성공적인 데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 상위 6가지 기술 [2022]

데이터 엔지니어링 분야에서 경력을 쌓고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르십니까? 그럼 당신은 바로 이곳에 왔습니다. 이 기사에서는 기술 기술과 사용자가 숙지해야 하는 프로그램을 포함하여 가장 중요한 데이터 엔지니어링 기술에 대해 설명합니다.

긴 글이므로 나중에 다시 방문할 수 있도록 이 페이지를 북마크에 추가하는 것이 좋습니다.

데이터 엔지니어링 기술

1. 데이터 웨어하우징

데이터 웨어하우스를 사용하면 쿼리 및 분석을 위해 많은 양의 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터는 ERP 소프트웨어, 회계 소프트웨어 또는 CRM 솔루션과 같은 여러 소스에서 가져올 수 있습니다. 조직은 이 데이터를 사용하여 보고서를 생성하고, 분석을 수행하고, 데이터 마이닝을 수행하여 귀중한 통찰력을 생성합니다.

데이터 웨어하우징의 기본 개념과 이 분야와 관련된 도구, Amazon Web Services, Microsoft Azure에 익숙해야 합니다. 데이터 웨어하우징은 데이터 엔지니어링 전문가에게 필요한 기본 기술 중 하나입니다.

2. 머신러닝

머신 러닝은 지난 몇 년 동안 가장 인기 있는 기술 중 하나가 되었습니다. 기계 학습 알고리즘은 과거 및 현재 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다.

데이터 엔지니어는 기계 학습 및 해당 알고리즘의 기본 사항만 숙지하면 됩니다. 기계 학습에 익숙해지면 조직의 요구 사항을 이해하고 데이터 과학자와 보다 효율적으로 협업하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이점 외에도 기계 학습에 대해 배우면 더 나은 데이터 파이프라인을 구축하고 더 나은 모델을 생성하는 데 도움이 됩니다.

3. 데이터 구조

데이터 엔지니어는 일반적으로 데이터 최적화 및 필터링을 수행하지만 데이터 구조의 기본 사항을 알고 있으면 도움이 됩니다. 조직 목표의 다양한 측면을 이해하는 데 도움이 되고 다른 팀 및 구성원과 잘 협력하는 데 도움이 됩니다.

4. ETL 도구

ETL은 Extract, Transfer, Load의 약자이며 소스에서 데이터를 추출하고 형식으로 변환하여 데이터 웨어하우스에 저장하는 방법을 나타냅니다. ETL은 일괄 처리를 사용하여 사용자가 특정 비즈니스 문제에 따라 관련 데이터를 분석할 수 있도록 합니다.

여러 소스에서 데이터를 가져오고 동일한 규칙에 특정 규칙을 적용한 다음 조직의 모든 사람이 사용하거나 볼 수 있는 데이터베이스에 데이터를 로드합니다. 아시다시피 ETL 도구는 데이터 엔지니어링 전문가에게 가장 중요한 기술 중 하나입니다.

5. 프로그래밍 언어(Python, Scala, Java)

Python, Java 및 Scala는 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 일부입니다. Python은 통계 분석 및 모델링을 수행하는 데 도움이 되기 때문에 데이터 엔지니어에게 꼭 필요한 도구입니다. 반면에 Java는 데이터 아키텍처 프레임워크로 작업하는 데 도움이 되며 Scala는 단순히 동일한 프레임워크의 확장입니다.

이 분야에 대한 직업 설명의 거의 70%에 Python이 기술로 필요합니다. 데이터 엔지니어는 여러 프로그래밍 언어로 작업해야 하므로 강력한 코딩 기술이 있어야 합니다. Python 외에도 인기 있는 다른 프로그래밍 기술에는 .NET, R, Shell Scripting 및 Perl이 있습니다.

Java 및 Scala는 중요한 Hadoop 구성 요소인 MapReduce와 함께 작업할 수 있도록 하므로 매우 중요합니다. 마찬가지로 Python은 데이터 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이러한 프로그래밍 언어 중 하나 이상을 마스터해야 합니다.

