데이터 엔지니어 취업 준비에서 파이프라인을 이해해야 하는 이유 (ETL, 데이터품질, 자동화)
데이터 엔지니어 취업을 준비하는 분들의 포트폴리오와 모의면접 답변을 점검하다 보면 Python, SQL, Spark, Airflow, Kafka, Docker, 클라우드 같은 기술 이름은 많이 정리되어 있지만, 정작 데이터가 어떤 흐름으로 이동하고 처리되는지 설명이 약한 경우를 자주 봅니다. 데이터를 수집했습니다, 전처리했습니다, 저장했습니다라고 말할 수는 있지만 어떤 원천에서 데이터를 가져왔는지, 어떤 기준으로 변환했는지, 오류 데이터는 어떻게 처리했는지, 작업이 반복될 때 자동화는 어떻게 구성했는지까지 설명하지 못하는 경우가 있습니다. 저는 이 지점이 데이터 엔지니어 준비에서 매우 중요하다고 생각합니다. 데이터 엔지니어는 분석 결과만 만드는 사람이 아니라 데이터가 안정적으로 흐르도록 구조를 만드는 직..
2026. 7. 8.
데이터 직무 차이(직무 구분,역할 비교,준비 방향)
데이터 직무를 준비하려고 채용공고를 열어보면 처음부터 헷갈리는 이름이 많이 보입니다. 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, BI 담당자, 머신러닝 엔지니어, 데이터 플랫폼 운영, 데이터 마케터처럼 모두 데이터와 관련된 직무처럼 보이지만 실제 업무는 꽤 다릅니다. 어떤 직무는 SQL로 데이터를 뽑고 지표를 해석하는 일이 중심이고, 어떤 직무는 데이터가 안정적으로 쌓이도록 파이프라인을 만드는 일이 중요합니다. 또 어떤 직무는 모델을 만들고 예측 성능을 검증하는 데 초점이 있습니다.문제는 데이터 직무 차이를 제대로 이해하지 않은 상태에서 Python, SQL, 머신러닝, 시각화 도구를 한꺼번에 공부하는 경우가 많다는 점입니다. 공부를 많이 하는 것처럼 보이지만, 목표 직무가 분명하지 않으면 ..
2026. 4. 24.
