데이터 엔지니어링은 가치 있는 정보를 생성하기 위해 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석하는 시스템을 구축하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 데이터 형식이 중요한 모든 산업 분야에서 광범위하게 사용됩니다.
데이터 엔지니어는 이러한 산업의 핵심적인 역할을 합니다. 조직과 분석가들이 데이터를 이해하지 못하면, 정보에 입각한 결정을 내리는 데 어려움을 겪게 됩니다.
그렇다면 어떻게 데이터 엔지니어가 될 수 있을까요? 이 직업은 현재 유망한 선택일까요? 그리고 미래에는 어떤 가능성이 있을까요?
이 글에서는 이러한 질문에 대한 답변과 함께, 데이터 엔지니어로서의 경력을 시작하고자 하는 사람들을 위한 몇 가지 교육 과정을 소개합니다.
데이터 엔지니어는 어떻게 될 수 있을까?
데이터 엔지니어는 경험과 자격증 외에도 특정 기술을 개발해야 합니다. 우선, Java, R, Scala, Python, SQL 및 NoSQL과 같은 코딩 언어에 능숙해야 합니다.
또한 데이터베이스, 데이터 저장소, 자동화/스크립팅, 머신 러닝, 데이터 보안, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅에 대한 이해도 필요합니다. 물론, 직무에 따라 요구 사항은 다를 수 있지만, 데이터 엔지니어는 다양한 분야에 대한 지식을 갖추어야 합니다.
따라서 처음부터 데이터 엔지니어가 되는 것은 쉽지 않습니다. 일반적으로 소프트웨어 엔지니어 또는 분석가로 시작하여 데이터 엔지니어링 분야로 옮겨가는 것이 일반적입니다.
데이터 엔지니어링은 유망한 직업일까?
데이터는 오늘날 석유와 같은 천연자원만큼 귀중한 자산으로 여겨집니다.
기업들은 데이터를 수집, 처리 및 저장하는 방법을 구축하기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다. 이는 개인 정보뿐만 아니라 세상 모든 것에 관한 문제입니다.
그리고 데이터 관련 분야는 매우 빠른 속도로 성장하고 있습니다.
데이터의 가치와 양이 증가함에 따라 데이터 엔지니어에 대한 수요 또한 증가할 것입니다.
2021년 LinkedIn 보고서에 따르면, 데이터 엔지니어링은 가장 인기 있는 직업 중 하나였습니다. 또한 미래에도 가장 유망한 분야 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
데이터가 존재하는 한, 데이터를 처리하고 유용하게 만들 시스템을 구축해야 할 필요성은 계속될 것입니다. 따라서 데이터 엔지니어는 분명히 매력적인 직업 선택이 될 것입니다.
데이터 엔지니어링을 경력 경로로 접근하는 방법은?
데이터 엔지니어링은 도전적인 경력 경로가 될 수 있습니다. 어디서부터 시작해야 할까요? 정확히 무엇을 배워야 할까요?
대부분의 데이터 엔지니어들은 실무를 통해 배우는 경우가 많습니다. 데이터 과학자 또는 분석가로 시작하여 기술을 연마하고 데이터 엔지니어로 발전할 수 있습니다.
데이터 엔지니어로서 경력을 발전시키기 위해 알아야 할 몇 가지 주요 사항을 살펴보겠습니다.
- 프로그래밍 기술은 필수입니다. 우선, Python과 R의 기본 사항을 익혀야 합니다. 이 두 가지 언어는 이 분야에서 가장 중요합니다. 더 많은 언어를 탐구할 수도 있지만, 이 두 가지 언어는 반드시 알아야 합니다.
- 데이터베이스 지식: 원시 데이터를 다루기 때문에 SQL을 이해하고, SQL 쿼리를 최적화하는 방법과 데이터베이스 시스템(RDMS – 관계형 데이터베이스 관리 시스템)을 관리하는 방법을 알아야 합니다. 처음에는 기본 사항부터 시작할 수 있지만, 비즈니스용 복잡한 데이터베이스 시스템을 관리하려면 전문 지식이 필요합니다.
- 데이터 웨어하우징: 이는 실무 경험을 통해 배우는 것이 일반적이지만, 비정형 데이터를 관리하고 이를 비즈니스 의사 결정에 활용하는 데 필요한 역량을 데이터 엔지니어에게 제공합니다.
