AI 요약관련 정보

• 데이터 엔지니어링은 지저분한 원시 데이터를 분석, 머신러닝, 비즈니스 의사결정에 활용 가능한 깨끗하고 유용한 형식으로 변환하는 시스템을 구축하여 데이터를 '사용 가능하게' 만드는 과정입니다. 🏗️
• 이들은 테라바이트, 페타바이트, 엑사바이트에 달하는 방대한 데이터를 수집, 처리, 정제, 저장하는 확장 가능한 시스템을 설계, 구축 및 유지 관리합니다. 📏
• 데이터 엔지니어의 주요 업무는 ETL 파이프라인 설정, Python/SQL 스크립트 작성, API 통합, AWS/GCP와 같은 클라우드 인프라 관리, Apache Spark, Airflow, Kafka 같은 도구를 사용한 대규모 데이터 처리 등을 포함합니다. 🛠️
• 데이터 엔지니어는 데이터 분석가 및 과학자와 긴밀히 협력하여 대시보드, 인사이트, 머신러닝 모델에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다. 🤝
• 다른 데이터 역할과 비교했을 때, 데이터 분석가는 현재 상황 파악, 데이터 과학자는 미래 예측, 데이터 솔루션 엔지니어는 전체 아키텍처 설계, 그리고 데이터 엔지니어는 전체 시스템을 운영하는 역할을 담당합니다. ⚙️
• 데이터 엔지니어링 분야는 미국에서만 6,000개 이상의 일자리가 있을 정도로 수요가 엄청나며, 초봉은 12만 달러 이상, 최고 연봉은 17만 5천 달러 이상으로 높은 급여를 자랑합니다. 💰
• 전 세계 데이터 엔지니어링 시장은 2028년까지 1,900억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며 매년 두 자릿수 성장을 기록하는 빠르게 발전하는 분야입니다. 🚀
• 데이터 파이프라인 구축, 클라우드 인프라 작업, 대규모 데이터 세트 처리와 같은 데이터 엔지니어링 기술은 백엔드 개발자, 풀스택 엔지니어, ML 엔지니어, 데이터 과학자 등 다양한 직무에서 경력에 큰 이점을 제공합니다. ✨
• Zero to Mastery의 데이터 엔지니어링 커리어 패스를 통해 실전 프로젝트를 수행하고 업계 도구를 익혀 취업 준비를 할 수 있습니다. 🎓