데이터 엔지니어 VS 데이터 애널리스트, 어떻게 준비할까?

데이터의 중요성이 날로 증가하는 현대 사회에서 데이터 관련 직무는 IT 업계에서 가장 주목받는 분야 중 하나입니다. 신입 구직자들이 데이터 엔지니어와 데이터 애널리스트 직무 중 어느 쪽을 선택해야 할지 고민할 때 도움이 될 수 있도록, 두 직무의 차이점과 요구사항을 소문에 있는 채용 공고 기반으로 비교 분석해보았습니다.

1. 데이터 엔지니어와 데이터 애널리스트의 역할

데이터 엔지니어는 데이터를 수집, 저장, 처리하는 시스템을 설계하고 구축하는 역할을 합니다. 이들은 데이터 파이프라인을 개발하고 유지 관리하여 데이터가 분석 가능한 형태로 제공되도록 합니다.

데이터 애널리스트는 수집된 데이터를 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하는 역할을 합니다. 이들은 데이터를 시각화하고, 비즈니스 의사 결정을 지원하는 보고서를 작성합니다.

2. 요구되는 스킬 및 자격

데이터 엔지니어와 데이터 애널리스트는 모두 데이터와 관련된 중요한 역할을 하지만, 주요 업무가 다른 것 같이 요구되는 스킬과 자격은 다릅니다.

데이터 엔지니어는 주로 다음과 같은 스킬과 자격을 요구받습니다:

• 프로그래밍 언어:

  • Python, Java, Scala: 데이터 엔지니어는 데이터를 처리하고 시스템을 구축하는 데 강력한 프로그래밍 언어가 필요합니다. Python은 데이터 조작 및 스크립팅에 유용하며, Java와 Scala는 대규모 데이터 처리 및 백엔드 시스템 구축에 사용됩니다

• 데이터베이스:

  • SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra): SQL은 구조화된 데이터 쿼리에 사용되며, NoSQL 데이터베이스는 비구조화된 데이터 처리에 강점을 가지고 있습니다. 데이터 엔지니어는 다양한 데이터베이스 시스템을 사용하여 데이터를 효율적으로 저장하고 관리해야 합니다

• 빅데이터 기술:

  • Hadoop, Spark, Kafka: 빅데이터 처리는 데이터 엔지니어의 주요 업무 중 하나입니다. Hadoop은 대규모 데이터 저장 및 처리 프레임워크로, Spark는 빠른 데이터 처리에, Kafka는 실시간 데이터 스트리밍에 사용됩니다

• 클라우드 플랫폼:

  • AWS, Google Cloud, Azure: 현대 데이터 인프라는 클라우드에서 운영되는 경우가 많습니다. 데이터 엔지니어는 AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 플랫폼을 활용하여 데이터 인프라를 구축하고 관리할 수 있어야 합니다

• 데이터 모델링 및 ETL:

  • 데이터 모델링 및 ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터를 정리하고 변환하여 분석할 수 있는 형태로 만드는 과정입니다. 데이터 엔지니어는 효율적인 데이터 파이프라인을 설계하고 구현하는 경험이 필요합니다

데이터 애널리스트는 주로 다음과 같은 스킬과 자격을 요구받습니다:

• 프로그래밍 언어:

  • Python, R: 데이터 애널리스트는 데이터 분석 및 통계 모델링을 위해 Python과 R을 사용합니다. Python은 데이터 처리와 시각화에 유용하며, R은 통계 분석에 강점을 가지고 있습니다

• 데이터 분석 도구:

  • SQL, Excel, Tableau, Power BI: SQL은 데이터 쿼리에, Excel은 데이터 정리와 간단한 분석에, Tableau와 Power BI는 데이터 시각화와 대시보드 생성에 사용됩니다. 데이터 애널리스트는 이러한 도구들을 사용하여 데이터를 시각화하고 인사이트를 도출합니다

• 통계 및 분석 기법:

  • 통계적 분석, A/B 테스트, 회귀 분석: 데이터 애널리스트는 통계적 기법을 사용하여 데이터를 분석하고, A/B 테스트로 실험 결과를 검증하며, 회귀 분석으로 변수 간 관계를 파악합니다