- 운영 체제 지식: UNIX 기반 시스템, Linux 시스템, Solaris 및 Windows 시스템에 익숙해야 합니다.
- 머신 러닝: 최소한 데이터 모델링 및 분석을 위한 머신 러닝 기초 지식이 필요합니다.
- 빅 데이터 도구: 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로 Apache Hadoop과 같은 빅 데이터 도구의 사용 사례를 알아두는 것이 좋습니다.
위에 나열된 내용은 데이터 엔지니어 직무의 모든 요구 사항을 의미하지는 않습니다. 데이터 엔지니어가 되기 위한 기본적인 사항들을 정리하여 여러분의 시작을 돕기 위한 것입니다.
경력을 쌓아감에 따라 다른 도구나 프로그래밍 언어에 대해서도 더 많이 배우게 될 수 있습니다.
위에 제시된 정보 외에도 데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 지식을 쉽게 습득할 수 있도록 몇 가지 추천 교육 과정을 소개합니다.
데이터 엔지니어링 필수 실습 (Udemy)
Udemy는 거의 모든 주제에 대한 귀중한 학습 자료를 제공하며, 데이터 엔지니어링도 예외는 아닙니다. ‘Data Engineering Essentials’는 SQL, Python, Spark와 같은 주요 언어 사용에 대한 통찰력을 제공하는 높은 평가를 받는 유료 강좌입니다.
이 강좌는 다양한 실습 과제와 연습에도 중점을 둡니다.
이 강좌를 통해 개발 환경을 설정하고 Google Cloud Platform을 사용하여 데이터 엔지니어링 애플리케이션을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 다양한 실습을 통해 필수 지식과 관련 능력을 습득할 수 있습니다.
강의를 듣기보다는 실습에 집중하고 싶다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
모두를 위한 데이터 엔지니어링 기초 (edX)
기본 개념과 데이터 엔지니어링의 모든 측면을 탐구하고자 한다면 이 강좌가 적합할 것입니다. ‘모두를 위한 데이터 엔지니어링 기초’는 필수적인 기본 개념을 다룹니다. 따라서 초보자에게 적합합니다. 실습이나 심층적인 설명은 없을 수 있지만, 기본 사항을 익히는 데 도움이 될 것입니다.
이 강좌는 IBM이 제공하며, 신뢰할 수 있는 인증과 양질의 교육을 제공하는 온라인 플랫폼인 edX를 통해 수강할 수 있습니다. 수료증이 필요한 경우 선택적으로 프리미엄 옵션을 선택할 수 있는 무료 강좌입니다.
데이터 엔지니어링의 기초를 다지고 싶다면 이 강좌를 수강해 볼 수 있습니다. 이 분야의 깊이를 파악하고 계속해서 공부해야 할지 결정하는 데 도움이 될 것입니다.
데이터 엔지니어 나노 학위 (Udacity)
Udacity의 나노 학위 프로그램은 특정 주제에 대한 고급 정보를 제공합니다. 몇몇 기초 강좌와 비교했을 때, 나노 학위를 취득하려면 어느 정도의 선행 지식이 필요합니다.
‘데이터 엔지니어 되기’ 나노 학위를 취득하면 초급 데이터 엔지니어 역할에 더 적합한 기술을 갖추게 될 것입니다. 이 프로그램은 몇 가지 기본 개념도 다시 다루지만, 강좌를 수강하기 위한 사전 요건을 반드시 확인해야 합니다.
나노 학위 프로그램은 다른 개별 강좌보다 훨씬 비쌉니다. 따라서 신뢰성을 확인하고 구매하기 전에 다시 한번 확인하는 것이 좋습니다.
모두를 위한 데이터 엔지니어링 (Datacamp)
‘모두를 위한 데이터 엔지니어링’은 코딩을 필요로 하지 않는 무료 강좌입니다. 이 강좌는 데이터 엔지니어링의 기본 정보와 관련된 작업 유형에 대한 정보를 제공합니다.
또한 데이터 엔지니어링 분야에서 필요한 기술을 습득한 후 맡게 될 책임에 대해서도 소개합니다.
