학습 목표빅데이터 파이프라인과 머신러닝·알고리즘이 하나의 시리즈에서 어떻게 이어지는지 설명할 수 있다.source → ingest → process → feature → train → infer 흐름을 그릴 수 있다.Database·Architecture·ELK·AIOpsMLOps와 본 시리즈의 역할 분리를 설명할 수 있다.Kafka·Spark·lakehouse·sklearn·PyTorch 등 키워드가 로드맵 어느 Part에 있는지 짚을 수 있다.25편 로드맵을 보고 학습 순서를 잡을 수 있다.문제 상황일일 수억 행 이벤트 — PostgreSQL INSERT만으로는 배치 분석·재처리가 버거움CDC로 Kafka에 넣었는데 consumer lag 폭증 — partition·group 설계를 모름Spark j..
