> ## Documentation Index
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# 선행 지식

> 데이터 분석과 빅데이터 세계에 들어가기 전에 알아두면 좋은 배경 지식을 다룹니다.
> 빅데이터 기술이 왜 생겨났는지, 어떤 역사를 거쳐 현재의 모습이 되었는지 흐름을 이해하는 것이 이후 학습에 큰 도움이 됩니다.

## 학습 목표

* 관계형 데이터베이스(RDB)의 핵심 개념과 설계 패턴(정규화, Star/Snowflake 스키마) 이해
* 빅데이터의 등장 배경과 Hadoop에서 시작된 기술 생태계 흐름 파악
* 주요 빅데이터 솔루션과 벤더의 역사 및 현재 위치 이해
* 실시간 데이터 처리를 위한 기술 스택(Kafka, Flink 등) 개요 파악

## 문서 목록

| 순서 | 문서                                                     | 내용                                                     |
| -- | ------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------ |
| 1  | [관계형 데이터베이스 기초](rdb-fundamentals)                      | 테이블, 키, 조인, SQL, ACID — RDB의 핵심 개념을 정리합니다              |
| 2  | [데이터 모델링 — Star/Snowflake 스키마](schema-design-patterns) | 정규화, 비정규화, 팩트/디멘전, Star 스키마, Snowflake 스키마 설계 패턴을 다룹니다 |
| 3  | [빅데이터의 역사](bigdata-history)                            | Google 논문에서 Hadoop, Spark, 레이크하우스까지의 기술 진화 흐름을 살펴봅니다   |
| 4  | [빅데이터 생태계](bigdata-ecosystem)                          | 주요 솔루션, 빅 플레이어, 기술 지도를 한눈에 정리합니다                       |
| 5  | [실시간 처리 기술](realtime-processing)                       | Kafka, Flink, Spark Streaming, 이벤트 드리븐 아키텍처를 설명합니다     |

## 참고 문서

* [Databricks: What is big data?](https://www.databricks.com/glossary/big-data)
* [Databricks: What is a data lakehouse?](https://docs.databricks.com/aws/en/lakehouse/)