 코딩 감각을 확장할 수 있는 책들. 마치 오늘 배운 내용을 보완해줄 보조 엔진이 도착한 느낌이다.
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