데이터 엔지니어에 대한 질문

Question

기본적인 언어와 Mysql을 제외한 다른 필요한 기술들은 어떤게 있나요? 아예 알못이라

kenu,전독시 · Answer

이렇다고 합니다.데이터 엔지니어에게 필요한 기술ChatGPT데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석하기 위해 다양한 기술과 도구를 사용합니다. 다음은 데이터 엔지니어에게 필요한 주요 기술입니다.데이터베이스 관리 시스템 (DBMS): 데이터 엔지니어는 데이터를 저장하고 관리하기 위해 DBMS를 이해하고 사용해야 합니다. 관계형 데이터베이스 시스템 (예: MySQL, PostgreSQL)뿐만 아니라 NoSQL 데이터베이스 (예: MongoDB, Cassandra)에 대한 이해도가 필요합니다.데이터 웨어하우징: 대규모 데이터 저장소를 구축하고 유지하기 위해 데이터 웨어하우징 기술을 이해해야 합니다. 데이터 웨어하우징 도구 (예: Apache Hadoop, Apache Spark)와 데이터 모델링 기술을 사용하여 데이터를 구조화하고 추출, 변환, 로드 (ETL) 프로세스를 구현할 수 있어야 합니다.프로그래밍 언어: 데이터 엔지니어는 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 처리 및 분석 작업을 자동화해야 합니다. Python, Java, Scala, 또는 R과 같은 언어를 이해하고 사용할 수 있어야 합니다.분산 시스템: 대용량 데이터 처리를 위해 분산 시스템을 이해하고 사용할 수 있어야 합니다. Apache Hadoop, Apache Spark와 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 이해해야 합니다.데이터 파이프라인 구축: 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 구축하여 데이터를 추출, 변환 및 로드하고 데이터 처리 및 분석 작업을 수행해야 합니다. 이를 위해 Apache Kafka, Apache Airflow, AWS Glue 등의 도구와 기술을 이해하고 사용할 수 있어야 합니다.데이터 품질 및 모니터링: 데이터의 품질과 정확성을 유지하기 위해 데이터 품질 검사와 데이터 모니터링을 수행해야 합니다. 데이터 품질 도구와 기술 (예: 데이터 프로파일링, 데이터 유효성 검사) 및 모니터링 도구와 기술 (예: 데이터 품질 대시보드, 경고 시스템)에 대한 이해가 필요합니다.클라우드 기술: 대부분의 데이터 엔지니어링 작업은 클라우드 환경에서 이루어집니다. AWS, Azure, Google Cloud Platform과 같은 클라우드 서비스와 관련된 기술을 이해하고 사용할 수 있어야 합니다.데이터 시각화: 데이터 엔지니어는 데이터를 시각적으로 표현하고 이해하기 쉽게 전달할 수 있어야 합니다. Tableau, Power BI, Matplotlib 등의 데이터 시각화 도구와 기술에 대한 이해가 필요합니다.데이터 엔지니어링은 계속 발전하고 있는 분야이므로, 새로운 기술과 도구를 습득하고 학습하는 능력도 매우 중요합니다.

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