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이름:변성윤

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2025년 9월 <AI 엔지니어링>

변성윤

데이터와 머신러닝으로 문제를 해결하는 엔지니어. 빠르게 변하는 세상 속에서 어제보다 나아지려는 ‘향상심’과, 그럴수록 단단한 중심을 지키려는 ‘항상심’을 중요하게 생각한다. 동료 엔지니어들이 각자의 ‘향상심’과 ‘항상심’을 찾아가는 여정에 도움이 되기를 바라는 마음으로 지식을 공유하고 있다. Cloud GDE(Google Developer Expert)로 활동하며 인프런과 부스트캠프 AI Tech 등에서 강의하고 있다. 기술 블로그 ‘어쩐지 오늘은’, 유튜브 ‘카일스쿨’, 그리고 인스타그램(@data.scientist)에서 생각과 경험을 나누고 있다.  

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저자의 말

<구글 빅쿼리 완벽 가이드> - 2020년 11월  더보기

데이터사이언스, AI 등 데이터와 관련된 산업은 빠르게 성장하고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 머신러닝/딥러닝 분야는 상상을 초월하는 크나큰 발전이 있었습니다. 뿐만 아니라 데이터 처리 분야도 빠르게 발전하고 있습니다. 대표적으로 아파치 하둡, 아파치 스파크 등이 있고, 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하는 방법에 대해 고민합니다. 이런 움직임 가운데에서 구글은 2011년에 드레멜(Dremel) 엔진을 사용한 빅쿼리(BigQuery)를 출시해 데이터 처리 분야의 혁신을 이루고 있습니다. 빅쿼리는 다양한 장점이 있습니다. 그중 대표적인 장점을 꼽자면 다음과 같습니다. ■ 인프라를 구글이 관리하기 때문에, 사용자 입장에서 인프라를 관리할 필요가 없습니다. ■ 내부적으로 분산 처리를 사용해 데이터를 빠르게 추출 및 가공할 수 있습니다. ■ 지리 데이터 분석을 위한 GIS 함수, 머신러닝을 위한 빅쿼리 ML 등을 사용할 수 있습니다. ■ 파이어베이스(Firebase)를 사용할 경우, 앱 로그 데이터를 쉽게 획득할 수 있습니다. 이 책 『구글 빅쿼리 완벽 가이드』는 구글 클라우드 플랫폼의 데이터 웨어하우스인 빅쿼리에 대한 모든 것을 담은 책입니다. 빅쿼리는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었으며, SQL로 데이터를 추출할 수 있기 때문에 특정 프로그래밍 언어(예를 들어 스칼라, 파이썬 등)를 사용하는 아파치 스파크 등에 비해 배우기가 수월합니다. 또한 데이터 인프라를 별도로 관리할 필요가 없기 때문에, 사용자는 인프라 관리에 신경쓰지 않고 빅쿼리에서 데이터를 추출하는 업무에 집중할 수 있습니다. 이미 많은 데이터 처리 도구가 나와 있지만, 이와 같은 이유로 최근 들어 빅쿼리는 가장 큰 각광을 받고 있습니다. 오늘날에는 데이터 분석가가 아니어도 기획자, 마케터 등 다양한 직군에서 SQL을 공부합니다. SQL은 데이터를 추출하기 위해 사용하는 언어로, SQL에 익숙하면 회사에 저장되어 있는 데이터를 쉽고 빠르게 추출할 수 있습니다. 직군을 막론하고 커리어에서 SQL을 다룰 수 있으면 매우 큰 장점이 될 수 있으므로, 조금씩 꾸준히 공부하시면 좋을 것입니다. 저 또한 빅쿼리를 4년 넘게 사용하고 있습니다. 빅쿼리를 사용하는 지난 4년 여간 많은 분이 쉽게 빅쿼리를 사용할 수 있도록 여러 자료를 만들어왔습니다. 여러 자료를 만들던 중, 이 책의 원서인 『Google BigQuery: The Definitive Guide』를 처음 접했을 때의 기분을 잊을 수 없습니다. 이 책은 빅쿼리에 관련한 책 중 가장 자세한 내용을 담고 있으며, 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어 모두가 읽으면 좋은 내용이 설명되어 있습니다. 국내 독자 여러분을 위해, 원서에 좀 더 내용을 추가해서 다음과 같은 내용을 한국어판에서 더 보실 수 있습니다. 1. 한국어판 특별 부록 책을 모두 번역하고 나니 실제로 파이프라인을 어떻게 만드는지에 대한 내용이 있으면 좋을 것 같아, 한국어판 특별 부록으로 '클라우드 컴포저와 빅쿼리를 사용한 ELT 파이프라인 만들기'라는 글을 기고했습니다. 이 부록에서는 아파치 에어플로우(Apache Airflow)의 매니지드 서비스인 클라우드 컴포저Cloud Composer 사용 방법을 안내하며 빅쿼리를 사용한 ELT 파이프라인을 만드는 내용을 배우실 수 있습니다. 2. 이 책의 소스 코드 원서의 깃허브를 확인해본 결과, 각 장별로 모든 쿼리가 각기 하나의 파일에 저장되어 있었습니다. 이 부분은 책을 공부하시는 분들의 편의성을 낮출 수 있다고 생각해, 각 예제별로 모든 쿼리를 나눠 정리하고 저장했습니다. 한국어판에 담긴 예제별 소스코드는 책만 출판사의 깃허브(https://github.com/onlybooks/bigquery)에서 확인하고 내려받으실 수 있습니다. 혹시 책을 구입하고 학습하시는 중 이해가 잘 안 되는 내용이 있으시면 이 책의 공식 깃허브 이슈 트래커(https://github.com/onlybooks/bigquery/issues)에 바로 등록하시거나, 제 깃허브 계정(zzsza)을 태그하고 질문해주시면 최대한 빠르게 답변드리겠습니다. - 변성윤

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