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Python2

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 분석가 도구 (팩트, 경험, 심층분석) 도구를 많이 알면 데이터 분석가가 될 수 있을까요? 저도 처음엔 그렇게 생각했습니다. Python 배우고 SQL 공부하면 취업되는 줄 알았습니다. 그런데 실제로 공부를 시작해 보니, 도구 이름보다 훨씬 앞에 있어야 하는 게 있다는 걸 깨달았습니다. 이 글은 도구 목록이 아니라, 어떤 도구를 왜 배워야 하는지 방향이 필요한 분들을 위해 썼습니다.데이터 분석가가 실제로 쓰는 도구, 팩트부터 정리합니다데이터 분석 업무는 단계마다 쓰는 도구가 다릅니다. 데이터를 정리하는 단계, 꺼내는 단계, 분석하는 단계, 전달하는 단계가 각각 따로 있고, 그 단계마다 맞는 도구가 있습니다.가장 먼저 접하게 되는 건 엑셀입니다. 엑셀은 피벗테이블(PivotTable)을 활용해 대량 데이터를 조건별로 집계하고 요약할 수 있습니다.. 2026. 5. 24.