데이터 엔지니어링은 의미 있는 데이터를 수집, 저장, 분석 및 제작하기 위한 시스템 구축을 다룹니다. 사용 사례는 데이터 형식이 있는 모든 산업 분야에 걸쳐 있습니다.
그리고 데이터 엔지니어는 그러한 산업의 중추입니다. 사용 가능한 데이터를 이해하지 못하면 조직과 분석가는 무지한 상태로 남게 됩니다.
하지만 어떻게 데이터 엔지니어가 됩니까? 현재를 위한 좋은 직업 선택입니까? 미래에 대한 가능성이 있습니까?
이 기사에서는 귀하가 결정한 경우 데이터 엔지니어로서의 경력을 시작하기 위한 몇 가지 코스 권장 사항과 함께 귀하의 모든 질문에 대한 답변을 제시합니다.
목차
데이터 엔지니어가 되려면 어떻게 해야 하나요?
데이터 엔지니어는 경험과 인증과 함께 몇 가지 기술을 개발해야 합니다. 먼저 시작하려면 Java, R, Scala, Python, SQL 및 NoSQL과 같은 코딩 언어에 대한 숙달이 필요합니다.
데이터베이스, 데이터 저장소, 자동화/스크립팅, 기계 학습, 데이터 보안, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅을 탐색해야 합니다. 물론 직무에 따라 요구사항이 다를 수 있지만, 다시 말해 데이터 엔지니어가 되려면 다양한 것을 알아야 합니다.
따라서 경력을 시작하자마자 데이터 엔지니어가 될 가능성은 거의 없습니다. 소프트웨어 엔지니어 또는 분석가로 시작한 다음 데이터 엔지니어링 역할로 이동해야 합니다.
데이터 엔지니어링은 유망한 직업입니까?
데이터는 석유와 같은 천연 자원과 비교해도 지금 가장 소중한 자산입니다.
기업은 데이터를 수집, 처리 및 저장하는 방법을 구축하기 위해 수조 달러를 투자합니다. 그것은 당신의 개인 정보뿐만 아니라 세상의 모든 것에 관한 것입니다.
그리고 빠른 속도로 성장하고 있습니다.
데이터의 가치와 양이 증가함에 따라 데이터 엔지니어에 대한 수요도 증가할 것입니다.
2021년 LinkedIn 보고서에 따르면 데이터 엔지니어링은 가장 인기 있는 직업 중 하나였습니다. 그리고 미래에도 가장 트렌디한 분야 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
데이터가 존재하는 한 데이터가 존재하는 한 데이터를 처리하고 유용하게 만들 시스템을 구축해야 하는 요구 사항이 있을 것입니다. 따라서 직업 선택에 있어 확실히 인상적으로 들립니다.
경력 경로로 데이터 엔지니어링에 접근하는 방법?
데이터 엔지니어링은 도전적인 경력 경로가 될 수 있습니다. 어디서 시작합니까? 정확히 무엇을 배워야 합니까?
대부분의 데이터 엔지니어는 자신도 모르게 현장에서 배운다는 점에 유의해야 합니다. 데이터 과학자 또는 분석가로 시작하여 기술을 연마하여 데이터 엔지니어로서 더 나은 위치를 차지할 수 있습니다.
데이터 엔지니어로서의 경력을 발전시키기 위해 알아야 할 사항에 대한 몇 가지 주요 하이라이트를 언급하겠습니다.
- 프로그래밍 기술은 필수입니다. 우선 Python과 R의 기본 사항을 알아야 합니다. 이 분야에서 가장 중요한 두 가지 언어입니다. 더 많은 언어를 탐색할 수도 있습니다. 이 두 언어를 무시할 수 없습니다.
- 데이터베이스 지식: 원시 데이터를 다룰 것이라는 점을 고려하면 SQL, SQL 쿼리를 최적화하는 방법, 데이터베이스 시스템(또는 RDMS—관계형 데이터베이스 관리 시스템)을 관리하는 방법을 알아야 합니다. 기본 사항을 통해 먼저 시작할 수 있지만 비즈니스를 위한 복잡한 데이터베이스 시스템을 관리하려면 지식이 필요합니다.
