데이터 엔지니어가 되는 방법 - DATAVERSITY

데이터 엔지니어가 되는 방법 – DATAVERSITY

타임 스탬프 : 6 년 2024 월 3 일 오전 35시 XNUMX 분
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데이터 엔지니어데이터 엔지니어
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데이터 엔지니어의 작업은 매우 기술적입니다. 그들은 설계 및 유지 관리를 담당합니다. 데이터 시스템 아키텍처, 이는 분석 인프라부터 데이터 웨어하우스까지 다양한 개념을 통합합니다. 데이터 엔지니어는 일반적으로 사용되는 스크립팅 언어에 대한 확실한 이해가 필요하며 데이터 분석 시스템을 활용하고 개선하여 데이터 품질 향상과 수량 증가의 꾸준한 발전을 지원할 것으로 예상됩니다. 데이터 엔지니어 또한 모델링, 마이닝, 검증 및 획득에 사용되는 단계와 프로세스를 만드는 일도 담당합니다.

XNUMXD덴탈의 숙련된 데이터 엔지니어에 대한 수요 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 현대 사회에서 기업과 조직은 강력한 기능을 요구합니다. 데이터 아키텍처 데이터를 저장하고 액세스하기 위한 것입니다. 조직이 데이터 과학을 사용하도록 확장하려면 데이터 엔지니어가 필요합니다. 결과적으로 최근 데이터 엔지니어에 대한 실행이 있었습니다.

데이터 엔지니어 vs. 데이터 과학자

XNUMXD덴탈의 기술과 책임 데이터 과학자와 데이터 엔지니어의 비율은 겹치는 경우가 많지만 두 직위가 점점 더 별개의 역할로 분리되고 있습니다. 데이터 과학자들은 다음의 번역에 집중하는 경향이 있습니다. 빅 데이터 데이터 엔지니어는 데이터 아키텍처 및 데이터 생성을 위한 인프라 구축에 훨씬 더 집중합니다. 데이터 과학자는 자신이 작업하는 환경과 인프라를 구축하기 위해 데이터 엔지니어가 필요합니다.

데이터 과학자 인프라를 구축하고 유지 관리하는 것보다 인프라와 상호 작용하는 데 더 중점을 둡니다. 데이터 과학자에게는 원시 데이터를 가져와 유용하고 이해 가능하며 실행 가능한 정보로 바꾸는 책임이 있습니다. 데이터 과학자는 빅 데이터로 작업하고, 데이터 엔지니어는 데이터 인프라 및 기반으로 작업합니다.

데이터 기반

A 데이터 기반 모든 유형의 보고 및 분석을 지원합니다. 데이터 엔지니어의 목표는 보고 및 분석을 지원하기 위해 신뢰할 수 있고 통합된 최신 데이터를 제공하는 것입니다. 강력한 데이터 기반은 조직에 엄청난 이점을 제공하여 행동과 의사결정의 효율성을 높여줍니다. 유용한 이점은 다음과 같습니다.

  • 조직의 의사소통 및 협업 개선
  • 데이터 원스톱 쇼핑
  • 보관된 기록의 단일 버전
  • 전사적 정보에 대한 공통 이해 지원

효율적인 데이터 기반을 구현하지 않음으로써 현대 조직은 보안 위험을 증가시키고 조직 내 비효율성을 지원합니다. 열악한 데이터 기반은 동일한 질문에 대해 여러 가지 답변을 제공하고 지능적이지 않은 비즈니스 결정을 지원할 수 있습니다.

데이터 엔지니어링 기술

데이터 엔지니어는 데이터베이스 관리에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 구조화 된 쿼리 언어 (SQL). 이들은 인프라, 도구, 프레임워크 및 서비스를 구축합니다. 일부 사람들은 데이터 엔지니어링이 데이터 과학보다 소프트웨어 엔지니어링 및 앱 개발과 더 유사해졌다고 믿습니다. 기타 유용한 기술은 다음과 같습니다.

