MLOps 파이프라인의 핵심인 데이터 전처리와 피처 스토어 구축 전략을 알아봅니다. Feast와 Hopsworks를 활용한 실용적인 구현 가이드로 머신러닝 모델 개발을 가속화하세요.📑 목차MLOps, 왜 데이터 전처리와 피처 스토어가 중요할까요?MLOps에서 데이터 전처리의 중요성과 도전 과제온라인/오프라인 서빙 불일치 (Skew) 문제다양한 데이터 소스 통합 및 관리의 어려움전처리 로직의 버전 관리 및 재현성피처 스토어(Feature Store)란 무엇이며 왜 필요할까요?피처 스토어의 핵심 기능왜 피처 스토어가 필요할까요?Feast를 활용한 피처 스토어 구축 실전 가이드Feast의 주요 개념Feast 구축 단계Hopsworks를 통한 피처 스토어 및 MLOps 플랫폼 경험Hopsworks 소개Hops..