- 데이터 웨어하우징: 이는 현장에서 학습할 때만 가능하지만 비정형 데이터를 관리하고 비즈니스 결정을 위해 이를 평가하는 데 있어서 데이터 엔지니어를 지원해야 합니다.
- 운영 체제 지식: UNIX 기반 시스템, Linux 시스템, Solaris 및 Windows 시스템도 능숙하게 사용할 수 있어야 합니다.
- 기계 학습: 최소한 데이터 모델링 및 분석을 위한 기계 학습의 기초는 도움이 되어야 합니다.
- 빅 데이터 도구: 방대한 양의 데이터를 처리할 것이라는 점을 고려하면 Apache Hadoop과 같은 빅 데이터 도구의 몇 가지 사용 사례를 아는 것이 가장 좋습니다.
이것이 원하는 직무 역할의 정확한 전제 조건은 아닙니다. 데이터 엔지니어가 되기 위한 기본 사항/필수 사항을 살펴보고 시작하는 데 도움이 되도록 이러한 항목만 나열합니다.
경력 경로를 진행하면서 다른 도구나 프로그래밍 언어에 대해 더 많이 배워야 할 수도 있습니다.
위의 정보 외에도 데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 것을 쉽게 배울 수 있는 몇 가지 코스 권장 사항이 있습니다.
데이터 엔지니어링 필수 실습(Udemy)
Udemy는 거의 모든 것에 대한 귀중한 학습 리소스를 제공하며 데이터 엔지니어링도 예외는 아닙니다. Data Engineering Essentials는 SQL, Python 및 Spark와 같은 주요 언어 사용에 대한 통찰력을 제공하는 높은 평가를 받은 유료 과정입니다.
여러 실습 작업과 연습에도 중점을 둡니다.
이 과정을 통해 개발 환경을 설정하여 Google Cloud Platform을 사용하여 데이터 엔지니어링 애플리케이션을 빌드하는 방법을 배울 수 있습니다. 당신은 수많은 것들을 연습하는 필수 사항과 몇 가지 관련 능력을 배웁니다.
전체 시간을 읽는 것을 선호하지 않고 실습에 집중하고 싶다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
모두를 위한 데이터 엔지니어링 기본 사항(edX)
기본 개념과 데이터 엔지니어링과 관련된 모든 것을 탐구하려는 경우 이 과정이 적합해야 합니다. 모두를 위한 데이터 엔지니어링 기초는 필요한 기본 개념을 다룹니다. 초보자는 더 진행해야 합니다. 실습 연습이나 고급 설명은 찾을 수 없지만 기본 사항에 관한 것입니다.
IBM은 신뢰할 수 있는 인증 및 품질 과정을 제공하는 평판 좋은 온라인 플랫폼인 edX를 통해 이 과정을 제공합니다. 수료증이 필요한 경우 선택적인 프리미엄이 포함된 무료 과정입니다.
데이터 엔지니어링의 기초를 이해하는 데 앞장서고 싶다면 이 과정을 시도해 볼 수 있습니다. 필드의 깊이와 계속하는 것이 흥미로운지 잘 알고 있어야 합니다.
데이터 엔지니어 Nanodegree(유다시티)
Udacity의 Nanodegree 프로그램은 주제에 대한 고급 통찰력을 제공합니다. 일부 기초 과정과 비교하여 나노 학위를 취득하려면 약간의 지식이 필요합니다.
“데이터 엔지니어 되기” 나노 학위를 취득하면 초급 데이터 엔지니어 역할에서 더 나은 생산 준비가 된 기술 후보자로 한 단계 올라갈 수 있습니다. 이 프로그램은 또한 몇 가지 기본 개념을 다시 살펴보지만 코스의 전제 조건을 확인해야 합니다.
나노 학위 프로그램은 다른 개별 과정보다 비용이 훨씬 더 많이 듭니다. 따라서 신뢰성을 확인하고 필요한 경우 구매하기 전에 확인하는 것이 좋습니다.
모두를 위한 데이터 엔지니어링(Datacamp)
모두를 위한 데이터 엔지니어링은 코딩이 필요 없는 무료 과정입니다. 기본 정보와 데이터 엔지니어링과 관련된 작업 유형에 대한 정보를 제공합니다.
