1부: 기초 역량 강화
프로그래밍, 데이터 구조, 시스템 설계와 같이 시간이 지나도 변치 않는 핵심 기술을 다룹니다.
SQL, 파이썬, LINUX 및 셸 스크립팅
Git을 이용한 버전 관리, 데이터베이스 내부 구조, 분산 시스템 입문
2부: 데이터 플랫폼 아키텍처 설계
데이터를 대규모로 저장, 관리, 처리하는 시스템의 청사진을 그리는 방법을 학습합니다.
데이터 모델링 및 웨어하우징 원칙
최신 데이터 저장 패러다임
처리 엔진 : 배치 vs 스트림
3부: 최신 데이터 스택 구현
현대적인 도구와 클라우드 서비스를 활용하여 실제 데이터 파이프라인을 구축하는 실용적인 기술을 익힙니다.
클라우드 생태계 마스터하기
견고한 데이터 파이프라인 구축
4부: 프로덕션 수준의 안정성 및 거버넌스 확보
데이터의 신뢰성과 보안을 보장하기 위한 품질, 관측 가능성, 거버넌스, DataOps 원칙을 탐구합니다.
데이터 품질 및 관측 가능성
데이터 거버넌스 및 보안
데이터를 위한 DevOps(DataOps)
5부: 머신러닝을 위한 데이터 엔지니어링의 최전선
데이터 엔지니어링이 MLOps와 AI의 성공에 어떻게 기여하는지 살펴봅니다.
데이터 엔지니어를 위한 MLOps 입문
MLOps 비즈니스 성공 사례 분석
포트폴리오 구축 전략
공공 API에서 데이터 수집, 클라우드 스토리지에 저장, DBT로 데이터 모델링, 전체 파이프라인 오케스트레이션, BI 및 간단한 웹 도구로 시각화
문서화 중요
모든 코드는 GitHub에 공개, 프로젝트의 목표, 아키텍쳐 다이어그램, 사용된 기술, 실행방법을 README.md에 상세히 기술
미래 동향 지속적 관심
데이터 메시
생성형 AI : 데이터 파이프라인 코드 생성, SQL 쿼리 최적화, 데이터 문서화 자동화
실시간 분석 보편화 : 배치 처리 중심에서 실시간 스트림 처리 중심으로의 전환 가속
참고 자료
1. 2025년 데이터 엔지니어링 로드맵, 12월 17, 2025에 엑세스, https://brownbears.tistory.com/716
2025년 데이터 엔지니어링 로드맵
서론데이터 엔지니어링의 전략적 중요성현대 기업 환경에서 데이터 엔지니어링은 더 이상 백오피스 지원 기능이 아닙니다. 이는 비즈니스 인텔리전스(BI), 고급 분석, 그리고 인공지능(AI)에 이
brownbears.tistory.com
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