데이터 엔지니어링 기술을 개발하고 전문가가 되는 방법

게시 됨: 2022-10-20

데이터 엔지니어 역할은 데이터 과학 생태계 내에서 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. DICE의 2020 Tech Job Report는 데이터 엔지니어가 가장 빠르게 성장하는 기술 경력이라고 밝혔습니다. 또한 해당 직업은 2020년 LinkedIn Emerging Jobs Report에서 가장 뛰어난 신흥 직업 중 15위를 차지했으며 2015년 이후 고용이 35% 증가했습니다.

데이터 엔지니어가 되는 것을 고려했습니까? 도와드리겠습니다. 이 블로그에서 우리의 목표는 데이터 엔지니어가 하는 일과 오늘날 그것이 왜 그렇게 훌륭한 경력 경로인지 설명하는 것입니다. 또한 데이터 엔지니어에게 일반적으로 필요한 기술과 자격에 대해 설명합니다.

데이터 엔지니어링 — 101

조직의 데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 저장, 변환 및 관리하기 위한 기반을 마련합니다. 그들의 책임에는 데이터베이스 아키텍처와 데이터 처리 시스템의 설계, 생성 및 유지 관리, 기계 학습 모델 개발, 분석, 시각화, 지속적이고 매끄럽고 안전하고 효과적인 데이터 처리가 포함됩니다.

즉, 데이터 과학에서 데이터 엔지니어의 역할은 전통적인 데이터 과학 위치와 소프트웨어 및 애플리케이션 개발자 간의 격차를 해소하는 것입니다.

전통적인 데이터 과학 워크플로는 데이터 엔지니어의 책임인 데이터 수집 및 저장으로 시작됩니다. 데이터 분석가 및 과학자와 같은 다른 데이터 과학 전문가는 다양한 소스에서 수집한 대용량 데이터를 사용할 수 있습니다.

한편으로 이를 위해서는 가용성이 높고 성능이 뛰어나며 새로운 기술을 통합할 수 있는 확장 가능한 데이터 인프라를 만들고 유지 관리해야 합니다. 데이터 엔지니어는 이러한 시스템을 통한 데이터의 상태와 이동도 모니터링해야 합니다.

전문 데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술

매우 복잡한 작업을 처리하기 위해 데이터 엔지니어는 광범위한 기술 기술이 필요합니다. 데이터 과학 생태계가 끊임없이 진화하기 때문에 데이터 엔지니어링 역할에서 성공하는 데 필요한 기술과 지식의 전체 목록을 작성하는 것은 쉽지 않습니다.

따라서 데이터 엔지니어는 지속적으로 기술 발전을 따라가는 법을 배워야 합니다. 즉, 모든 데이터 엔지니어가 혜택을 볼 수 있는 몇 가지 기술이 있습니다.

데이터베이스 관리

데이터 엔지니어는 하루 중 상당 시간을 데이터베이스를 수집, 저장, 전송, 정리 또는 컨설팅하는 데 보냅니다. 따라서 데이터베이스 관리에 대한 올바른 이해는 데이터 엔지니어에게 필수적입니다.

이를 위해서는 데이터베이스와 상호작용하는 기본 언어인 SQL(Structured Query Language)에 능통해야 하며, 가장 많이 사용되는 SQL 언어 중 하나인 MySQL, SQL Server, PostgreSQL에 대한 전문 지식이 있어야 합니다.

관계형 데이터베이스 외에도 데이터 엔지니어는 빅 데이터 및 실시간 애플리케이션에 빠르게 채택되고 있는 NoSQL("Not only SQL") 데이터베이스에 대해 알아야 합니다. 따라서 데이터 엔지니어는 최소한 다양한 유형의 NoSQL 데이터베이스와 해당 사용 사례를 이해하는 것이 좋습니다.

프로그램 작성

다른 데이터 과학 역할과 마찬가지로 데이터 엔지니어는 코딩에 능숙해야 합니다. 데이터 엔지니어는 SQL 외에 다른 프로그래밍 언어를 사용하여 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다. Python은 의심할 여지 없이 데이터 엔지니어링을 위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

ETL 작업을 수행하고 데이터 파이프라인을 작성하는 것은 데이터 과학의 공용어인 Python을 사용하면 쉽습니다. 데이터 엔지니어링 도구와의 뛰어난 통합 외에도 Python을 사용하면 Apache Airflow 및 Spark 프레임워크에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

Java Virtual Machine은 이러한 오픈 소스 프레임워크를 실행하는 데 널리 사용되는 플랫폼이므로 Scala와 Java는 배우고 싶은 다른 프로그래밍 언어입니다.

