Python과 SQL을 활용한 하이브리드 데이터 파이프라인(ETL & ELT) 만들기
중급45분2026-04-22
분산된 SQLite 데이터베이스에서 데이터를 추출하여 Python Pandas와 SQL로 가공하는 자동화 파이프라인을 구축합니다. 데이터 추출, 정제, 적재 과정이 자동화된 Python 스크립트와 데이터 웨어하우스 내 집계 테이블을 최종 결과물로 생성합니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- ETL과 ELT의 개념적 차이를 이해하고 설명할 수 있습니다.
- Python과 Pandas를 사용해 데이터 추출, 변환, 적재(ETL) 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
- 데이터 웨어하우스 내에서 SQL을 사용하여 데이터 변환(ELT)을 수행할 수 있습니다.
- 상황에 맞는 데이터 파이프라인 아키텍처를 선택하는 기준을 이해합니다.
어떻게 진행해요
1. 소스 DB와 데이터 웨어하우스 준비하기
2. ETL과 ELT 개념 이해하기
3. Python으로 데이터 추출 및 변환하기 (ETL)
4. 가공된 데이터를 웨어하우스에 적재하기 (ETL)
5. ELT 방식으로 원본 데이터 먼저 옮기기 (ELT)
6. SQL로 웨어하우스 내에서 데이터 변환하기 (ELT)
7. ETL과 ELT 결과 비교하고 마무리하기
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요