ㅁ 전처리 확대

ㅇ 정의:
데이터 변환 API는 원시 데이터(문서, 이미지, 음성 등)를 분석 및 모델 학습에 적합한 형식으로 변환하는 프로그래밍 인터페이스로, 다양한 데이터 소스와 포맷을 통합·정규화하여 처리할 수 있도록 지원한다.

ㅇ 특징:
– 다양한 입력 포맷(CSV, JSON, XML, 이미지 파일 등)을 표준화된 구조로 변환
– 데이터 정규화, 인코딩, 스케일링, 토큰화 등의 기능 포함
– 실시간 처리와 배치 처리 모두 가능
– 클라우드 서비스(API Gateway, Lambda 등)와 연동이 용이

ㅇ 적합한 경우:
– 서로 다른 시스템에서 수집된 데이터를 통합 분석해야 하는 경우
– 머신러닝/딥러닝 모델 학습을 위해 데이터 형식을 일관성 있게 맞춰야 하는 경우
– 대규모 데이터 파이프라인에서 자동화된 전처리가 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 변환 API는 데이터 수집 단계가 아니라 전처리 단계에서 주로 사용됨
– API는 데이터 저장소가 아니라 데이터 변환 기능을 제공하는 도구임
– 단순 포맷 변환과 데이터 품질 향상을 혼동하는 경우가 있음

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) 데이터 변환 API는 다양한 포맷을 표준 구조로 변환하여 분석 가능성을 높인다.
– (O) 데이터 변환 API는 전처리 자동화에 활용될 수 있다.
– (X) 데이터 변환 API는 원본 데이터를 저장하는 데이터베이스 역할을 한다.
– (X) 데이터 변환 API는 데이터 수집 도구로만 사용된다.

ㅁ 추가 학습 내용

데이터 변환 API는 ETL 과정 중 Transform 단계에서 주로 사용되며, 데이터 품질 관리와 함께 동작할 수 있다. 성능 최적화를 위해 스트리밍 처리와 배치 처리를 혼합 적용하는 경우가 있다. 보안 측면에서는 API 호출 시 인증·인가(OAuth 2.0, API Key 등)와 데이터 암호화(SSL/TLS)가 필수적이다. 서버리스 환경에서 데이터 변환 API를 구현하면 확장성과 비용 효율성을 높일 수 있다. 시험에서는 데이터 변환 API와 데이터 정제(결측치 처리, 이상치 제거 등)의 차이를 묻는 문제가 자주 출제되므로, 포맷 변환과 품질 개선의 개념 차이를 명확히 구분해야 한다.