분산 시스템의 숙달

데이터 과학은 최근 몇 년 동안 점점 더 분산 컴퓨팅 프레임워크에 의존해 왔습니다. 이러한 컴퓨팅 환경은 네트워크에서 여러 컴퓨터(클러스터라고도 함)를 사용하여 다양한 구성 요소를 배포합니다.

분산 시스템은 클러스터 전체에 워크로드를 분할하고 작업을 가능한 한 빠르고 효율적으로 완료하기 위한 노력을 조정하여 작동합니다. 가장 인상적인 빅 데이터 애플리케이션 중 일부는 Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 기반으로 합니다.

데이터 엔지니어링 분야에서 일하고자 하는 사람은 이러한 프레임워크 중 하나에 익숙해야 합니다. 데이터 엔지니어링 회사에 대해 자세히 알아보려면 이 비즈니스 목록을 확인하십시오.

클라우드 컴퓨팅에 대한 이해

데이터 과학은 클라우드 컴퓨팅에 점점 더 집중하고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 클라우드 기반 솔루션으로 빠르게 전환되었습니다. 오늘날 데이터 엔지니어의 주요 책임 중 하나는 회사의 비즈니스 시스템을 클라우드에 연결하는 것입니다.

오늘날의 클라우드 기반 세계에서는 Google Cloud, Azure 및 Amazon Web Services(AWS)와 같은 서비스를 사용하여 데이터 공급망에서 데이터 처리에 이르는 모든 작업을 클라우드 내에서 수행할 수 있습니다.

효과적인 데이터 엔지니어가 되려면 클라우드 서비스, 장단점, 빅데이터 프로젝트에 적용할 수 있는 방법을 이해해야 합니다. 대부분의 사람들은 가장 널리 사용되는 플랫폼이기 때문에 AWS와 Azure에 익숙합니다.

ETL 기술을 사용하여 데이터 파이프라인 생성

ETL 기술 및 오케스트레이션 프레임워크를 사용하여 데이터 파이프라인을 생성하는 것은 데이터 엔지니어의 주요 임무 중 하나입니다. 이 섹션에 많은 기술이 나열될 수 있지만 데이터 엔지니어는 가장 잘 알려진 Apache NiFi 및 Airflow 중 두 가지에 대해 적어도 익숙해야 합니다.

Airflow 프레임워크를 사용하면 데이터 엔지니어가 데이터 파이프라인을 계획, 생성 및 추적할 수 있습니다. 효과적으로 오케스트레이션 도구입니다. 빅 데이터를 위한 기본적이고 반복 가능한 ETL 프로세스와 관련하여 NiFi는 완벽한 솔루션입니다.

실시간 데이터의 스트림 처리

실시간 데이터를 사용하는 데이터 과학 응용 프로그램은 가장 혁신적입니다. 결과적으로 스트림 처리 프레임워크에 익숙한 후보자에 대한 수요가 높습니다. Kafka Streams, Flink 또는 Spark Streaming과 같은 스트리밍 처리 도구는 경력 발전에 열심인 데이터 엔지니어에게 탁월한 옵션입니다.

스크립트 및 셸 명령 지식

클라우드 및 기타 빅 데이터 프레임워크 및 도구의 대부분의 작업과 루틴은 셸 명령과 스크립트를 사용하여 실행됩니다. 데이터 엔지니어는 터미널을 사용하여 시스템을 탐색하고, 명령을 실행하고, 파일을 편집하는 데 익숙해야 합니다.

소프트 스킬

마지막으로, 데이터 엔지니어는 부서 경계를 넘어 작업하고 비즈니스 리더, 데이터 분석가 및 데이터 과학자의 요구 사항을 이해하기 위해 커뮤니케이션 기술을 보유해야 합니다. 데이터 엔지니어는 특정 조직의 이해 관계자와 소통하기 위해 대시보드, 보고서 및 기타 시각적 개체를 개발해야 할 수 있습니다.

결론

데이터 전문가 지망생은 데이터 엔지니어링을 포함하여 데이터 과학 분야의 흥미로운 여러 직업 중에서 선택할 수 있습니다. 데이터 엔지니어가 되기로 결정했지만 어디서부터 시작해야 할지 잘 모르겠다면 이 기사를 통해 성공하는 데 필요한 구체적인 실용적인 지식에 대한 아이디어를 얻을 수 있기를 바랍니다.