  • Apache Hadoop, Hive, MapReduce 및 Hbase 경험이 있습니다.
  • 기계 학습 (ML)은 주로 데이터 과학자의 초점이지만 이에 대한 어느 정도 이해하는 것도 데이터 엔지니어링에 중요합니다. ML은 빅데이터와 밀접한 관련이 있습니다. (ML은 빅데이터 처리를 간소화했으며 빅데이터를 처리하고 이해하기 위한 다양한 기술을 지원합니다.)
  • 코딩 지식은 확실히 플러스입니다. C/C++, Java, Python, Perl, Golang 또는 기타 언어에 익숙하면 매우 유용할 수 있습니다. Linux, UNIX 및 Solaris를 잘 이해하는 것도 매우 도움이 됩니다. 이러한 시스템에는 운영 체제 기능 및 하드웨어에 대한 상당한 루트 액세스가 제공되기 때문입니다.
  • ETL(추출, 변환 및 로드) 경험은 필수다 이 직책을 위해. ETL은 소스 시스템에서 데이터를 가져온 다음 데이터 웨어하우스에 저장하는 데 사용되는 데이터 웨어하우징 프로세스입니다. 다음과 같은 ETL 도구에 대한 지식 구획 or 오라클 웨어하우스 빌더, 데이터 저장 솔루션 등 Panoply or 적색 편이, 꽤 가치가 있습니다.

ETL(추출, 변환 및 로드)

컴퓨팅 세계에서는 ETL 데이터베이스 및 창고 건설에 사용됩니다. 추출, 변환, 로딩은 1970년대에 대중화되었습니다. 데이터 추출은 동종 또는 이기종 데이터 소스에서 추출되는 데이터를 의미합니다. 데이터 변환은 저장(나중에 연구 및 분석) 목적으로 데이터가 적절한 구조 또는 형식으로 변환되는 것을 표현합니다. 데이터 로딩은 번역된 데이터를 데이터 마트, 데이터 저장소 또는 데이터 웨어하우스로 다운로드하는 프로세스입니다.

잘 설계된 ETL 시스템은 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 데이터 일관성과 품질 표준을 시행할 수 있습니다. 또한 개발자가 애플리케이션을 구축하고 최종 사용자가 그 가치를 결정할 수 있도록 준비된 프레젠테이션 형식으로 데이터를 제공할 수도 있습니다.

ETL 시스템은 전통적으로 여러 애플리케이션, 다양한 공급업체 및 컴퓨터 하드웨어의 데이터를 통합합니다. 원본 데이터가 포함된 별도의 시스템은 종종 다른 사람에 의해 운영되고 제어됩니다. 예를 들어 급여 회계 시스템의 관리자는 판매 및 구매 데이터를 결합할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 저장, 보고, 데이터 분석에 사용됩니다. 현대사회 발전에 꼭 필요한 비즈니스 인텔리전스. 데이터 웨어하우스는 하나 이상의 소스에서 들어오는 통합 데이터를 중앙 집중식으로 저장하는 데 사용됩니다. 분석 보고서를 개발하는 데 사용되는 현재 및 과거 데이터를 모두 저장합니다.

없이 데이터웨어 하우스 (또는 업데이트된 아키텍처 대응 데이터 레이크), 빅 데이터 처리 및 데이터 과학과 관련된 모든 활동은 엄청나게 비싸거나 확장이 불가능해집니다. 지능적으로 설계된 데이터 웨어하우스가 없으면 분석가는 동일한 질문을 조사한 후에도 다른 결과를 쉽게 보고할 수 있습니다. 또한 데이터 웨어하우스가 없는 상태에서 실수로 프로덕션 데이터베이스를 조사하려고 시도하여 지연이나 중단이 발생할 수도 있습니다.

데이터 엔지니어 되기

일반적으로 데이터 엔지니어는 자격증 및 기타 교육과 함께 정보 기술 또는 컴퓨터 과학 학위를 취득합니다. 데이터 엔지니어링 학교는 일반적으로 각 작업 환경의 개별화된 요구로 인해 더 큰 유연성을 가지고 교육에 접근합니다.

학위와 전문적인 훈련은 중요하지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. 추가 인증은 매우 중요할 수 있습니다. 유용한 데이터 엔지니어링 인증에는 다음이 포함됩니다.

2차 자격증도 가능합니다. 예를 들어, MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert)는 광범위한 주제를 다루며 MCSE: 데이터 관리 및 분석을 포함한 특정 주제에 하위 인증을 적용합니다. MCSA: 비즈니스 인텔리전스 보고; 및 MCSA: 마이크로소프트 클라우드 플랫폼. 또한 데이터 산업 이벤트는 훈련 및 교육의 훌륭한 소스를 제공할 수 있습니다(그리고 네트워크 구축을 위한 훌륭한 기회도 제공합니다). 온라인 강좌는 특정 상황에 대한 유용한 교육도 제공할 수 있습니다. 사용할 수 있는 것이 많습니다.

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