Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
데이터 초보 탈출! : 핵심 용어부터 엔지니어링 입문까지
Highest Rated
Rating: 4.6 out of 5(31 ratings)
177 students

데이터 초보 탈출! : 핵심 용어부터 엔지니어링 입문까지

[멘토링 커피챗 이벤트 진행중] 데이터 분야 입문을 위해 핵심 용어, 관련 직군과 협업 방식, 도구와 플랫폼, 데이터 엔지니어링의 역할을 한 눈에 볼 수 있는 미니맵
Last updated 2/2025
Korean
Korean [Auto],

What you'll learn

  • 데이터 저장소, 관리 방식, 패러다임에 관련된 핵심 용어를 배웁니다.
  • 데이터에 관련된 직군의 종류와 역할, 협업 방식에 대해 배웁니다.
  • 데이터 엔지니어링과 파이프라인(ETL, ELT)에 대한 개념과 구성 요소에 대해 배웁니다.
  • 데이터 플랫폼 생태계를 구성하는 각 컴포넌트의 역할과 타 시스템과의 연동 방식에 대해 소개합니다.

Course content

6 sections • 14 lectures • 2h 9m total length
  • 이벤트 공지 및 안내0:46

Requirements

  • 데이터 분야에 대한 관심

Description

2025년 성장에 진심인 [주니어를 위한 커리어 성장 멘토링] 이벤트 진행 중!

새해를 맞아 커리어 고민 타파 + 성장할 사람 찾습니다!

우아한형제들 현직자 멘토에게 배우는 실무형 유데미 강의 + 1:1 커피챗 기회


  • 참여 방법 : 이벤트 기간 동안 유데미 강의를 수강하고 커피챗 신청하면 - 완료!

  • 이벤트 기간 : 25년 2월 5일 ~ 3월 5일까지

자세한 내용은 커리큘럼 1섹션을 확인해 주세요!



우아한형제들의 사내 강의로도 제공되는 콘텐츠로써 전사교육팀과 함께 구성원들의 성장을 위해 기획/개발되었습니다(우아한러닝의 러닝이끄미 프로젝트로 제작된 강의)


이 강의는 빅데이터의 정의, 데이터 관련 직군과 패러다임/핵심용어부터 데이터 엔지니어링까지 포괄적으로 다룹니다. 데이터의 중요성을 강조하며, 빅데이터의 정의와 특성, 데이터 프로덕트의 개념을 시작으로, 데이터 관련 직군의 역할과 필요한 기술을 설명합니다. 현대 데이터 관리의 핵심 용어와 개념을 체계적으로 습득하고, 데이터 엔지니어링의 정의와 데이터 파이프라인 그리고 데이터 아키텍처를 설명합니다.

이 강의는 특정 기술을 깊게 분석하거나 다양한 아키텍처를 소개하거나 하지 않습니다. 오히려 그런 지식을 쌓기 전에 어떤 방향으로 공부를 해야하는지를 알려줄 수 있는 나침반이나 미니맵 같은 강의입니다. 데이터 초보자를 위한 완벽한 가이드로, 데이터와 관련된 복잡한 개념들을 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.


1. 데이터 분야 입문

빅데이터의 정의, 시작과 역사에 대한 이야기도 하고 데이터 프로덕트라는 것에 대해 배웁니다.

데이터에 연관된 직군과 그 역할에 대해서도 배우게 됩니다.


2. 데이터 관련 패러다임이나 용어
업무를 하다보면 많이 듣게 되거나 실제로 업무에도 적용해야 하는 데이터 관련 패러다임이나 관련 용어에 대해 설명드립니다.


3. 데이터 엔지니어링 입문
데이터 엔지니어링의 정의와 가치, 다양한 데이터 처리 방식에 대해 설명합니다. 데이터 플랫폼을 다루거나 아키텍처를 설계할 때 가장 중요한 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), 데이터 마크(Data Mart), 데이터 레이크(Data Lake)에 대해서도 자세히 설명하여 실무에 도움을 주고자 합니다. 또한 데이터 플랫폼 및 도구를 분야별로 설명하여 이 분야의 전체에 대해 쉽게 오버뷰할 수 있게 합니다.

Who this course is for:

  • 데이터나 AI 관련 프로젝트에 입문하시는 분들
  • 데이터 직군과 협업하는 모든 분들(PM, PO, 서비스 기획자, 개발자 등)
  • 데이터 분야가 부담스럽고 막막한 비전공자 분들
  • 데이터 엔지니어로 커리어를 발전시키고 싶은 분