데이터 엔지니어링 분야에서 필요한 기술을 습득한 후 수행해야 할 책임에 대해 소개합니다.
Datacamp의 과정은 챕터를 완료한 후 포인트/XP를 얻으면서 배울 수 있는 흥미로운 방법입니다. 또한 실습 코딩 세션이 포함된 유료 과정을 선택하고 다양한 프로젝트에 액세스하여 기술을 확장할 수 있습니다.
SQL 전문화를 통한 최신 빅 데이터 분석(Coursera)
Big Data 분석 과정은 Coursera의 Cloudera에서 제공합니다. 콘텐츠를 무료로 감사할 수 있습니다. 그러나 인증, 퀴즈 및 모든 리소스에 대한 액세스를 원하는 경우 Coursera 구독이 필요하거나 재정 지원을 요청할 수 있습니다.
데이터 엔지니어링 분야의 특정 작업에 집중하려는 경우 좋은 시작이 될 것입니다. 이 과정을 수강하기 위해 사전 경험이 필요하지 않습니다.
그러나 이 과정을 수강한 후에는 데이터 분석을 위한 빅 데이터 및 SQL에 대한 좋은 명령을 얻을 수 있어야 합니다. 약간의 경험이 있더라도 이 과정은 SQL을 사용하여 대규모 데이터 작업에 필요한 기술을 연마해야 합니다.
데이터 엔지니어링 기초 전문화(Coursera)
Coursera에 대한 또 다른 흥미로운 과정은 기초에 대한 통찰력을 제공하는 동시에 코딩 및 관계형 데이터베이스에 대한 실습 경험을 얻는 데 중점을 둡니다.
데이터 엔지니어링에 대한 기초를 연마하는 데 사용할 수 있는 무료 과정이 마음에 들지 않는다면 IBM의 Data Engineering Foundations 전문 분야가 도움이 될 것입니다.
또한 압도적이지는 않지만 유용해야 하는 실습 연습을 제공합니다.
데이터 엔지니어링 소개
데이터 엔지니어링 입문 과정은 처음 배우든 기본 지식을 복습하든 좋은 시작이 되어야 합니다.
기본 사항을 마스터하면 고급 내용을 아는 데 필요한 리소스를 파악하는 데 도움이 필요하지 않습니다. 따라서 이 목록에 포함된 다양한 입문 과정을 찾을 수 있습니다.
데이터 엔지니어 되기(LinkedIn)
LinkedIn 학습 포털에서 찾을 수 있는 학습 경로입니다. 데이터 엔지니어링 개념을 배우는 데 도움이 되는 다양한 과정 모음입니다. “데이터 엔지니어 되기” 학습 경로를 통해 기초, NoSQL 개요, 빅 데이터, 실시간 애플리케이션, SQL 팁 등을 알게 됩니다.
LinkedIn 프리미엄 1개월 평가판을 선택하여 리소스에 액세스하고 배울 수 있습니다. 평가판을 이미 사용한 경우 이 과정에 액세스하려면 LinkedIn 프리미엄을 다시 활성화해야 합니다.
LinkedIn Learning은 초보자와 전문가에게 적합한 고품질 리소스를 제공합니다. 또한 LinkedIn 프로필에 자격증/기술을 빠르게 추가할 수 있는 편리한 방법입니다.
경력 발전을 위한 새로운 개념 배우기
여러 온라인 과정과 사용 가능한 플랫폼을 통해 큰 노력 없이 새로운 개념을 배우는 것이 그 어느 때보다 쉽습니다. 모든 과정이 제공하는 내용은 다르지만 데이터 엔지니어가 되기 위한 여정을 시작하는 데 도움이 될 것입니다.
무료 과정으로 시작한 다음 유료 옵션으로 이동하여 기술을 연마하고 주제에 대해 더 많이 탐색할 수 있습니다. 실습을 제공하는 과정은 직무에서 수행하려는 작업을 준비하는 데 도움이 됩니다.
데이터 엔지니어링은 지속적인 성장과 기회가 있는 산업입니다. 가능한 빨리 탐색하는 것이 좋습니다.
다음은 최고의 데이터 분석 과정 중 일부입니다.