🍀 데이터 엔지니어란? 소프트웨어 엔지니어링과 프로그래밍의 업무 역량 사이의 간극을 메우는 전문가로 데이터 엔지니어는 고급 분석 기술, 강력한 프로그래밍 기술, 통계적 지식, 빅데이터 기술에 대한 명확한 이해를 갖춘 사람입니다. 🍀 데이터 엔지니어는 어떤 일을 하나요? 정형 및 비정형 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 데이터 인프라를 설계, 관리, 테스트, 유지, 저장하고 작업을 하며, 대규모 데이터 처리를 탐색하고 확장 가능하고 안정적인 작업 환경을 보장하기 위해 전문 지식과 소프트 스킬 필요 🔱 서버와 애플리케이션 간의 중단 없는 데이터 흐름을 처리 🔱 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 과학자와 긴밀히 협력 🔱 데이터 수집 프로세스 개발 🔱 데이터 관리 기술 통합 🔱 새로운 소프트웨어를 개발하여 기존 시스템에 적용하기 🔱 데이터 사용, 분리, 유지 관리 및 수집에 필수적인 기존 기본 프로세스를 간소화 🍀 데이터 엔지니어에게 꼭 필요한 기술들 🔔 데이터 엔지니어 필요 기술들 🍉🍉 Python Python은 데이터 엔지니어가 통합, 데이터 파이프라인, 통합, 자동화, 데이터 정리 및 분석을 생성할 수 있는 가장 주목받고 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Python은 어디에나 있으며, 백엔드에서 사용하고, 데이터 처리를 간소화하고, 효과적인 데이터 아키텍처를 구축하는 방법을 배우고, 대규모 데이터 시스템을 유지 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 🍉🍉 Java 빅 데이터는 여러 프로그래밍 언어에 능숙해야 하며, 파이썬과 스칼라 외에도 Java는 능숙해야 하는 또 다른 인기 언어입니다. 채용 담당자에게 좋은 인상을 주기 위해서는 이 중 하나에 능숙하거나 모든 언어에 능숙해야 합니다. 🍉🍉 클라우드 데이터 엔지니어링은 최신 데이터베이스 솔루션에 필요한 소프트웨어 설계, 프로그래밍 및 테스트에 관한 것입니다. IaaS, PaaS, SaaS등의 클라우드 기술을 통해 멀티 클라우드에 참여하고 클라우드 컴퓨팅을 구성하는 기본 기술을 잘 이해하는 것이 추세입니다. 🍉🍉 Kafka 카프카는 데이터 스트림을 게시, 배포 및 소비할 수 있는 가장 선호되는 오픈 소스 메시징 및 스트리밍 시스템 중 하나입니다. Scala와 Java로 작성된 Kafka는 오늘날의 데이터 중심적이고 파괴적인 기업에서 성능을 확장하는 데 도움이 됩니다. Kafka는 ETL에 적합하며 프로세스 안정성과 복원력을 제공하는 메모리 버퍼를 제공합니다. 🍉🍉 SQL 오늘날 점점 더 많은 클라우드 기반 시스템에서 SQL을 사용할 수 있는 SQL과 유사한 인터페이스 를 추가하고 있습니다. ETL은 필요한 곳에 데이터를 가져오는 데 핵심적인 역할을 합니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 위치에 관계없이 데이터 검색 및 보고의 핵심으로 남아 있습니다. 전통적인 데이터 변환 도구는 오늘날에도 여전히 관련성이 있지만, 2023년에는 차세대 카프카, 클라우드 기반 도구, SQL이 부상하고 있습니다. 🍉🍉 NoSQL 클라우드로 이전했으니 하둡이 중요하지 않다고 생각한다면 다시 생각해야 합니다. 빅 리소스는 여전히 Hadoop의 오픈 소스 에코시스템을 사용하여 파일 데이터를 계층적으로 관리합니다. 또한 클라우드에는 225개 이상의 SQL 스키마 데이터 저장소가 없는 반정형 또는 비정형 데이터로 가득할 수 있으므로 철저한 숙지가 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 키-값 쌍과 객체 형식을 다루는 방법을 아는 것도 여전히 필요합니다. 🍉🍉 데이터 파이프라인 데이터 엔지니어는 실시간 스트림, 매일 발생하는 원시 데이터 및 데이터 웨어하우스 쿼리를 포괄적으로 작업하는 데 도움이 되는 데이터 파이프라인으로 자신의 기술을 보완하는 것이 필수적입니다. 이러한 파이프라인은 ETL/ELT 주입에 필요한 데이터 엔지니어의 기술과 도구를 변경할 수 있는 스토리지를 구성하는 데 도움이 됩니다. 이 영역은 사용되는 소스 및 리소스에 따라 복잡성과 왜곡이 증가하는 영역입니다. 