📋 목차

• 제1장 트레이딩 데이터 웨어하우스의 필요성 — 데이터 특성, 아키텍처 개요
• 제2장 스키마 설계와 데이터 모델링 — 핵심 테이블, 보존 정책, 파티셔닝
• 제3장 실시간 데이터 수집 파이프라인 — WebSocket 수집기, 히스토리 백필
• 제4장 Parquet 기반 히스토리 스토어 — Hive 파티셔닝, DuckDB 분석 쿼리
• 제5장 데이터 품질 관리 — 유효성 검증, 이상치 탐지, 데이터 정제
• 제6장 백테스팅 데이터 인터페이스 — 데이터 로더, 기술적 지표, 워크포워드 분할
• 제7장 운영 자동화 — ETL 스케줄러, 모니터링, 백업, 통합 시스템

🎯 이런 분께 추천합니다

• 매매 데이터를 CSV로 관리하다 한계를 느낀 트레이더
• 체계적인 데이터 인프라를 직접 구축하고 싶은 퀀트 개발자
• 백테스팅에 필요한 과거 데이터 관리가 어려운 분
• TimescaleDB, Parquet, DuckDB 등 최신 데이터 기술에 관심있는 분
• 데이터 품질 관리와 ETL 자동화를 구현하려는 팀

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