데이터 엔지니어의 세계에서 시작하는 방법 – 1부

숙련된 데이터 엔지니어와 과학자에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 오늘날 조직은 10년 전보다 훨씬 더 많은 데이터를 보유하고 있으며 이 더미는 매 순간마다 증가하고 있습니다. 데이터가 너무 많기 때문에 이러한 조직은 이 데이터로 신뢰할 수 있는 적합한 후보자를 찾는 데 대부분 곤경에 처해 있습니다. 우리는 데이터 엔지니어에 대해 이야기하고 있습니다. 그렇습니다.
숙련된 데이터 엔지니어가 심각하게 부족하지만 잡을 수 있는 기회는 많습니다. 예를 들어 Naukri.com에서 "Data Engineer"를 간단히 검색하면 5,000개 이상의 채용 정보가 나열됩니다. 숙련된 데이터 전문가, 특히 데이터 엔지니어의 수요와 공급 사이에는 심각한 격차가 있습니다.
첫날부터 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 도와드립니다. 이것은 잠재적인 데이터 엔지니어에 대한 기초를 올바르게 설정하는 데 도움이 되는 2부로 구성된 시리즈 중 1부입니다.

데이터 엔지니어의 핵심 역할이 무엇이며 다른 데이터 전문가의 역할과 어떻게 다른지 아는 것이 중요합니다. 따라서 이 부분에서는 데이터 엔지니어가 수행하는 작업의 관점에서 일상 생활을 살짝 엿볼 수 있습니다.
데이터 엔지니어의 핵심 역할이 무엇이며 다른 데이터 전문가의 역할과 어떻게 다른지 아는 것이 중요합니다. 따라서 이 부분에서는 데이터 엔지니어가 수행하는 작업의 관점에서 일상 생활을 살짝 엿볼 수 있습니다.
데이터 엔지니어: 신화 대 현실

데이터 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

이상적으로 빅 데이터 엔지니어의 역할에는 빅 데이터 설계자가 설계한 내용에 따라 시스템, 알고리즘 및 프로세스 구축이 포함됩니다. 빅 데이터 엔지니어는 조직 내에서 빅 데이터 솔루션을 개발, 유지 관리 및 평가하는 일을 담당합니다. 빅 데이터 엔지니어는 MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive 등과 같은 Hadoop 및 Hadoop 기반 기술을 실습해야 합니다. 이러한 도구를 사용하여 빅 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 처리 시스템을 개발합니다. 데이터 엔지니어는 또한 데이터 웨어하우징 솔루션과 최신 Not Only SQL 기술을 사용할 수 있어야 합니다.
결국 빅데이터 엔지니어는 빅데이터를 다루는 엔지니어일 뿐입니다. 따라서 다른 소프트웨어 엔지니어와 마찬가지로 빅 데이터 엔지니어도 소프트웨어 개발 수명 주기와 소프트웨어 엔지니어링 개념에 대해 어느 정도 이해하고 있어야 합니다. 이러한 엔지니어링 개념은 기본이며 빅 데이터 여부에 관계없이 모든 엔지니어에게 알아야 합니다. 종종 초보자는 소프트웨어 엔지니어링 개념을 건너뛰는 경향이 있으며, 이는 나중에 대규모 빅 데이터 솔루션을 개발할 때 어려움을 겪습니다.
코딩에는 빅데이터 엔지니어가 필요하므로 객체 지향 설계, 코딩 및 테스트 패턴에 대한 실무 경험이 있는 것이 좋습니다. 또한 엔지니어링 플랫폼과 대규모 데이터 인프라를 직접 경험하는 것은 모든 데이터 엔지니어의 경력에 ​​큰 도움이 됩니다. 저명한 데이터 엔지니어는 수만 GB의 데이터로 작업하게 되며 이러한 대규모 데이터 세트를 관리하는 방법에 대한 지식 부족이 주요 함정으로 판명될 수 있습니다. 알고리즘이 작동하는 방식에 대한 심층적인 이해와 지식, 고성능 알고리즘 구축과 함께 알고리즘의 복잡성을 평가하는 능력도 여정 중에 유용합니다.
데이터 침해 및 그 모든 것, 이제 무엇

