빅 데이터 엔지니어가 되는 방법 [Ultimate Guide 2022]

기업이 수집한 데이터를 어떻게 사용하는지 궁금하십니까? 왜 중요합니까?

수집된 데이터를 유용한 정보로 어떻게 변환합니까? 그들은 이 데이터를 사용하기 위한 솔루션을 어떻게 개발합니까?

그러한 질문이 당신의 호기심을 자극한다면, 빅 데이터 엔지니어링 분야는 의심할 여지 없이 당신의 관심을 끌 것입니다.

데이터 수집, 데이터 처리 및 기타 여러 영역을 다루는 인도에서 범위가 넓은 광대한 분야입니다.

이 기사에서 우리는 데이터 엔지니어링 분야에 대해 논의하고 빅 데이터 엔지니어가 되는 방법을 찾는 데 도움을 줄 것입니다.

준비가 된? 시작하자.

데이터 엔지니어링이란 무엇입니까?

데이터 엔지니어링은 데이터 분석 및 수집의 실제 적용에 중점을 둔 데이터 과학의 한 분야입니다.

다른 엔지니어링 분야와 마찬가지로 데이터 엔지니어링은 실제 세계에서 데이터 과학을 적용하는 것을 다룹니다.

데이터 엔지니어링은 실험 설계와 관련이 없습니다. 더 나은 흐름과 정보 액세스를 위한 시스템 개발에 더 중점을 둡니다.

데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 차이점은 무엇입니까?

데이터 과학자는 솔루션을 개발하고 데이터 엔지니어는 솔루션을 구현하기 위한 시스템을 만듭니다.

이것이 둘의 가장 중요한 차이점입니다. 데이터 과학자는 추상적으로 작업하지만 데이터 엔지니어는 실제 프로젝트에서 작업합니다.

둘 다 중요합니다. 데이터 과학자가 없었다면 엔지니어는 함께 일할 수 없었을 것입니다.

마찬가지로 데이터 엔지니어가 없었다면 데이터 과학자의 작업은 가치가 없었을 것입니다. 비즈니스 문제 해결에서 코드를 프로젝트로 변환하는 것까지 데이터 엔지니어는 다양하고 가치 있는 작업을 수행합니다.

데이터 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

데이터 엔지니어는 데이터 아키텍처(예: 데이터베이스)를 개발하고 유지 관리해야 합니다. 그들은 데이터 수집과 원시 데이터를 사용 가능한 데이터로 변환하는 일을 돌봅니다.

데이터 엔지니어 없이는 데이터를 수집할 수 없습니다. 회사는 데이터 엔지니어가 SQL, Java, AWS, Scala 등에 익숙할 것을 요구합니다.

데이터 엔지니어링에는 백엔드 개발 또는 프로그래밍에 대한 배경 지식이 필요합니다.

데이터 엔지니어라면 데이터 수집을 관리하고 저장을 처리하고 추후 사용을 위해 처리해야 합니다.

기업이 데이터 엔지니어에게 요구하는 기술은 다음과 같습니다.

• 자바 지식
• 데이터 구조화
• 빅 데이터(Hadoop 및 Kafka)

요구 사항은 주로 회사에 따라 다를 수 있습니다. 일부 회사는 많은 데이터 엔지니어링이 전혀 필요하지 않은 반면 일부(IT 거물)는 데이터 엔지니어의 여러 응용 프로그램이 필요합니다.

데이터 엔지니어가 되는 방법

데이터 엔지니어가 되려면 모든 개념에 익숙해져야 합니다.

데이터 엔지니어링은 데이터 수집, 관리 및 처리로 구성됩니다. 데이터 과학자는 수학 및 통계의 전문가이지만 데이터 엔지니어는 컴퓨터 과학 및 프로그래밍의 전문가입니다.

그러나 이 분야에 들어가기 위해 컴퓨터 과학 배경이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 다른 데이터 관련 분야와 마찬가지로 이 분야에서도 다양한 배경을 가진 사람들을 찾을 수 있습니다.

데이터 엔지니어가 되려면 다음을 배워야 합니다.

알고리즘

알고리즘은 특정 순서로 수행할 일련의 작업에 대한 지침입니다. 일반적으로 알고리즘은 프로그래밍 언어와 독립적입니다.

즉, 사용 중인 프로그래밍 언어와 상관없이 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

데이터 구조에서 다음 작업에 알고리즘을 사용합니다.

• 데이터베이스에서 항목 찾기
• 데이터베이스에 항목 삽입
• 특정 순서로 항목 정렬
• 항목 삭제

데이터 엔지니어링의 기본 개념입니다. 따라서 마스터하는 데 상당한 시간을 투자해야 합니다.

데이터 구조

데이터 구조는 더 나은 관리를 위해 데이터를 구성하는 방법입니다. 데이터를 처리하는 동안 쉽게 액세스할 수 있도록 효율적인 순서로 유지해야 합니다.

데이터 구조(데이터베이스라고도 함)는 다양한 유형입니다. 각각에 익숙해져야 합니다.

그 중 일부는 다음과 같습니다.

• 정렬
• 더미
• 이진 트리
• 그래프
• 대기 줄
• 행렬

기본 데이터 구조에 익숙해지면 추상 데이터 구조로 이동할 수 있습니다.

SQL

SQL은 구조적 쿼리 언어를 나타냅니다). 70년대부터 시장에 출시되었으며 많은 개발자, 엔지니어 및 분석가가 가장 먼저 선택하는 제품이 되었습니다.

