> ## Documentation Index
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# Feature Engineering

> ML 모델에 사용할 피처(Feature)를 체계적으로 관리하는 방법을 학습합니다.

## 학습 목표

* Feature Engineering의 개념과 필요성
* Unity Catalog 기반 Feature Table 생성과 관리
* Online Store를 활용한 실시간 피처 서빙
* Point-in-Time Lookup을 통한 시간 기반 피처 결합

## 문서 목록

| 순서 | 문서                                                            | 내용                                       |
| -- | ------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| 1  | [Feature Engineering 개요](feature-engineering-overview-basics) | 개념, 피처 테이블, 워크플로우를 설명합니다                 |
| 2  | [피처 테이블 관리](feature-table-management)                         | 생성, 업데이트, 학습 데이터 결합(FeatureLookup)을 다룹니다 |
| 3  | [실시간 피처 서빙](online-serving)                                   | Online Table 생성, Model Serving 연동을 안내합니다 |

## 참고 문서

* [Databricks: Feature Engineering](https://docs.databricks.com/aws/en/machine-learning/feature-store/)