데이터 엔지니어(및 사이언티스트) 로드맵에 관한 질문

안녕하세요, 공부에 대한 체계적인 접근법을 찾고자 하는 것은 매우 중요합니다. 여러분이 사용하려고 선택한 'Data Engineer Roadmap'에 대해 질문해 주셔서 감사합니다. 1. 신뢰성 관련: 데이터 엔지니어링 로드맵은 일반적으로 해당 분야의 전문가들이 합의하여 만든 내용을 기반으로 합니다. 따라서 이러한 로드맵은 전반적으로 신뢰할 수 있으며, 필요한 기술과 개념을 학습하는 데 유익할 수 있습니다. 그러나 깊게 들어가기전에, 기본 개념들과 그것이 어떻게 서로 연결되는지 이해하는 것이 중요합니다. 2. 현재 동향과의 연관성: 데이터 엔지니어링 분야는 지속적으로 발전하고 있으므로 최신 트렌드를 반영하는 것이 중요합니다. 예를 들면, 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 또는 아마존 웹 서비스(AWS)와 같은 클라우드 기반 기술의 이해가 요구될 가능성이 높습니다. 하지만 여전히 로드맵에서 제공하는 주요 기술 스택들은 유효하며, 이러한 기술을 통해 다양한 문제를 해결하는 능력을 갖추는 것이 중요합니다. 3. 로드맵 업데이트: 로드맵은 동적인 성격을 가지고 있으며 그에 따라 계속해서 업데이트되어야 합니다. 이유는 데이터 엔지니어링에서 새로운 툴이나 기술이 등장할 때마다 필요한 경험과 지식도 변화하기 때문입니다. 커뮤니티와 함께 공부하거나 최신 트렌드를 아는 것도 중요합니다. 4. 로드맵 최적화: 데이터 엔지니어 사이클(수집, 저장, 처리, 분석)을 충분히 이해한다면 기본적인 데이터 파이프라인 구조에 대한 이해도가 높아질 것입니다. 그 후 SQL과 같은 DBMS(Query Language), Python/R(java/scala) 같은 프로그래밍 언어, 그리고 Hadoop Eco-system(Spark 등), Cloud Computing (AWS,GCP,Azure) 등 기본 스킬들을 탄탄하게 쌓아가시길 권장드립니다. 5. JD(JOB Description) 맞춤형 공부 방법: 본인의 목표 근무 회사나 산업 분야를 선정하신 후, 그 곳에서 요구하는 스킬셋에 집중하는 것도 한 방법입니다. 결론적으로, 이 로드맵은 신뢰할 수 있으며 방향성을 제시합니다. 하지만 실제 데이터 엔지니어링의 동향과 필요 스킬셋, 본인의 관심 분야 등에 따라 개인화된 학습 계획을 수립해야 합니다.