Datacamp 강좌는 각 장을 마친 후 포인트를 얻으면서 학습할 수 있는 흥미로운 방법을 제공합니다. 또한 실습 코딩 세션이 포함된 유료 강좌를 선택하고 다양한 프로젝트에 접근하여 기술을 확장할 수 있습니다.
SQL 전문화를 통한 최신 빅 데이터 분석 (Coursera)
이 빅 데이터 분석 강좌는 Coursera의 Cloudera에서 제공합니다. 강좌 내용은 무료로 감사할 수 있지만, 인증, 퀴즈 및 모든 자료에 접근하려면 Coursera 구독이 필요하거나 재정 지원을 요청해야 합니다.
데이터 엔지니어링 분야의 특정 작업에 집중하고 싶다면 이 강좌가 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 이 강좌를 수강하기 위한 사전 경험은 필요하지 않습니다.
이 강좌를 수강한 후에는 데이터 분석을 위한 빅 데이터 및 SQL에 대한 좋은 이해를 얻을 수 있어야 합니다. 어느 정도 경험이 있더라도 이 강좌는 SQL을 사용하여 대규모 데이터 작업을 처리하는 데 필요한 기술을 연마하는 데 도움이 됩니다.
데이터 엔지니어링 기초 전문화 (Coursera)
Coursera에서 제공하는 또 다른 흥미로운 강좌는 기초 지식을 제공하는 동시에 코딩 및 관계형 데이터베이스에 대한 실습 경험을 얻는 데 중점을 둡니다.
데이터 엔지니어링에 대한 기초를 다지는 데 사용할 수 있는 무료 강좌가 마음에 들지 않는다면 IBM의 ‘데이터 엔지니어링 기초 전문화’ 과정을 통해 도움을 받을 수 있을 것입니다.
이 과정은 실습 연습도 제공하지만, 그 양이 너무 많지는 않아 부담스럽지 않게 학습할 수 있을 것입니다.
데이터 엔지니어링 소개
데이터 엔지니어링 입문 강좌는 처음 배우는 사람이든 기본 지식을 복습하려는 사람이든 좋은 시작점이 될 수 있습니다.
기본 사항을 숙지하면 고급 내용을 학습하는 데 필요한 자료를 파악하는 데 어려움을 겪지 않을 것입니다. 따라서 이 목록에는 다양한 입문 강좌가 포함되어 있습니다.
데이터 엔지니어 되기 (LinkedIn)
이 학습 경로는 LinkedIn 학습 포털에서 찾을 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 개념을 배우는 데 도움이 되는 다양한 강좌를 모아놓은 것입니다. ‘데이터 엔지니어 되기’ 학습 경로를 통해 기본 사항, NoSQL 개요, 빅 데이터, 실시간 애플리케이션, SQL 팁 등을 배울 수 있습니다.
LinkedIn 프리미엄 1개월 평가판을 선택하여 자료에 접근하고 학습할 수 있습니다. 이미 평가판을 사용한 적이 있다면 이 강좌에 접근하려면 LinkedIn 프리미엄을 다시 활성화해야 합니다.
LinkedIn Learning은 초보자와 전문가 모두에게 적합한 고품질 자료를 제공합니다. 또한 자격증/기술을 LinkedIn 프로필에 빠르게 추가할 수 있는 편리한 방법이기도 합니다.
경력 발전을 위한 새로운 개념 학습
다양한 온라인 강좌와 사용 가능한 플랫폼을 통해 과거보다 훨씬 쉽게 새로운 개념을 학습할 수 있습니다. 모든 강좌가 제공하는 내용은 다르지만, 데이터 엔지니어가 되기 위한 여정을 시작하는 데 도움이 될 것입니다.
무료 강좌로 시작한 다음 유료 옵션으로 이동하여 기술을 연마하고 주제에 대해 더 자세히 탐구할 수 있습니다. 실습을 제공하는 강좌는 실제 직무에서 수행하게 될 작업을 준비하는 데 도움이 됩니다.
데이터 엔지니어링은 지속적인 성장과 기회가 있는 산업입니다. 가능한 한 빨리 이 분야를 탐구해 보는 것이 좋습니다.
다음은 최고의 데이터 분석 강좌 중 일부입니다.