데이터 엔지니어에 대해서

데이터 엔지니어가 되려면, 백엔드에 대한 이해는 필수적이며, 이는 다양한 데이터를 처리하고 저장하는 방법을 포함합니다. 따라서 백엔드를 먼저 시작하는 것은 나쁘지 않은 선택일 것입니다. 데이터 분석과 데이터 엔지니어링은 각각 다른 관점에서 데이터를 바라봅니다. 데이터 분석은 데이터를 이해하고 인사이트를 발견하는 데 초점을 맞춘 반면, 데이터 엔지니어링은 시스템과 알고리즘이 작동할 수 있게 raw data를 정제하고 가공하는 작업에 중점을 두곤 합니다. AI 전공의 경우 모델의 학습에 필요한 데이터 파이프라인 구축 등 응용 프로그램 개발에 큰 도움이 될 수 있으므로, 데이터 엔지니어링이 더 적합할 수 있습니다. 혼자 공부하는 것도 좋지만, 가장 중요한 건 질문을 할 수 있는 멘토나 공동체를 찾는 것입니다. 만약 가능하다면, 해당 분야의 전문가로부터 과외를 받는 것도 추천드립니다. 그러나 비용 문제나 접근성 문제 등으로 실제 과외를 받기 어렵다면 온라인 학습 커뮤니티를 찾아보세요. Stack Overflow나 GitHub 등에서 많은 정보와 도움을 얻을 수 있습니다. 또한, 실제 프로젝트를 직접 해보는 것도 중요합니다. 사이드 프로젝트나 오픈 소스 프로젝트에 참여하면서 실전 경험을 쌓는 것은 이론 공부보다 훨씬 더 많은 학습 효과를 가져올 수 있습니다. 유명한 온라인 강의 플랫폼인 Coursera, edX, Udacity 등에서도 데이터 엔지니어링에 대한 여러 강의가 제공되므로 체크해보시길 바랍니다. 이들 플랫폼의 학습 커리큘럼은 실제 필드에서 요구되는 기술들을 적극 반영하고 있으며, 실전적인 경험을 쌓을 수 있게 도와줍니다.