주의해야 할 또 다른 언어는 C++입니다. 사전 정의된 알고리즘 없이 방대한 양의 데이터를 계산할 수 있습니다. 게다가 1초 안에 1GB 이상의 데이터를 제공하는 유일한 프로그래밍 언어입니다. 이러한 장점 외에도 C++를 사용하면 실시간으로 예측 분석을 적용하고 알고리즘을 재교육할 수 있습니다. 데이터 엔지니어에게 필요한 가장 중요한 기술 중 하나입니다.

6. 분산 시스템

분산 시스템은 조직의 스토리지 및 운영 비용을 줄여주기 때문에 널리 보급되었습니다. 이를 통해 조직은 소규모 저장소의 분산 네트워크에 많은 양의 데이터를 저장할 수 있습니다. 분산 시스템이 도래하기 전에는 조직이 더 큰 스토리지 솔루션에 투자해야 했기 때문에 데이터 저장 및 분석 비용이 상당히 비쌌습니다.

이제 Apache Hadoop과 같은 분산 시스템은 매우 대중적이며 데이터 엔지니어는 이에 익숙해야 합니다. 분산 시스템이 어떻게 작동하고 어떻게 사용할 수 있는지 알아야 합니다. 분산 시스템과 별개로 이를 통해 정보를 처리하는 방법을 알고 있어야 합니다.

Apache Hadoop은 널리 사용되는 분산 프레임워크인 반면 Apache Spark는 대용량 데이터를 처리하기 위한 프로그래밍 도구입니다. 데이터 엔지니어링 전문가에게 필수적인 기술 중 하나이므로 두 가지 모두에 대해 잘 알고 있어야 합니다.

데이터 엔지니어링을 위한 프레임워크

1. 아파치 하둡

Apache Hadoop은 빅 데이터 애플리케이션을 저장하고 관리할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이러한 애플리케이션은 클러스터 내 시스템에서 실행되며 Hadoop은 이를 관리하는 데 도움이 됩니다. 가장 중요한 데이터 엔지니어링 기술 중 하나는 Hadoop 애플리케이션을 만들고 이를 효과적으로 관리하는 것입니다. Hadoop은 2006년 출시된 이후로 모든 데이터 전문가에게 필수품 중 하나가 되었습니다. 데이터 구현을 보다 쉽고 효과적으로 만드는 다양한 도구 모음이 있습니다.

Hadoop을 사용하면 간단한 프로그래밍 구현을 사용하여 대규모 데이터 세트의 분산 처리를 수행할 수 있습니다. 이 도구와 함께 R, Python, Java 및 Scala를 사용할 수 있습니다. 이 프레임워크를 사용하면 분산 네트워크를 통해 작업을 수행할 수 있으므로 기업에서 대량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다. Apache Hadoop은 업계의 필수 요소이며 이에 대해 잘 알고 있어야 합니다.

2. 아파치 스파크

Apache Spark는 데이터 엔지니어가 되려면 반드시 숙지해야 하는 또 다른 필수 도구입니다. Spark는 클러스터 컴퓨팅을 위한 오픈 소스 분산 범용 프레임워크입니다. 내결함성 및 데이터 병렬 처리로 클러스터를 프로그래밍할 수 있는 인터페이스를 제공합니다. Spark는 메모리 내 캐싱 및 최적화된 쿼리 구현을 사용하여 모든 데이터 크기에 대해 쿼리를 빠르게 처리합니다. 대규모 데이터 처리에 필수적인 도구입니다.

많은 양의 데이터를 빠르게 처리하는 기능 외에도 Apache Hadoop과 호환되므로 상당히 유용한 도구입니다. Apache Spark를 사용하면 데이터 입력 및 출력이 일정한 스팀 처리를 수행할 수 있습니다. Spark는 Hadoop보다 효율적이므로 데이터 엔지니어에게 인기 있는 도구가 되었습니다.

3. AWS

AWS는 Amazon Web Service의 약자로 가장 널리 사용되는 데이터 웨어하우징 도구입니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 장기적으로 볼 수 있도록 도와주는 분석 및 쿼리에 중점을 둔 관계형 데이터베이스입니다. 데이터 웨어하우스는 하나(또는 여러) 소스에서 통합된 데이터의 기본 리포지토리입니다.

데이터 엔지니어는 많은 데이터 웨어하우스와 작업해야 하므로 다양한 데이터 웨어하우징 응용 프로그램에 익숙해야 합니다. AWS와 Redshift는 대부분의 데이터 웨어하우스가 이 두 가지를 기반으로 하므로 반드시 숙지해야 하는 두 가지 도구입니다.

