데이터 엔지니어가 무엇인가? 급여, 책임, 및 로드맵

데이터는 새로운 석유입니다. 하지만 이 석유를 추출하고 정제하는 사람은 누구인가? 데이터 엔지니어입니다! 데이터 엔지니어는 원시 데이터를 분석과 모델링에 사용할 수 있는 고품질 데이터로 변환하기 위한 시스템을 설계하고 개발합니다.

데이터 중심 조직의 첫 번째 단계는 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것입니다. 데이터는 필요한 형식으로 변환되어 데이터 인프라에 로드됩니다. 데이터 과학자와 분석가는 데이터에 액세스하여 통찰력을 추출하고 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 엔지니어가 이 전체 프로세스를 주도합니다. 데이터 엔지니어가 없으면 조직은 데이터를 효과적으로 사용할 수 없게 되며, 이는 비즈니스 기회를 잃어버릴 수 있습니다.

데이터 엔지니어링은 높은 급여의 경력입니다. 글래스도어의 추정에 따르면, 미국의 중위 데이터 엔지니어 급여는 연간 113,784달러입니다.

이 블로그에서 우리는 데이터 엔지니어가 되는 이유, 책임, 및 로드맵을 обс论하고, 데이터 엔지니어와 데이터 과학者の 차이를 обс论할 것입니다.

데이터 엔지니어가 되는 이유

데이터 엔지니어는 시의 적절한 전문가입니다. 그들은 데이터 전략의 중요한 부분입니다. 왜냐하면 우리는 데이터를 매우 빠르게 생성하고 있기 때문입니다.

2025년 말까지 180 제타바이트 이상의 데이터가 생성, 수집, 소비될 것입니다. 이러한大量의 원시 데이터를 처리하기 위해 데이터 엔지니어가 필요합니다. 이러한 높은 수요로 인해 데이터 생태계에서 유망한 경력을 가지게 됩니다.

데이터 엔지니어의 책임

데이터 엔지니어의 업무는 조직의 데이터 요구를 이해하고 깨끗하고 접근 가능한 데이터를 제공하는 시스템을 구축하는 것입니다. 일일 업무에서는 다음 작업을 수행합니다:

• 데이터 파이프라인을 설계, 구축, 유지 보수
• 데이터 분석가와 과학자와 협력하여 데이터 요구를 더 잘 이해
• 데이터 소스를 검증하고 데이터 품질에 중점
• 데이터 규정 준수 보장

데이터 엔지니어가 되는 방법

데이터 엔지니어가 되는 로드맵은 다음과 같습니다:

1) 관련 데이터 엔지니어링 기술 습득

a) 코딩

17,000개의 데이터 엔지니어 채용 공고 분석에 따르면, 70% 이상의 채용 담당자가 Python과 SQL에 능숙한 후보자를 찾습니다. 따라서 Python과 SQL을 배우는 것이 데이터 엔지니어가 되는 첫 번째 단계입니다. 또한 Scala와 Java 같은 다른 프로그래밍 언어에 대한 지식은 경쟁력을 제공할 수 있습니다.

b) ETL (추출, 변환, 로드)

ETL은 다양한 소스에서 데이터를 추출하여 단일 저장소에 저장하고, 분석을 위해 필요한 형식으로 변환하여 데이터 웨어하우스에 로드하는 것을 의미합니다. ETL 파이프라인을 생성하고 유지하는 것은 데이터 엔지니어의 책임입니다. 따라서 Integrate와 Talend 같은 ETL 툴을 배우는 것이 데이터 엔지니어링에 필요합니다.

c) 데이터 저장 시스템

데이터베이스는 수집된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 관계형, NoSQL, 데이터 레이크와 같은 다양한 데이터 저장 유형에 대한 지식이 필요합니다.

d) 빅데이터 툴

Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Hive와 같은 빅데이터 툴을 이해하는 것이 데이터 엔지니어가 되는 데 필요합니다. 이러한 툴은大量의 데이터를 처리, 저장, 쿼리하는 데 사용됩니다.

e) 클라우드 컴퓨팅

AWS와 Microsoft (MSFT ) Azure와 같은 클라우드 제공업체는 데이터 저장과 처리를 위한 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅 인증서는 다양한 클라우드 플랫폼의 기본 및 고급 개념을 배우고 연습하는 데 도움이 될 수 있습니다.

f) 소프트 스킬

데이터 엔지니어는 데이터 과학자와 데이터 분석가와 협력하기 위한 좋은 커뮤니케이션 스킬을 가지고 있어야 합니다. 창의력과 문제 해결 능력은 데이터 엔지니어링 라이프 사이클의 도전을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2) 인증 취득

인증은 신뢰를 높이고雇用者の 신뢰를 얻는 데 도움이 됩니다. 데이터 엔지니어링 인증은 Coursera와 Udemy와 같은 신뢰할 수 있는 교육 플랫폼에서 취득할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 실용적인 커리큘럼을 제공하며, 숙련된 교육자가 가르칩니다. 하지만, 과정과 교사에 대한 리뷰를 읽기 전에 등록해야 합니다. 또한, LinkedIn 프로필에서 전문 데이터 엔지니어의 인증을 확인하여 현재 산업에서 어떤 툴이나 플랫폼이 트렌드인지 알 수 있습니다.

3) 데이터 엔지니어링 포트폴리오 구축

포트폴리오는 주제에 대한 이해를 평가하는 데 좋은 지표입니다. 데이터베이스 설계와 개발과 관련된 여러 프로젝트를 생성하여 다른 지원자와 차별화할 수 있습니다. GitHub에 데이터 엔지니어링 프로젝트를 업로드하고, LinkedIn 또는 Medium과 같은 플랫폼에서 워크스루 블로그 포스트를 공유하는 것은 데이터 스킬을展示하는 중요한 단계입니다.

4) 입문 데이터 엔지니어링 직책 확보

대부분의 경우, 데이터 엔지니어링은 입문 직책이 아닙니다. 데이터 분석가로 입문 직책을 얻는 것이 좋은 출발점이 될 수 있습니다. 경험과 스킬을 얻으면, 데이터 엔지니어 직책으로 승진할 수 있습니다.

데이터 엔지니어와 데이터 과학者の 주요 차이

데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 사용하는 스킬과 툴에는 일부 유사성이 있지만, 다음과 같은明確한 차이점이 있습니다:

데이터 엔지니어는 글래스도어의 2022년 미국 최고의 직업 50위 중 7위에 랭크되었습니다. 빅데이터 역할이 데이터 중심 조직에서 더욱 명확해짐에 따라, 데이터 엔지니어에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다.

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