데이터 사이언스 전문가로 도약하기 위한 모든 지식과 실무 노하우를 한 권에 담았다!

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.