데이터ㆍAI 시스템 아키텍트를 위한 실무 가이드 상세페이지
출간 정보
- 2025.10.24 전자책 출간
- 2025.08.27 종이책 출간
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파일 정보
- 880 쪽
- 28.0MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158396435
UCI
-
데이터ㆍAI 시스템 아키텍트를 위한 실무 가이드
작품 정보
<데이터 사이언스 전문가로 도약하기 위한 모든 지식과 실무 노하우를 한 권에 담았습니다!>
많은 조직이 서비스에 데이터와 AI 기술을 도입하고자 하지만, 이를 실제 운영 환경에 구현하고 안정적으로 운영하는 과정은 결코 간단하지 않다. 데이터 수집, 저장, 처리부터 모델 배포 및 관리에 이르기까지 전반적인 과정을 유기적으로 다룰 수 있는 역량이 필요하며, 다양한 기술을 체계적으로 통합해 일관되게 운영할 수 있어야 한다.
실무자들은 '데이터와 AI를 활용하고 싶지만, 어디서부터 어떻게 설계하고 구성해야 할지 모르겠다'라는 문제에 종종 직면한다. 개별 기술에는 능숙하더라도, 전체 시스템 관점에서 이를 연계하고 운영하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 이로 인해 프로젝트의 초기 설계부터 운영에 이르기까지 여러 단계에서 시행착오를 반복하곤 한다.
이 책은 데이터 사이언스의 기초 이론을 시작으로 데이터 엔지니어링, 모델 운영, 시스템 아키텍처 설계, 운영 전략에 이르는 흐름을 폭넓게 다룬다. 로그 설계, 마이크로서비스 전환, 성능 최적화, 보안, 비용 관리 등 실무에서 자주 접하는 주제를 포함하여, 다양한 직무의 실무자가 참고할 수 있는 아키텍처 중심의 실전 해법을 제시한다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 데이터 분석, 시각화, 탐색적 분석 등 데이터 사이언스의 핵심 이론
- 머신러닝과 딥러닝 모델 설계 개요 및 주요 응용 분야 소개
- 데이터 수집, 전처리, 통합, 거버넌스 등 데이터 엔지니어링 실무
- 데이터 저장 설계, 아키텍처 패턴, 데이터 파이프라인 구축
- 워크플로 설계, 배치 처리 및 실시간 처리 시스템 설계와 비교
- API 설계, 모델 배포, CI/CD, 성능 모니터링 및 MLOps 개념
- 로그 아키텍처 설계, Elastic Stack, 실험 설계(A/B 테스트) 원칙
- 마이크로서비스, 분산 시스템, 병목 분석 및 개선 등 시스템 설계 전략
- 캐싱, 로드밸런싱, 오토스케일링 등 시스템 최적화 및 운영 기술
- LLM 및 RAG 시스템 구성 전략 등 최신 AI 아키텍처 적용 사례
- 데이터 보안, 개인정보 보호, 장애 대응, 백업/복원, 고가용성 설계 가이드
- 클라우드 비용 최적화, SLA 설정, 운영 비용 관리 전략
많은 조직이 서비스에 데이터와 AI 기술을 도입하고자 하지만, 이를 실제 운영 환경에 구현하고 안정적으로 운영하는 과정은 결코 간단하지 않다. 데이터 수집, 저장, 처리부터 모델 배포 및 관리에 이르기까지 전반적인 과정을 유기적으로 다룰 수 있는 역량이 필요하며, 다양한 기술을 체계적으로 통합해 일관되게 운영할 수 있어야 한다.
실무자들은 '데이터와 AI를 활용하고 싶지만, 어디서부터 어떻게 설계하고 구성해야 할지 모르겠다'라는 문제에 종종 직면한다. 개별 기술에는 능숙하더라도, 전체 시스템 관점에서 이를 연계하고 운영하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 이로 인해 프로젝트의 초기 설계부터 운영에 이르기까지 여러 단계에서 시행착오를 반복하곤 한다.
이 책은 데이터 사이언스의 기초 이론을 시작으로 데이터 엔지니어링, 모델 운영, 시스템 아키텍처 설계, 운영 전략에 이르는 흐름을 폭넓게 다룬다. 로그 설계, 마이크로서비스 전환, 성능 최적화, 보안, 비용 관리 등 실무에서 자주 접하는 주제를 포함하여, 다양한 직무의 실무자가 참고할 수 있는 아키텍처 중심의 실전 해법을 제시한다.
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- 머신러닝과 딥러닝 모델 설계 개요 및 주요 응용 분야 소개
- 데이터 수집, 전처리, 통합, 거버넌스 등 데이터 엔지니어링 실무
- 데이터 저장 설계, 아키텍처 패턴, 데이터 파이프라인 구축
- 워크플로 설계, 배치 처리 및 실시간 처리 시스템 설계와 비교
- API 설계, 모델 배포, CI/CD, 성능 모니터링 및 MLOps 개념
- 로그 아키텍처 설계, Elastic Stack, 실험 설계(A/B 테스트) 원칙
- 마이크로서비스, 분산 시스템, 병목 분석 및 개선 등 시스템 설계 전략
- 캐싱, 로드밸런싱, 오토스케일링 등 시스템 최적화 및 운영 기술
- LLM 및 RAG 시스템 구성 전략 등 최신 AI 아키텍처 적용 사례
- 데이터 보안, 개인정보 보호, 장애 대응, 백업/복원, 고가용성 설계 가이드
- 클라우드 비용 최적화, SLA 설정, 운영 비용 관리 전략
작가 소개
윤대희
카카오스타일의 데이터사이언스 팀 리더로, 자연어처리, 컴퓨터비전, 추천시스템 등 다양한 AI 기반 프로젝트를 이끌고 있다. 데이터 리터러시, 데이터 패브릭, MLOps 등 데이터 활용 체계를 다뤘왔으며, 데이터 품질 관리와 통합, 비즈니스 인텔리전스 분야에도 폭넓게 관여해 왔다. 기술 공유와 확장 가능한 플러그인 개발 등 다양한 개인 프로젝트를 통해 조직과 개인이 데이터를 보다 효과적으로 활용하도록 돕고 있다.
카카오스타일의 데이터사이언스 팀 리더로, 자연어처리, 컴퓨터비전, 추천시스템 등 다양한 AI 기반 프로젝트를 이끌고 있다. 데이터 리터러시, 데이터 패브릭, MLOps 등 데이터 활용 체계를 다뤘왔으며, 데이터 품질 관리와 통합, 비즈니스 인텔리전스 분야에도 폭넓게 관여해 왔다. 기술 공유와 확장 가능한 플러그인 개발 등 다양한 개인 프로젝트를 통해 조직과 개인이 데이터를 보다 효과적으로 활용하도록 돕고 있다.
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