ETL (4) 썸네일형 리스트형 데이터 엔지니어 vs. 데이터 사이언티스트: 두 직업의 차이와 협업 방식 🤝 현대 기업에서 데이터의 중요성이 커지면서 데이터 엔지니어(Data Engineer)와 데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 가장 주목받는 직업이 되었습니다. 겉으로 보기에는 둘 다 데이터를 다루는 전문가 같지만, 이 두 직업은 역할, 책임, 요구되는 기술 스택에서 큰 차이를 보입니다. 이들을 주방에 비유하자면, 데이터 엔지니어는 신선한 재료를 공급하고 요리사가 쓸 수 있게 주방을 설계하는 주방 건축가이고, 데이터 사이언티스트는 그 재료를 활용해 맛있는 요리(인사이트)를 만드는 요리사라고 할 수 있습니다.데이터 엔지니어: 데이터의 건축가 🏗️데이터 엔지니어의 핵심 역할은 데이터가 안정적이고 효율적으로 흐를 수 있는 파이프라인과 인프라를 구축하고 관리하는 것입니다. 이들은 다양한 소스에서 데이.. Medallion 아키텍처: 실전 구축기와 전략 Medallion 아키텍처는 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 환경에서 데이터를 논리적으로 구성하고 점진적으로 품질을 개선하기 위한 데이터 디자인 패턴입니다. "멀티 홉(Multi-Hop)" 아키텍처라고도 불리며, 데이터가 원시 상태에서 정제되고 최종 분석에 최적화된 형태로 변환되는 과정을 세 가지 주요 계층(Bronze, Silver, Gold)으로 나눕니다. 이 아키텍처의 목표는 데이터가 각 계층을 통과하면서 구조와 품질을 점진적으로 향상시켜, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 기계 학습(ML) 애플리케이션에 적합한 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스를 제공하는 것입니다.Medallion 아키텍처의 세 가지 계층Medallion 아키텍처는 데이터의 품질과 변환 수준에 따라 다음 세 가지 계층으로 구성.. 데이터 변환의 새로운 기준: dbt(data build tool) 완벽 이해하기 데이터 분석 환경에서 원시 데이터를 가공하고, 분석 가능한 형태로 변환하는 과정은 매우 중요합니다. 이러한 데이터 변환 작업을 효율적이고 체계적으로 관리하기 위해 등장한 도구가 바로 dbt(data build tool) 입니다. dbt는 데이터 웨어하우스에서 SQL을 사용하여 데이터 변환 로직을 코드로 관리하고, 테스트하며, 문서화하는 과정을 혁신합니다. 이 글에서는 dbt가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 dbt의 핵심 기능들을 개발자 주니어 및 데이터 엔지니어링 입문자의 눈높이에 맞춰 쉽고 자세하게 알아보겠습니다!목차dbt(data build tool)란 무엇인가요?데이터 변환에 집중하는 도구SQL 기반의 데이터 모델링왜 dbt가 필요할까요? 데이터 변환의 문제점과 dbt의 해결책코드형 인프라(IaC.. Airflow 마스터하기: CeleryExecutor와 Redis로 분산 작업 실행! Airflow는 데이터 파이프라인을 프로그래밍 방식으로 작성, 스케줄링, 모니터링할 수 있게 해주는 강력한 플랫폼입니다. 복잡한 데이터 처리 작업을 안정적으로 운영하려면 Airflow의 핵심 구성 요소를 잘 이해해야 합니다. 특히 CeleryExecutor와 Redis를 함께 사용하여 Airflow 작업을 여러 노드에 분산시켜 실행하는 방법은 데이터 엔지니어링에서 매우 중요합니다. 이 글에서는 Airflow가 Celery 및 Redis와 어떻게 통합되어 분산 작업을 처리하는지, 그리고 이 과정에서 개발자가 알아야 할 핵심 내용들을 개발자 주니어 및 개발 입문자의 눈높이에 맞춰 쉽고 자세하게 알아보겠습니다!목차Airflow와 CeleryExecutor: 분산 처리의 시작Celery는 어떤 역할을 할까요?R.. 이전 1 다음
