데이터 엔지니어가 되려면? [6단계를 따라야 할 설정]

실제 모델이 구축되기 전, 탐색을 위해 데이터를 정리하고 준비하기 전, 또는 데이터 과학자가 작업을 시작하기 전, 여기에서 데이터 엔지니어가 행동에 나서야 합니다. 데이터 기반 비즈니스에는 데이터 과학 파이프라인을 위한 프레임워크가 있어야 합니다. 그렇지 않으면 실패에 대한 설정입니다.

데이터 사이언스 세계에 입문하고자 하는 대다수의 사람들은 데이터 엔지니어의 역할을 깨닫지 못한 채 데이터 과학자가 되기를 원합니다. 데이터 엔지니어는 모든 데이터 과학 프로젝트의 중요한 부분이며 전 세계적으로 그 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

이 가이드는 성공적인 데이터 엔지니어가 되기 위한 자세한 경로를 제공합니다. 자, 더 이상 고민하지 않고 본론으로 들어가 보겠습니다.

원천

데이터 엔지니어링이란 무엇이며 데이터 엔지니어는 누구입니까?

데이터 엔지니어링은 데이터 수집을 위한 신뢰할 수 있는 메커니즘 또는 인프라를 구축하는 데 주로 중점을 두고 있는 매우 가변적이고 큰 규모의 영역으로 정의할 수 있습니다.

데이터 엔지니어는 데이터의 원활한 흐름과 저장을 위한 게이트키퍼 및 촉진자 역할을 하는 사람입니다. 데이터 엔지니어는 빅 데이터를 추가 분석을 위한 유용한 형식으로 변환하는 책임도 있습니다. 이러한 변환을 위해 확장 가능한 데이터 관리 시스템을 설계, 구성, 설치, 테스트 및 유지 관리해야 합니다.

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데이터 엔지니어 대 데이터 과학자

핵심에서 데이터 엔지니어는 데이터베이스 및 대규모 처리 시스템과 같은 다양한 아키텍처를 개발하고 유지 관리하는 일을 담당합니다. 데이터 엔지니어는 인적 또는 도구적 오류로 가득 찬 원시 데이터를 처리한다고 말할 수 있습니다. 이 데이터는 검증되지 않고 형식이 지정되지 않은 경우가 많습니다.

반면에 데이터 과학자는 분석 및 예측을 위해 데이터를 정리하고 구성해야 합니다. 데이터 과학자들이 받은 데이터는 1차 정리 및 조작을 통과했습니다. 그들은 이 데이터를 처리하여 예측 및 원근 모델링을 위한 기계 학습 알고리즘에 입력해야 합니다.

데이터 엔지니어 – 직무 설명

데이터 엔지니어는 주로 다음 작업을 처리합니다.

• 소프트웨어 시스템을 구현, 검증 및 설계합니다.
• 한 소스에서 데이터를 추출하여 최소한의 오류로 다른 소스에 로드합니다.
• 여러 스크립팅 언어로 작업하고 뉘앙스를 이해하여 시스템을 효율적으로 결합합니다.
• 데이터를 추출하고 기존 데이터를 활용하는 새로운 방법을 찾습니다.
• 강력한 데이터 파이프라인 및 시스템을 구축하기 위해 데이터 설계자, 데이터 분석가 및 데이터 과학자와 같은 다른 팀 구성원과 협력합니다.

그렇다면 어떻게 하면 성공적인 데이터 엔지니어가 되어 꿈의 직업을 가질 수 있는지 알아보겠습니다.

데이터 엔지니어가 되기 위한 단계

1. 프로그래밍에 능숙해지기

데이터 엔지니어링 도구 작업을 시작하기 전에 필요한 기술을 습득해야 합니다. 성공적인 데이터 엔지니어가 되려면 기본적인 프로그래밍 기술을 연마해야 합니다.

데이터 과학 세계는 주로 Python과 Scala의 두 가지 기술을 중심으로 진행됩니다. 따라서 Python으로 스크립트를 작성하고 소프트웨어를 만드는 방법을 알아야 합니다.

반면 Scala는 강력한 함수형 프로그래밍 기반을 기반으로 합니다. JVM에서 실행되므로 다른 Java 라이브러리와 호환됩니다.

2. 데이터베이스에 대한 심층적인 지식을 얻습니다 .

데이터 엔지니어가 되려면 데이터베이스 언어와 도구를 확실히 이해해야 합니다. 이것은 데이터 엔지니어를 위한 직업을 찾고 있다면 매우 기본적인 요구 사항 중 하나입니다. 데이터베이스에서 실시간으로 정보를 수집, 저장 및 쿼리하는 방법을 알고 있어야 합니다.

원천

일반적으로 사용되는 데이터베이스는 다음과 같습니다.

– SQL 데이터베이스

– NoSQL 데이터베이스

– PostgreSQL

– MySQL

– MSSQL

위에서 언급한 데이터베이스 중 하나 이상에 대해 깊이 있는 지식을 얻어야 합니다.

3. 데이터 웨어하우스 아키텍처

거의 모든 조직은 데이터 엔지니어의 역할을 위해 데이터 웨어하우징 및 ETL 경험을 요구합니다. 데이터 웨어하우징의 경우 Amazon Redshift, Microsoft Azure, Google BigQuery, Snowflake 등과 같은 도구가 있습니다. 일반적으로 사용되는 ETL 도구로는 Xplenty, AWS Glue, Alooma, Oracle Data Integrator 등이 있습니다.

4. 하둡 기반 분석

기업은 데이터 엔지니어 직책에 지원할 때 Apache Hadoop 기반 분석에 대한 강력한 이해를 요구합니다. 따라서 Hbase, Hive 또는 Mapreduce에서 작업하는 방법을 알아야 데이터 엔지니어의 꿈의 직업에 효율적으로 착륙할 수 있습니다.

5. 머신러닝에 대한 기본 이해

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 기계에 학습 능력을 부여하는 인공 지능의 한 분야입니다. Python 언어는 종종 기계 학습 알고리즘을 설계하는 데 사용됩니다.

원천

경쟁 우위를 확보하려면 다양한 머신 러닝 알고리즘에 대한 기본 지식이 있어야 합니다. 데이터 수집 및 생성을 위한 효과적인 파이프라인을 만드는 데 도움이 됩니다.

6. 다양한 운영 체제 사용에 대한 익숙함

각 산업은 필요와 선호도에 따라 다른 운영 체제를 사용합니다. 일부는 Windows에서 작업하는 것을 좋아하고 다른 일부는 Unix 및 Linux를 선호합니다. 그러나 데이터 엔지니어링에 관한 한 Unix와 Linux는 널리 사용되는 운영 체제 중 하나입니다.

따라서 데이터 엔지니어 지망생은 이러한 운영 체제 중 하나 이상을 사용하는 방법을 알고 있어야 합니다.

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전문 인증서 받기

데이터 엔지니어가 되는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 특히 기술 세계를 처음 접하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 고임금 데이터 엔지니어링 직업을 얻으려면 도구, 기술 및 직업 윤리에 대한 강력하고 심층적인 지식이 필요합니다.

포트폴리오에 전문 자격증을 보유하면 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 동시에 꿈의 회사에서 꿈의 직업을 얻을 기회를 높일 수 있습니다.

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