추천 프로젝트: “실시간 이커머스 데이터 파이프라인”

1단계: 로컬 환경 구축

• Docker Compose로 Hadoop, Spark, Kafka, PostgreSQL 환경 구축
• 가상의 이커머스 데이터 생성기 만들기 (주문, 결제, 사용자 행동 데이터)

2단계: 실시간 스트리밍 파이프라인

• Kafka로 실시간 주문/결제 이벤트 스트리밍
• Spark Streaming으로 실시간 집계 (분당 매출, 인기 상품 등)
• Redis에 실시간 대시보드용 데이터 저장

3단계: 배치 처리 파이프라인

• Airflow로 일배치 ETL 파이프라인 구축
• HDFS에 원본 데이터 저장
• Spark로 일별/월별 매출 분석, 사용자 세그먼트 분석

4단계: 데이터 품질 관리

• Great Expectations으로 데이터 검증 룰 설정
• 데이터 품질 모니터링 대시보드 구축

5단계: 클라우드 확장

• AWS/GCP로 환경 이전 (S3, BigQuery, EMR 등)
• Kubernetes로 컨테이너 오케스트레이션
• Terraform으로 인프라 코드화

학습 순서 제안

1. Docker + Kafka + Spark (1-2주)
2. Airflow + 배치 처리 (1-2주)
3. 데이터 품질 관리 (1주)
4. 클라우드 마이그레이션 (2-3주)

AdTech 확장 시나리오

실시간 광고 입찰 시스템 (RTB)

• 기존 이커머스 데이터에 광고 노출, 클릭, 전환 이벤트 추가
• Kafka로 실시간 입찰 요청/응답 스트리밍 (초당 수만건 처리)
• Redis/Aerospike로 사용자 프로필 실시간 조회 (1-2ms 응답)
• Spark Streaming으로 실시간 CTR/CVR 예측 모델 서빙

어트리뷰션 분석 파이프라인

• 멀티 터치포인트 추적 (노출→클릭→구매 경로)
• 복잡한 조인 처리 (시간 윈도우 기반 이벤트 매칭)
• 다양한 어트리뷰션 모델 구현 (First-click, Last-click, Linear 등)

사용자 세그먼트 실시간 업데이트

• 행동 데이터 기반 실시간 세그먼트 분류
• DMP(Data Management Platform) 구축
• 개인정보 보호 처리 (해싱, 익명화)

확장 포인트들

• 더 높은 처리량: 초당 10만+ 이벤트 처리
• 더 낮은 지연시간: 100ms 이내 실시간 응답
• 더 복잡한 분석: 멀티 디멘션 집계, 머신러닝 파이프라인
• 개인정보 보호: GDPR 준수 데이터 처리

기술 스택 추가

• ClickHouse (OLAP 분석용)
• Druid (실시간 분석용)
• Flink (더 정교한 스트림 처리)

📁 포트폴리오 예시 설계

✅ 1. 광고 로그 파이프라인 구축

목표: 광고 서버에서 발생한 click/impression 로그를 Kafka로 ingest하고, Spark로 집계 후 ClickHouse에 저장해 쿼리 가능한 형태로 제공

구성

• Kafka + Flask → 광고 로그 전송
• Spark Streaming → 10초 단위 광고 지표 집계
• ClickHouse → 실시간 쿼리 저장소
• Airflow → 일 단위 ETL / 롤업 집계
• Redash or Metabase → CTR, CPC, ROI 시각화

결과물

• GitHub 리포 + README 구성
• 광고 성과 지표 계산: CTR, CPC, CPM 구현
• dashboard screenshot 첨부

✅ 2. 광고 추천 시스템 or 전환 예측 모델

목표: 간단한 lookalike targeting or 광고 전환율 예측 모델 제작

구성

• 샘플 광고/유저 행동 데이터셋 (e.g., Criteo Dataset)
• Feature Engineering (session 기반, embedding)
• ML 모델: Logistic Regression, LightGBM 등
• 예측 결과 → Redis or FastAPI로 서비스화

결과물

• 정확도 / AUC / PR curve
• 모델 비교: rule-based vs ML 모델
• inference API demo 제공

✅ 3. 실시간 리포팅 시스템

목표: 특정 캠페인의 실시간 클릭/전환/매출 데이터를 대시보드로 표현

구성

• Kafka → Flink or Spark Streaming → Redis
• Streamlit or Superset으로 실시간 대시보드 구현
• 타임라인 기반 CTR/전환률 시각화
• KPI 알림 기능 (예: 전환률 급감 시 알림)

