데이터 엔지니어가 하는 일
데이터 엔지니어는 다양한 소스로부터 원시 데이터를 가져와서 일관성 있고 기계가 읽을 수 있는 형식의 데이터셋을 생성하며, 예측 모델링이나 추천 모델링을 위한 데이터 추출과 변환을 위한 아키텍처를 개발하고 테스트합니다.
1. 원시 데이터 분석: 다양한 소스로부터 수집된 데이터를 분석합니다.
2. 데이터셋 개발 및 유지 관리: 데이터 시스템과 데이터 파이프라인을 구축하고 유지합니다.
3. 데이터 품질 및 효율성 향상: 데이터 신뢰성과 효율성을 개선하기 위한 방법을 구현합니다.
4. 데이터 분석 및 보고: 복잡한 데이터 분석을 수행하고 결과를 보고합니다.
5. 데이터를 예측 및 추천 모델링에 사용할 수 있도록 준비합니다.
6. 데이터셋을 만들기 위해 다양한 소스의 원시 정보를 통합합니다.
7. 데이터 품질과 신뢰성 향상을 위한 방법을 모색합니다.
8. 데이터 획득 기회를 파악하고 추진합니다.
9. 분석 도구 및 프로그램 개발: 데이터 과학자 및 아키텍트와 협력하여 여러 프로젝트를 수행합니다.
데이터 엔지니어가 되는 방법
산업에 익숙해지고 튼튼한 기초 다지기: 데이터 엔지니어는 데이터 시스템의 구조를 만들고 데이터가 시스템의 다른 부분을 통과하도록 파이프라인을 구축하는 역할을 합니다. 또한 관계형 데이터베이스와 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있습니다. 이를 위해 데이터 엔지니어는 비즈니스 분야에 대한 이해도가 필요합니다. 복잡한 데이터셋과 데이터베이스를 다루는 방법을 배우기 전에 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
교육 요구 사항 충족 및 추가 학습: 데이터 엔지니어로서의 경력을 시작하려면 비즈니스 분석, 컴퓨터 과학 또는 수학 학위를 취득하는 것이 좋습니다. 하지만 대학 학위를 취득하는 것은 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다. 대안으로 데이터 엔지니어링 부트캠프를 선택할 수도 있습니다. 부트캠프는 데이터 엔지니어링 기술을 익히는 데 강점을 두며, 다른 부가적인 주제를 다룰 필요 없이 주요 기술을 익힐 수 있습니다. 어떤 경로를 선택하든지 학습은 여기서 끝나지 않습니다. 데이터 엔지니어링은 다양한 분석적 접근 방식과 도구를 사용하는 분야이므로 데이터 엔지니어링 온라인 강좌와 전문 인증서를 통해 스킬을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
하나 또는 두 개의 프로그래밍 언어 학습: 프로그래밍은 데이터 엔지니어로서의 직무에서 항상 사용되는 기술은 아닐 수 있습니다. 하지만 이러한 기술은 잠재적인 고용주들이 이력서에서 보고 싶어하는 요소입니다. 예를 들어 아래와 같은 프로그래밍 언어를 배울 수 있습니다.
Python: 데이터 엔지니어링 및 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
JAVA: 자바 역시 데이터 엔지니어링 분야에서 사용되는 중요한 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
데이터 엔지니어 연봉
데이터 엔지니어의 평균 연봉은 약 6천만 원입니다.
데이터 엔지니어 미래 전망
데이터 엔지니어의 미래 전망은 매우 밝습니다. 2023년 기준으로 현재 데이터 엔지니어링 분야는 빠르게 성장하고 있으며, 새로운 기술과 접근 방법들이 적용되고 있습니다.
클라우드 기술의 확산이 데이터 엔지니어링에 큰 영향을 미칩니다. 현재 클라우드는 데이터 엔지니어링에서 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로 더 많은 기업들이 클라우드 기반의 데이터 솔루션을 채택할 것으로 예상됩니다.
증가하는 IoT 데이터와 데이터 분석의 통합으로 기업들은 플랫폼의 확장성과 변경에 대응하는 능력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.
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