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데이터엔지니어2

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 분야 취업을 준비하는 한 비전공자의 포트폴리오를 검토한 적이 있습니다. SQL로 매출을 집계한 대시보드와 파이썬으로 만든 고객 이탈 예측 모델, 공개 데이터를 수집해 저장한 코드까지 여러 결과물이 들어 있었습니다. 공부한 기술과 프로젝트 수는 충분해 보였지만 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 중 어느 역할에 지원하려는지 물었을 때는 데이터와 관련된 직무라면 모두 지원하고 싶다고 답했습니다. 재구매율을 어떤 기준으로 계산했는지 묻자 SQL이 실행된 과정만 설명했고, 수집 작업이 실패하거나 같은 파일이 다시 들어왔을 때 어떻게 처리할지도 정리되어 있지 않았습니다. 예측 모델 역시 높은 정확도를 강조했지만 실제 예측 시점에 사용할 수 없는 정보가 학습 자료에 포함되어 있었습니다.이 .. 2026. 4. 24.