매일 테라바이트 또는 엑사바이트의 데이터에 직면하는 것은 신진 빅 데이터 엔지니어에게 두려움의 원인이 되어서는 안 됩니다. 확장 가능하고 혁신적인 빅 데이터 솔루션을 개발하기 위해 빅 데이터 엔지니어는 Java, C++, Ruby, Python 및/또는 R과 같은 다양한 프로그래밍 및 스크립팅 언어에 대한 충분한 지식이 있어야 합니다. 또한 다양한 분야에 대한 전문 지식이 있어야 합니다. (NoSQL 또는 RDBMS) 데이터베이스(예: MongoDB 또는 Redis).
데이터 엔지니어가 개발한 시스템은 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하기 위해 대규모 데이터 세트를 수집, 구문 분석, 관리, 분석 및 시각화할 수 있어야 합니다. 또한 하드웨어 및 소프트웨어 설계 요구 사항을 결정하고 동일한 작업을 수행해야 합니다. 빅 데이터 엔지니어가 하는 가장 중요한 일은 선택한 솔루션에 대한 프로토타입과 개념 증명을 개발하는 것입니다.
위에서 설명한 것 외에도 성공적인 데이터 엔지니어에게서 항상 발견되는 몇 가지 다른 특성이 있습니다.

• 도전을 즐기고 매일 복잡하고 비정규적인 문제를 해결합니다.
• 데이터 엔지니어는 조직의 이해 관계자와 클라이언트 사이의 중개자 역할을 하므로 탁월한 의사 소통 능력을 갖습니다.
• 효율적이고 강력한 ETL 워크플로 설계 능력
• 클라우드에서 작업할 수 있는 능력
• 대규모 팀과 협업하면서 효율적으로 작업할 수 있는 능력.

데이터 엔지니어는 데이터 과학자와 어떻게 다릅니까?

기술과 책임에 관해서는 모든 데이터 전문가의 역할 간에 어느 정도 중복되는 부분이 있지만 이 두 역할은 점점 더 뚜렷하고 전문화된 역할로 분리되고 있습니다.
데이터 과학자는 확장 가능한 솔루션을 구축하거나 유지 관리하는 것보다 데이터와의 상호 작용에 더 중점을 둡니다. 그들은 종종 높은 수준의 시장 및 비즈니스 운영 연구를 수행해야 합니다. 이 연구는 추세와 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로, 그들은 데이터와 상호 작용하고 데이터에 대해 조치를 취하기 위해 다양한 정교한 기계와 방법을 사용합니다.

데이터 과학자는 데이터 엔지니어와 달리 기계 학습 및 고급 통계 기술에 정통해야 합니다. 그들의 작업은 원시 데이터를 가져와 실행 가능하고 이해할 수 있는 콘텐츠로 바꾸는 것입니다. 이것은 고급 수학적 모델과 알고리즘의 도움 없이는 달성할 수 없습니다. 이 정보는 종종 이해 관계자에게 "더 큰 그림"을 알려주는 분석 소스로 사용됩니다.
그렇다면 데이터 엔지니어를 데이터 과학자와 다르게 만드는 요인은 무엇입니까? 일반적으로 가장 큰 차이점은 초점의 차이입니다. 데이터 엔지니어는 데이터 생성을 위한 인프라 및 시스템 구축에 중점을 둡니다. 데이터 과학자는 원시 데이터에 대한 고급 수학적 및 통계 분석에 중점을 둡니다. 간단히 말해서 데이터 엔지니어는 데이터 과학자가 제공하는 데이터로 작업하고 유지 관리 가능한 시스템을 구축하여 해당 데이터를 소화하고 분석 프로세스를 용이하게 합니다.
데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어는 누구입니까?

이제 약간의 휴식을 취할 시간입니다. 지금쯤이면 데이터 엔지니어가 무엇이고 무엇이 아닌지 알고 있을 것입니다. 또한 마스터해야 하는 다양한 도구, 기술 및 기술에 대해 설명합니다. 또한 학습과 신뢰성을 강화하는 데 도움이 되는 몇 가지 인증 및 과정을 살펴보겠습니다.
2편도 기대해주세요!

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