데이터 엔지니어링은 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석하기 위한 시스템을 설계하고 구축하는 관행입니다. 이는 거의 모든 산업 분야에 적용할 수 있는 광범위한 분야입니다. 이 글은 데이터 엔지니어가 되는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공하는 것을 목표로 합니다.
대부분의 데이터 엔지니어는 컴퓨터 과학 또는 클라우드 컴퓨팅, 코딩 기술, 데이터베이스 설계와 같은 기본 사항을 가르치는 관련 분야의 학사 배경을 가지고 있습니다.
데이터 엔지니어가 되려면 먼저 다음과 같은 데이터 엔지니어링 기술 개발에 집중해야 합니다.
코딩. 데이터 엔지니어링에 적용할 수 있는 일반적인 프로그래밍 언어는 SQL, NoSQL, Python, Java, R 및 Scala입니다. 이 역할을 수행하려면 이러한 언어에 능숙해야 합니다.
관계형 및 비관계형 데이터베이스. 데이터베이스는 데이터 저장을 위한 가장 일반적인 솔루션 중 하나입니다.
(ETL) 시스템을 추출, 변환 및 로드합니다. 이는 데이터가 데이터베이스 및 기타 소스에서 데이터 웨어하우스와 같은 단일 저장소로 이동되는 프로세스입니다.
빅 데이터 도구. 데이터 엔지니어는 일반 데이터만 다루는 것이 아닙니다. 도구와 기술은 발전하고 있으며 회사마다 다르지만 인기 있는 도구로는 Hadoop, MongoDB, Kafka 등이 있습니다. 두 번째 단계는
인증을 받는 것입니다. 인증은 고용주에게 자신의 기술을 검증합니다. 일반적인 자격증에는 빅 데이터 엔지니어, Cloudera Certified Professional Dat, IBM Certified Data Engineer 또는 Google Cloud Certified Professional Data Engineer가 포함됩니다. 데이터 엔지니어링 프로젝트 포트폴리오 구축. 포트폴리오는 채용 담당자, 고용 관리자 및 잠재적 고용주로서 구직에서 핵심 구성 요소인 경우가 많습니다.