2024 데이터 엔지니어로 가는 길

 

 데이터 엔지니어링은 점점 더 복잡해지고 있죠. Spark, Flink, BigQuery 같은 툴들에 Iceberg까지... 솔직히 이름만 들어도 부담스럽잖아요. 😵‍💫 게다가 Python, SQL만 공부한다고 되는 것도 아니고요. 그래서 제가 이 복잡한 길을 좀 더 쉽고 구체적으로 정리해 봤어요. 함께 하나씩 뜯어봅시다. 👇

 

데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 요소

기술 역량

데이터 엔지니어링의 핵심은 아래 기술들을 다루는 능력입니다.

스킬	상세 내용
SQL & Python	데이터를 다룰 수 있는 기본 언어. SQL은 필수, Python은 데이터 처리 및 파이프라인 구현용.
분산 컴퓨팅	Spark, BigQuery, Snowflake 같은 분산 처리 도구 중 하나 이상 숙달.
오케스트레이션	데이터 파이프라인 자동화 도구(Airflow, Databricks Workflows 등) 이해.
데이터 모델링	Kimball, Dimensional 방식 등 데이터 구조화 방법 이해.
데이터 품질 관리	중복 제거, NULL 처리, 데이터 검증 도구(Great Expectations) 활용.

💡 팁:
모든 기술을 한 번에 익히려 하지 말고, 하나씩 천천히 배우세요. 예를 들어 Python부터 시작한 후 SQL, 그다음 Spark 같은 순서로요.

 

SQL 학습 및 숙련

SQL은 데이터 엔지니어링의 언어라고 해도 과언이 아니에요. 꼭 알아야 할 핵심은 다음과 같아요.

SQL 핵심 기술	설명
JOIN 유형	INNER JOIN, LEFT JOIN, FULL OUTER JOIN (RIGHT JOIN은 거의 안 써요).
GROUP BY와 DISTINCT	데이터 집계와 고유 데이터 추출.
윈도우 함수	RANK, ROW_NUMBER, DENSE_RANK의 차이를 이해하고 활용.
CTE와 Temp Table	복잡한 쿼리를 간단히 작성하는 데 필수.
분산 환경에서의 SQL	JOIN, GROUP BY에서 발생하는 셔플 이해와 최적화.

추천 학습 사이트로는 DataExpert.io, DataLemur, StrataScratch가 있어요. 😎

 

Python & Scala

언어는 Python부터 시작하세요. 초보자가 배우기에 더 쉽고, 데이터 엔지니어링에서 많이 쓰이거든요.

Python 필수 개념	Scala 필수 개념
데이터 구조: 리스트, 딕셔너리	컬렉션: 리스트, 맵, 세트
알고리즘: 반복문, 이진 검색	병렬 처리 및 스트림 처리
Spark UDF 작성	Spark API 활용

Python은 주로 Airflow DAG 작성, API 연동, Spark 작업 최적화에 쓰입니다.

 

분산 컴퓨팅과 데이터 처리

분산 컴퓨팅은 데이터 엔지니어의 심장 같은 기술이에요. 이 중 Spark가 가장 널리 쓰이고요.

핵심 기술	설명
셔플과 스큐 관리	Broadcast JOIN, Bucket JOIN으로 데이터 처리 속도 최적화.
파티셔닝	큰 데이터셋을 효율적으로 나눠 병렬 처리 속도 개선.
출력 데이터 최적화	Parquet 파일의 런 렝스 압축(run length encoding) 활용.
Spark 3+ 적응형 실행	작업 상황에 따라 리소스를 동적으로 최적화.

💡 팁:
Spark를 처음 배운다면 간단한 ETL 파이프라인부터 시작하세요. 데이터를 읽고 변환한 뒤 저장하는 기본 작업만 익혀도 큰 도움이 돼요.

 

데이터 품질과 모델링

데이터 품질은 중복, NULL 값, 형식 문제를 점검하는 게 중요해요. Great Expectations 같은 도구를 사용하면 자동으로 품질 체크를 추가할 수 있어요.

데이터 모델링은 아래 3가지 방식을 꼭 이해하세요:

모델링 방식	장점	단점
관계형 모델링	데이터 중복 최소화, 명확한 구조	복잡하고 설계 시간이 오래 걸림
Dimensional(Kimball)	분석에 최적화, 성능 우수	데이터 중복 증가
One Big Table	간단하고 직관적	큰 데이터셋에서는 성능 저하 가능

💡 팁:
초기 프로젝트에서는 One Big Table로 시작해도 괜찮아요. 이후 필요에 따라 Dimensional 모델로 확장하면 돼요.

 

포트폴리오 프로젝트 제작

포트폴리오는 "내가 할 줄 아는 것"을 보여주는 최고의 방법이에요.

1. 관심 있는 주제로 프로젝트를 만드세요.
   예) 날씨 데이터를 분석해서 시각화하기.
2. 최신 기술(Spark, Snowflake)을 적극 활용하세요.
3. 프론트엔드 연계 툴(Tableau, Power BI)을 추가하세요.

 

개인 브랜딩과 인터뷰 준비

LinkedIn 프로필은 꾸준히 업데이트하세요. 학습 과정, 프로젝트 결과물을 공유하면 인지도도 올라가고 네트워킹도 돼요. 인터뷰 때는 질문에 차분히 답하고, 긍정적인 태도를 유지하는 게 핵심이에요.

 

결론: 데이터 엔지니어링, 어렵지만 도전할 만해요

2024년 데이터 엔지니어 취업은 분명 쉽지 않은 여정이에요. 하지만 체계적인 학습과 프로젝트, 그리고 개인 브랜딩을 잘하면 충분히 가능성이 있어요. 저도 이 로드맵을 따라가고 있으니 우리 같이 도전해 봐요! 🔥

 

 

 

참고자료

https://news.hada.io/topic?id=17939