AWS는 데이터 엔지니어링 도구에도 액세스할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼이므로 이를 배우면 다른 도구를 사용하는 데 확실히 도움이 됩니다. 거의 모든 데이터 엔지니어링 직무를 설명하려면 AWS에 익숙해야 합니다.

4. 애저

Azure는 대규모 분석 솔루션을 구축하는 데 도움이 되는 클라우드 기반 기술입니다. AWS와 마찬가지로 모든 데이터 엔지니어에게 필수품입니다. Azure는 패키지 분석 시스템으로 애플리케이션 및 서버 지원을 자동화합니다. 기본적으로 Azure는 데이터 센터를 통해 서비스와 애플리케이션을 구축, 배포, 테스트 및 관리하는 데 널리 사용됩니다. Iaas(Infrastructure as a Service), SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service) 등 다양한 솔루션을 보유하고 있습니다.

Azure를 사용하면 Windows 기반 서버 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 설정할 수 있습니다. Windows가 널리 사용되기 때문에 이 도구에 대한 수요가 상당히 높습니다.

5. Amazon S3 및 HDFS

Amazon S3(Amazon Simple Storage Service)는 확장 가능한 스토리지 인프라를 제공하는 AWS의 일부입니다. HDFS는 Hadoop 분산 파일 시스템이며 Apache Hadoop을 위한 분산 스토리지 시스템입니다. 이 두 도구를 모두 사용하면 쉽게 저장하고 확장할 수 있습니다.

이 두 가지 솔루션의 도움으로 조직은 거의 무제한의 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 스토리지를 제공하므로 어디서나 데이터에 액세스하여 작업할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 모바일 애플리케이션, IoT 애플리케이션, 엔터프라이즈 애플리케이션, 웹사이트 등에 스토리지를 제공하는 데 널리 사용됩니다.

6. SQL과 NoSQL

SQL 및 NoSQL은 모든 데이터 엔지니어에게 필수입니다. SQL은 관계형 데이터베이스 시스템을 관리하고 생성하기 위한 기본 프로그래밍 언어입니다. 관계형 데이터베이스 시스템은 행과 열을 포함하고 널리 사용되는 테이블입니다. 반면 NoSQL 데이터베이스는 테이블 형식이 아니며 데이터 모델에 따라 다양한 종류가 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 일반적인 예는 문서와 그래프입니다.

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 사용하는 방법을 알아야 하며 이를 위해서는 SQL 및 NoSQL에 익숙해야 합니다. 일부 추가 SQL 기술에는 MongoDB, Cassandra, Big Query 및 Hive가 있습니다. SQL과 NoSQL에 대해 배우면 모든 종류의 데이터베이스 시스템과 작업할 수 있습니다.

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데이터 엔지니어링에 필요한 기술을 배우는 방법?

보시다시피 데이터 엔지니어링은 상당히 발전된 분야이며 많은 기술을 배워야 합니다. 이러한 모든 기술을 배우는 것은 상당히 어렵고 번거로울 수 있습니다. 우리가 논의한 다양한 데이터 엔지니어링 기술을 배우는 가장 좋은 방법은 upGrad의 데이터 엔지니어링 과정 을 확인할 수 있습니다 .

과정은 체계적이고 능률적인 학습 경험을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 당사의 데이터 엔지니어링 과정을 통해 신속하게 의심을 해소할 수 있는 업계 멘토로부터 배울 수 있습니다. 이 과정은 산업 프로젝트를 제공하여 기술을 테스트하고 얼마나 멀리 왔는지 확인할 수 있습니다.

프로젝트는 진행 상황을 측정하고 기술의 적용을 배우는 훌륭한 방법이 될 수 있습니다. 우리 과정은 취업 지원 및 학습 지원과 함께 제공되므로 문제에 직면하지 않습니다.

결론

데이터 엔지니어링 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있다면 이 기사에 나열된 모든 기술을 배워야 합니다. 데이터 엔지니어링 전문가에게 필요한 기본 기술입니다.

데이터 엔지니어링 기술에 대한 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사와 관련하여 질문이나 제안 사항이 있으면 아래 의견 섹션을 통해 알려주십시오. 기꺼이 도와드리겠습니다!