데이터 엔지니어

되는 방법

데이터 엔지니어는 컴퓨터공학, 소프트웨어공학, 통계학 관련 학사 이상 학위가 일반적인 진입 경로이며, 부트캠프나 독학으로 전환하는 사례도 증가하고 있다. Python·SQL 프로그래밍 능력은 필수이며, Apache Spark·Kafka·Airflow 같은 빅데이터 처리 프레임워크와 클라우드 데이터 플랫폼(AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake 등) 경험이 요구된다. 데이터 분석가나 백엔드 개발자에서 데이터 엔지니어로 전환하는 경로도 흔하며, ETL 파이프라인 구축 포트폴리오가 이직에 결정적이다. 정보처리기사·빅데이터분석기사 취득 후 클라우드 자격증(AWS Data Engineer, Google Professional Data Engineer)을 병행하는 것이 권장된다.^[6]

정규 교육과정

• •pandas, PySpark 등 Python 데이터 처리 라이브러리와 복잡한 SQL 쿼리 최적화를 학습해 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 역량을 갖춘다.
• •분산 데이터 처리 프레임워크인 Spark, 실시간 스트리밍 플랫폼 Kafka, Flink를 학습해 대규모 데이터 파이프라인 구축 역량을 키운다.
• •데이터 수집·변환·적재(ETL/ELT) 파이프라인 설계와 Apache Airflow를 이용한 워크플로우 오케스트레이션을 실습한다.
• •주요 클라우드 데이터 웨어하우스 플랫폼의 아키텍처와 운영 방법을 학습해 클라우드 환경에서 데이터 엔지니어링을 수행하는 역량을 갖춘다.
• •스타 스키마, 스노우플레이크 스키마, 데이터 레이크하우스 아키텍처 등 현업에서 활용되는 데이터 모델링 방법론을 학습한다.
• •dbt를 활용해 SQL 기반의 데이터 변환 계층을 설계하고 버전 관리·테스트·문서화를 적용하는 데이터 엔지니어링 현대화 방법을 익힌다.^[7]