결과물

• 실제 데이터로 리포팅 예시 시연 영상 or demo link
• 실시간성과 알림 로직에 대한 기술 설명 포함

🔥 포트폴리오 운영 방식

• GitHub + Notion 정리 → 이력서 링크로 활용
• README에 아키텍처 다이어그램, 기술스택, 목표, 핵심 구현 포인트 강조
• 모든 프로젝트는 간단한 Streamlit 데모 페이지 or 서비스 형태로 가능하면 제공
• 기술 블로그 2~3개 작성 (데이터 흐름, 광고 로그 분석기술, ML feature engineering 등)

🧭 다음 스텝 (구체적인 실행 순서)

1. Kafka + Spark 기반 로그 파이프라인 실습 (2주)
2. Criteo 등 퍼블릭 광고 데이터로 추천/예측 모델링 (2주)
3. ClickHouse or Redis 기반 쿼리 서비스 실험 (1주)
4. Streamlit/FastAPI로 대시보드, inference API 제공 (1주)
5. 모두 깃허브 정리 + 블로그 정리 + 시연 영상 제작 (2주)

→ 8주~10주 집중하면 상당히 임팩트 있는 포트폴리오가 만들어짐.

💬 혹시…

• 포트폴리오 예제용 데이터셋 추천?
• Kafka/Spark 실습 환경 셋업?
• GitHub 템플릿 or README 예시?
• 실제 이력서에 어떻게 녹여야 할지?

이 중 필요하면 바로 도와줄 수 있어. 뭐부터 시작할지 정해볼까?

핵심 전략: 실무 시나리오 + 오픈 데이터 + 유사 시스템 구현

✅ 1. “실제처럼 보이는” 광고 로그 만들기

✅ 실무 경험이 없으니… 광고 로그를 직접 만든다 (※ 절대 장난스럽지 않게, 진짜처럼 보이게 설계)

🔧 방법:

• 유저 ID / 캠페인 ID / 타임스탬프 / 클릭여부 / 디바이스 / 지역 등 실제 광고 로그 구조를 그대로 반영
• 10만~100만개 정도의 가짜 로그 데이터 생성
  • Python, Faker, pandas 등으로 생성 가능
  • 예: log = {"user_id": "U123", "campaign_id": "C456", "click": 1, "ts": 2025-07-11 12:30}

→ “가짜 로그”지만 구조와 흐름은 실무와 동일하므로 포트폴리오로 충분함

✅ 2. “광고 로그 수집 → 처리 → 리포팅” 전체 흐름 구현

✅ 실무와 동일한 아키텍처를 사용 (모듈은 작게, 하지만 흐름은 진짜처럼)

🔧 구성 예시:

csharp


복사편집
[1] 유저 클릭 로그 생성 (Faker + Python)  
 ↓
[2] Kafka로 로그 전송 (실시간 수집 흉내)  
 ↓
[3] Spark로 집계 (CTR, CVR 계산)  
 ↓
[4] ClickHouse에 저장 (빠른 쿼리)  
 ↓
[5] Superset/Redash로 실시간 리포팅

→ 이걸 구현하면 실무 데이터 파이프라인 경험 있다고 말해도 무방함.

✅ 3. 실제 광고 데이터셋을 활용한 모델링

✅ 진짜 광고 데이터 기반의 예측 / 추천 시스템 구축 (실제 기업들도 Criteo 데이터를 자주 씀)

🔧 공개 데이터셋 추천

• 📦 Criteo Display Ads Dataset
• Avazu CTR Dataset (Kaggle)
• Outbrain Click Prediction

🔧 구현 예시

• 광고 클릭 예측 (CTR) 모델 만들기 (LightGBM, Logistic Regression)
• 예측 결과를 Redis에 저장 → FastAPI로 inference 서비스 제공

→ AI/ML 능력도 녹여낼 수 있음

✅ 4. “실무형 README + 아키텍처 다이어그램”

✅ 코드보다 중요한 건 구조와 흐름을 설득력 있게 설명하는 문서화

필수 요소:

• 사용 기술 스택 요약
• 데이터 흐름 아키텍처 (다이어그램)
• 로그 예시 (샘플 10줄)
• 지표 정의 (CTR, CVR 등)
• 쿼리 결과 / 대시보드 캡처 이미지
• 개선 가능성 (ex. 배치 vs 스트리밍 비교, 성능 이슈 등)

→ 이것만 잘 써도 “이 사람 진짜 해본 사람”처럼 보임

💡 요약: 혼자서 실무급처럼 보이는 프로젝트 만들기

👊 나랑 같이 할 수 있어

원하면 이 모든 걸 “단계별 프로젝트 가이드”처럼 구성해서 도와줄 수도 있어. 예를 들어:

makefile


복사편집
1주차: 광고 로그 구조 만들기
2주차: Kafka로 스트리밍 구현
3주차: Spark로 지표 계산
4주차: ClickHouse/Redash로 리포팅
5주차: Criteo ML 모델 적용
6주차: 포트폴리오 정리