누가 뭐라고 하든 SQL은 여기에 있습니다. 데이터 엔지니어는 이 언어를 알아야 합니다.

SQL이 죽거나 인기를 잃는다는 소문이 있었지만 모두 거짓입니다. SQL은 죽지 않습니다. 데이터 전문가들 사이 에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다 .

SQL이 필수적인 이유는 무엇이며 많은 데이터 전문가가 SQL을 사용하는 이유는 무엇입니까?

SQL은 클라이언트 프로그램에서 데이터베이스에 대한 쿼리를 생성하는 데 사용하는 기본 언어입니다. 즉, 데이터베이스 서버에서 데이터를 편집하고 저장할 수 있습니다.

SQL이 없으면 이러한 작업을 수행할 수 없습니다.

또한 거의 모든 곳에서 사용되므로 이를 배우면 필요한 모든 조직과 협력할 수 있습니다.

파이썬과 자바(또는 스칼라)

파이썬은 어디에나 존재합니다. 모든 데이터 애호가에게 필수품입니다. 다용도성과 작업 용이성으로 인해 널리 인기가 있습니다.

수행하려는 모든 작업에 대한 Python 라이브러리를 찾을 수 있습니다. Java와 Scala는 배우는 데 똑같이 중요합니다.

Hadoop, HBase, Apache Spark 및 Apache Kafka를 비롯한 대부분의 데이터 저장 도구가 이러한 언어로 작성되기 때문입니다.

이러한 언어를 배우지 않고는 이러한 도구를 사용할 수 없습니다. 이러한 도구의 작동 방식과 이 도구로 수행할 수 있는 작업을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 언어들 각각에는 특성이 있습니다. Scala는 빠르고 Java는 방대하며 Python은 다재다능합니다.

빅 데이터 도구

이 분야에서 인기 있는 도구가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 아파치 하둡
• 아파치 스파크
• 아파치 카프카

가능한 한 많이 그들에 대해 배우려고 노력하십시오. 이러한 빅 데이터 도구 및 기술에 대한 학습은 데이터 저장 및 관리 작업을 더 쉽게 만들기 때문에 필요합니다.

예를 들어, 전문가들은 방대한 양의 데이터 및 수집과 관련된 문제를 해결하기 위해 Hadoop을 사용합니다. 오픈 소스 소프트웨어 솔루션 및 프레임워크 그룹입니다.

마찬가지로 Spark는 클러스터 프로그래밍을 위한 인터페이스를 제공합니다.

많은 회사에서 후보자가 이러한 도구에 익숙할 것을 요구합니다.

위에서 언급한 도구는 빅 데이터 업계에서 가장 많이 사용되는 도구입니다. 그러나 데이터 엔지니어가 작업에 사용하는 유일한 도구는 아닙니다. 주제에 대해 더 깊이 들어갈수록 더 많은 도구에 대해 배워야 합니다.

분산 시스템

데이터는 독립적으로 작동하는 클러스터에 존재합니다. 큰 클러스터는 더 많은 구성원 노드가 있기 때문에 작은 클러스터에 비해 문제가 발생할 가능성이 더 높습니다.

데이터 엔지니어가 되려면 데이터 클러스터와 해당 시스템에 대해 배워야 합니다.

또한 데이터 클러스터가 직면한 다양한 종류의 문제와 해결 방법에 대해서도 배워야 합니다.

데이터 파이프라인

데이터 파이프라인은 데이터 흐름을 위한 경로를 만들고 한 지점에서 다른 지점으로 데이터를 전송할 때 여러 수동 단계를 제거하는 소프트웨어 솔루션입니다.

데이터 파이프라인이 데이터를 데이터 웨어하우스로 전송할 수 있지만 대상이 항상 그럴 필요는 없습니다.

데이터 파이프라인을 사용하여 데이터 청크를 애플리케이션으로 전송할 수도 있습니다.

데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 많은 시간을 할애합니다. 데이터 파이프라인은 풍부한 데이터 소스를 생성하고, 클라우드에 데이터를 저장하고, 데이터 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다.

이 모든 것을 배우는 방법?

이전 섹션에서 논의한 주제는 기본 사항에 불과했습니다. 이 분야에는 실시간 데이터 처리 및 빅 데이터 분석을 포함하여 많은 섹션이 있습니다.

데이터 엔지니어가 되려면 빅데이터 엔지니어링 PG 자격증을 확인해야 합니다 .

이 과정은 모든 기본 사항을 다루면서 고급 개념에 대해서도 가르칩니다.

학생이든 직장인이든 이 과정을 공부하는 동안 어려움을 겪지 않을 것입니다.

다음과 같은 장점이 있습니다.

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BITS Pilani와 함께 개발한 이 과정은 취업 지원도 함께 제공됩니다. 따라서 나중에 데이터 엔지니어로 취업하는 데 어려움이 없습니다.

또한 이 과정을 통해 빅 데이터 전문가 네트워크를 개발할 수 있습니다.

결론

데이터 엔지니어링 분야는 넓습니다. 그리고 이 분야에 숙련된 사람들에 대한 수요가 많습니다. 한 단계만 거치면 됩니다. 지금 바로 학습 여정을 시작하십시오.

빅 데이터에 대해 더 알고 싶다면 PG 디플로마 빅 데이터 소프트웨어 개발 전문화 프로그램을 확인하십시오. 이 프로그램은 실무 전문가를 위해 설계되었으며 7개 이상의 사례 연구 및 프로젝트를 제공하고 14개 프로그래밍 언어 및 도구, 실용적인 실습을 다룹니다. 워크샵, 400시간 이상의 엄격한 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.

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