6월 4주차 진행 사항
6/23(월) - 수업 : 클라우드 기반 빅데이터 분석 및 시각화 II (GCP - BigQuery)
6/24(화) - 수업 : 클라우드 기반 빅데이터 분석 및 시각화 II (AWS)
6/25(수) - 수업 : 클라우드 기반 빅데이터 분석 및 시각화 II
6/26(목) - 2차 프로젝트
6/27(금) - 2차 프로젝트
1️⃣ 이번 주 돌아보기
클라우드 저장소인 BigQuery와 AWS 사용법 기초를 실습하였다.
두 서비스 모두 초기 세팅이 간단하지 않았으며, 특히 인증 방식과 접속 권한 설정이 달라 헷갈렸다.
AWS는 EC2, S3, IAM 정책, 역할(Role) 연결 순서 등을 체계적으로 관리해야 했고, 특히 S3 버킷의 퍼블릭 액세스 설정을 잘못하면 EC2와 통신할 수 없었다.
AWS EC2생성하고 S3에 연동하는 과정에 대해 작성한 글이다.
👉 [velog] AWS EC2 Connect to S3, Streamlit Web (ver 2025.06)
이 실습을 통해 IAM 권한 설정, 퍼블릭 액세스 제어, Streamlit 배포 포트 설정 등에 대한 감을 익힐 수 있었다.
KDT 해커톤에 지원하게 되었는데, AWS 인프라를 활용하기로 기획했다. 단순 코드를 작성하고 구현하는 것이 아니라, 실제 서비스처럼 배포하고 운영해보는 경험을 하는 것이 목표이다.
BigQuery에 대한 블로그는 아직 작성을 못해서 실습에 참고한 강사님의 블로그를 올려놓겠다.
강사님의 BigQuery 블로그
👉 [GitHub]GCP VM Connect to BigQuery using Streamlit (ver. 2025, 06)
👉 [GitHub] BigQuery 데이터 입출력 From Local TO BigQuery
2️⃣ 새로 알게된 & 성장한 부분
이번 주에는 Git과 GitHub 협업 방식에 대해 좀 더 깊이 이해하게 되었다.
특히 feature → dev → main 브랜치 전략과 코드를 사용한 직접 merge와 Pull Request 기반 병합 흐름을 익혔고, 협업 시 코드 충돌을 줄이고 관리 효율을 높이는 방법을 체감할 수 있었다.
3️⃣ 보완해야할 부분
브랜치 병합 시 충돌 해결이나 PR 리뷰 프로세스에 아직 익숙하지 않은 부분이 있어서, 더 많은 실습과 코드 리뷰 경험을 통해 협업 능력을 향상시킬 필요가 있다.
4️⃣ 다음 주 계획
주말기간 동안 GeoPandas를 사용한 행정동 단위 서울 지도 시각화 구현을 완료할 계획이다.
월요일까지는 데이터셋에 대한 정제 및 결측치 처리를 마무리하고, 이후에는 팀원이 구현한 추천 점수 계산 로직과 사용자 가중치 반영 로직을 Streamlit 대시보드에 연결하고 시각적으로 표현하는 작업을 맡아 진행할 예정이다.
시간이 된다면, 사용자에게 선택된 지역에 대한 인프라 정보를 보여주는 상세 UI 구성도 함께 설계할 계획이지만, 그 전에 데이터 정제가 안정적으로 마무리 되어야한다..