• 데이터 시각화:

  • 시각화 도구 사용 경험 및 데이터 스토리텔링 능력: 데이터 애널리스트는 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 시각화하고, 이를 통해 인사이트를 스토리텔링 형식으로 전달해야 합니다. 이는 비즈니스 의사 결정에 중요한 역할을 합니다

• 비즈니스 이해도:

  • 특정 산업에 대한 이해와 비즈니스 전략 수립 능력: 데이터 애널리스트는 데이터 분석 결과를 바탕으로 비즈니스 전략을 수립하고, 이를 통해 비즈니스 목표를 달성하는 데 기여합니다. 따라서 특정 산업에 대한 깊은 이해와 비즈니스 감각이 중요합니다.

데이터 엔지니어는 주로 데이터 인프라 구축과 데이터 파이프라인 설계에 중점을 두며, 높은 수준의 프로그래밍 능력과 빅데이터 기술을 필요로 합니다. 반면 데이터 애널리스트는 데이터 분석과 시각화를 통해 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 집중하며, 통계적 분석 능력과 비즈니스 이해도가 중요합니다.

3. 신입을 위한 취업 준비 방법

데이터 엔지니어를 목표로 하는 신입 구직자는 데이터베이스와 빅데이터 기술에 대한 이해를 높이고, 클라우드 플랫폼 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 다양한 프로젝트를 통해 데이터 파이프라인을 구축해 보고, 오픈 소스 프로젝트에 기여해 보는 것도 좋은 방법입니다.

• 교육 및 학습: 관련 전공(컴퓨터 과학, 데이터 과학 등)을 공부, 온라인 강좌를 통해 데이터 엔지니어링 관련 지식 습득.

• 프로젝트 경험: GitHub에 개인 프로젝트를 올리고, 데이터 파이프라인 구축 경험. Kaggle과 같은 플랫폼에서 데이터 관련 경진대회에 참여.

• 자격증: AWS Certified Solutions Architect, Google Professional Data Engineer와 같은 클라우드 플랫폼 자격증 취득.

데이터 애널리스트를 목표로 하는 신입 구직자는 데이터 분석 도구와 프로그래밍 언어를 숙달하고, 통계 및 데이터 시각화 기법을 연습해야 합니다. 이미 제공하고 있는 공공데이터나 API등을 활용하여 실제 데이터 셋을 분석하고 보고서를 작성해 보는 경험이 큰 도움이 됩니다.

• 교육 및 학습: 관련 전공(통계학, 데이터 과학, 비즈니스 등)을 공부, 데이터 분석 관련 또는 시각화 툴에 대한 온라인 강의 수강.

• 프로젝트 경험: 실제 데이터를 분석하고 시각화하는 프로젝트. Kaggle 등 데이터 분석 경진대회에 참여 및 분석 결과 아카이빙.

• 자격증: Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Data Analyst Associate와 같은 자격증 취득.

4. 두 직군의 커리어 로드맵

최근 데이터 엔지니어와 데이터 애널리스트의 채용 시장을 살펴보면 데이터 엔지니어의 수요가 더욱 급증하고 있음을 알 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 빅데이터와 AI의 발전에 따라 데이터 인프라 구축 및 유지 관리가 더욱 중요해지고 있으며, 높은 기술적 요구사항과 함께 높은 연봉을 제공받고 있습니다.

반면, 데이터 애널리스트는 비즈니스 인사이트 도출과 전략적 의사 결정을 지원하는 중요한 역할을 하며, 다양한 산업에서 여전히 높은 수요를 보이고 있습니다. 데이터 엔지니어에 비해 연봉 수준은 다소 낮은 편이지만, 비즈니스와 데이터의 교차점에서 중요한 역할을 수행하며, PM 직군이나 사업 개발 쪽으로도 직무 확장이 가능합니다.

무엇보다 자신의 성향과 앞으로의 커리어 로드맵을 고려하여 직무를 선택하고, 이에 맞춰 프로젝트 및 기술적 역량을 쌓아가기를 추천드립니다.