data-engineering

원시 데이터를 분석이나 AI 학습에 적합한 형태로 수집, 저장, 변환하는 시스템을 설계하고 구축하는 과정이다. 데이터의 품질과 신뢰성을 확보하기 위한 파이프라인 구축이 핵심이다. AI 모델의 성능은 입력되는 데이터의 질에 좌우되므로 AI 구현의 필수 선행 단계이다.