데이터 엔지니어링 로드맵 2023

데이터 엔지니어링 분야는 지속적으로 발전하고 있으며, 새로운 기술과 도구들이 생겨나고 있습니다.

2023년 데이터 엔지니어 로드맵을 기본적인 학습 경로와 주요 기술 및 도구를 업데이트하여 아래와 같이 정리할 수 있습니다.

 

1. 기본 지식 및 소양
   • 컴퓨터 과학 및 프로그래밍 기본 지식
   • 데이터 구조 및 알고리즘
   • 운영 체제 및 네트워킹
   • 데이터베이스 및 SQL
   • 분산 시스템 기본 개념
2. 프로그래밍 언어
   • Python
   • Java 혹은 Scala
   • SQL
   • 선택적으로: Go, JavaScript, R
3. 데이터 모델링 및 설계
   • 관계형 데이터베이스
   • NoSQL 데이터베이스
   • 데이터 웨어하우스
   • 데이터 레이크
   • 스키마 설계 및 정규화
4. 데이터 저장소 및 처리
   • 관계형 데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle 등
   • NoSQL 데이터베이스: MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis 등
   • 데이터 웨어하우스: Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake 등
   • 데이터 레이크: Apache Hadoop, Amazon S3, Delta Lake 등
   • 데이터 처리 프레임워크: Apache Spark, Apache Flink, Apache Beam, Dask 등
5. 데이터 파이프라인 및 ETL
   • 배치 처리: Apache NiFi, Apache Airflow, Luigi, Prefect 등
   • 스트리밍 처리: Kafka Streams, Apache Flink, Apache Samza, Apache Nifi 등
   • 클라우드 기반 솔루션: AWS Glue, Google Dataflow, Azure Data Factory 등
6. 데이터 통합 및 가상화
   • 데이터 카탈로그: Apache Atlas, DataHub, AWS Glue Data Catalog, Google Data Catalog 등
   • 데이터 가상화: Denodo, Dremio, Apache Drill 등
7. 데이터 인프라 및 운영
   • 클라우드 플랫폼: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, IBM Cloud 등
   • 컨테이너화: Docker, Kubernetes, Apache Mesos 등
   • 데이터 보안: 데이터 암호화, IAM, 데이터 마스킹 등
   • 모니터링 및 로깅: ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana, Prometheus 등
8. 머신러닝 엔지니어링
   • 머신러닝 프레임워크: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등
   • 머신러닝 파이프라인: MLflow, Kubeflow, Apache Airflow, TFX (TensorFlow Extended) 등
   • 모델 서빙 및 배포: TensorFlow Serving, NVIDIA Triton Inference Server, Seldon Core 등
   • 특성 저장소: Feast, Tecton, Hopsworks Feature Store 등
   • 실험 관리 및 모델 모니터링: MLflow, Weights & Biases, Neptune.ai 등
   • 클라우드 기반 머신러닝 서비스: AWS SageMaker, Google AI Platform, Microsoft Azure ML 등
9. 실시간 분석 및 데이터 시각화
   • 실시간 분석: Apache Druid, Pinot, ClickHouse, TimescaleDB 등
   • 데이터 시각화 도구: Tableau, Power BI, Looker, Apache Superset, Metabase 등
   • 대시보드 및 리포트 생성: Grafana, Kibana, Redash 등

이러한 기술 및 도구들을 숙지하고 실습 경험을 쌓는 것이 데이터 엔지니어로 성장하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 협업 능력, 지속적인 학습, 문제 해결 능력 등의 소프트 스킬도 중요합니다. 최신 기술 트렌드에 유의하고 새로운 도구 및 플랫폼을 지속적으로 학습하자!

 

 

읽어볼만한 글

https://tech.kakao.com/2020/11/30/kakao-data-engineering/

데이터 엔지니어링이란