🍉🍉 AI 및 머신 러닝 AI 및 기계 학습은 알고리즘에 대한 응용 및 지식과 함께 데이터 엔지니어 기술에서 계속해서 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 최소한 Python 라이브러리에 익숙하고 최근 노트북을 사용해 본 경험이 필수적입니다. 🍉🍉 데이터 API 데이터 API 및 Restful API로 작업하면 데이터 엔지니어가 기술 서비스와 상호 작용하여 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다. Java, Scala, Python 등 어떤 언어로 작업하든, API와 쉽게 상호 작용할 수 있는 요구 사항 라이브러리를 사용하게 될 것입니다. 🍉🍉 데이터 마이닝 도구 메타데이터는 데이터에 비즈니스 컨텍스트를 추가하고 데이터를 이해하기 쉬운 지식으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝 도구와 데이터 구성은 데이터 웨어하우스에 데이터가 로드될 때 소스 데이터를 식별하고, 분석하고, 정보를 적용하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝 도구는 고급 통계 모델링 기법을 기반으로 합니다. 이러한 도구는 대량의 데이터에서 패턴과 상관관계를 자동으로 찾는 데 도움이 됩니다. 🍉🍉 분산 시스템의 기초 데이터 엔지니어는 자신이 작성한 코드가 수백만 대의 컴퓨터 클러스터에서 실행되기 때문에 분산 시스템의 기본을 이해하는 것이 중요해졌습니다. 분산 시스템에 대한 지식은 합의 알고리즘과 조정 프로토콜을 이해하는 데 도움이 됩니다. 🍉🍉 데이터 시각화 ETL 또는 ELT 관련 업무를 성공적으로 수행하려면 탐색적 데이터 분석(EDA)에 정통해야 합니다. 이는 데이터 시각화의 필수적인 부분이며, 여기에는 Azure, Google Looker, Excel, SSRS 등의 도구가 포함됩니다. 데이터 엔지니어가 데이터 집합을 처리하고 시각화할 때 결과 데이터의 데이터 품질은 매우 중요합니다. 🔔 소프트 스킬 🍉🍉 비판적 사고 능력 데이터 엔지니어는 문제를 평가하고 창의적이고 효과적인 솔루션을 개발할 수 있어야 합니다. 아직 존재하지 않는 솔루션을 개발해야 하는 경우가 많기 때문에 비판적으로 사고하는 능력은 매우 중요합니다. 🍉🍉 협업적 성격 협동심과 협업은 다른 전문가로 구성된 팀과 함께 일할 때 필요한 중요한 기술입니다. 이러한 데이터 엔지니어 기술을 갖추면 조직의 비즈니스 목표를 지원하는 데 필요한 인프라를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이 역할을 성공적으로 수행하려면 그룹 간의 효과적인 커뮤니케이션 기술을 통해 업무를 관리하고, 위임하고, 권한을 부여하고, 촉진하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 🍉🍉 프레젠테이션 기술 데이터 엔지니어는 세미나, 웨비나 및 프레젠테이션을 수강해야 할 수도 있습니다. 프로젝트 결과를 발표하고 일반인의 언어로 기술 개념을 설명할 수 있는 능력이 있어야 합니다. 프레젠테이션 기술은 설득력 있는 논거를 개발하는 데 도움이 되며, 팀원들에게 작업 결과를 바탕으로 특정 조치를 취해야 하는 이유를 동기를 부여하고 설득할 수 있게 해줍니다. 🍉🍉 문제 해결 능력 진행 중인 문제를 해결하고 기술적 또는 조직적 문제에 대한 즉각적인 해결책을 찾을 수 있는 종합적인 능력을 개발하는 데 도움이 됩니다. 데이터 엔지니어는 다양한 이해관계자와 협력해야 하며, 문제 해결 능력은 변화에 빠르게 적응하고 간헐적인 병목 현상을 해결하며 최신 업계 동향을 파악하는 데 도움이 됩니다. 🍉🍉 대인 커뮤니케이션 효과적인 커뮤니케이션은 양방향 프로세스이며, 이는 데이터 엔지니어에게 매우 중요합니다. 데이터 엔지니어는 이해관계자가 이해할 수 있도록 복잡한 프로세스를 간단한 용어로 설명할 수 있는 올바른 데이터 엔지니어 기술을 갖추고 있어야 합니다. 또한 데이터 엔지니어링 프로젝트의 결과와 인사이트를 설명하고 기술 및 기술부서가 아닌 동료와 함께 작업하는 데 도움이 될 것입니다. 경청하고 아이디어를 전달하는 데 능숙하다면 팀원, 리더, 고객 및 기타 전문가와 인사이트와 제안을 쉽게 공유할 수 있을 것입니다. 🍉🍉 시간 관리 기술 시간을 잘 관리하면 제시간에 더 빠르게 업무를 완수하는 데 도움이 됩니다. 기본 캘린더 유지, 일일 목표와 성취도 엄격하게 확인, 마일스톤 설정, 팀에 동기를 부여하기 위한 인센티브 제공, 착수 관리 방법론 채택 등 몇 가지 단계를 따라 시간을 잘 관리할 수 있습니다.