Data Engineering vs Data Science: 차이점은? (그리고 어떤 경력을 선택해야 할까요?)

Source: Dev.to

Data Engineers

데이터를 사용 가능하고 활용할 수 있게 만드는 인프라를 구축하고 유지합니다.

Analogy: 데이터 엔지니어는 고속도로 시스템을 구축합니다. 데이터 과학자는 그 고속도로를 타고 목적지에 도달합니다.

Core Mission

• 다양한 소스에서 목적지까지 데이터가 원활하게 흐르도록 보장합니다.

Key Responsibilities

Building Data Pipelines

• 여러 소스(데이터베이스, API, 파일, 센서)에서 데이터 추출
• 데이터를 활용 가능한 형식으로 변환
• 데이터를 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 적재
• 이러한 프로세스를 자동화하여 안정적으로 실행

Designing Data Architecture

• 적절한 데이터베이스 선택(SQL vs. NoSQL)
• 데이터 웨어하우스 설계
• 데이터 레이크 구축
• 확장성과 성능 보장

Data Quality & Reliability

• 데이터 검증 체크 구현
• 파이프라인 상태 모니터링
• 오류 및 실패 처리
• 데이터 정확성과 일관성 확보

Infrastructure Management

• 클라우드 리소스 관리(AWS, GCP, Azure)
• 비용 최적화
• 보안 조치 구현
• 버전 관리 및 배포 도구 사용

A Day in the Life

데이터 엔지니어의 일반적인 하루는 다음과 같을 수 있습니다:

• 새벽 2시 에 실행되는 파이프라인 오류 디버깅
• 팀 전체에 영향을 주는 느린 쿼리 최적화
• 고객 행동 데이터를 수집하는 새로운 데이터 파이프라인 구축
• 팀원들의 풀 리퀘스트 검토
• 새로운 데이터 요구사항을 이해하기 위한 이해관계자 회의

데이터 과학자

데이터의 탐험가이자 스토리텔러. 통계 방법, 머신러닝, 도메인 지식을 활용해 인사이트를 도출합니다.

핵심 책임

탐색적 데이터 분석 (EDA)

• 데이터 분포 이해
• 패턴 및 추세 식별
• 관계 시각화
• 올바른 질문 제기

예측 모델 구축

• 머신러닝 알고리즘 개발
• 모델 학습 및 검증
• 특성 엔지니어링 수행
• 모델 성능 최적화

통계 분석

• A/B 테스트
• 가설 검정
• 회귀 분석
• 시계열 예측

커뮤니케이션 및 스토리텔링

• 시각화 제작
• 보고서 작성
• 이해관계자에게 결과 발표
• 기술 결과를 비즈니스 언어로 변환

일상 업무

데이터 과학자의 일반적인 하루는 다음과 같은 업무를 포함할 수 있습니다:

• 고객 이탈 패턴 분석
• 추천 알고리즘 구축
• 새로운 기능에 대한 A/B 테스트 실행
• 임원 프레젠테이션용 대시보드 생성
• 제품 팀과 협업하여 기능 우선순위 결정

주요 차이점

데이터 엔지니어 역량

데이터 사이언티스트 역량

두 직무 선택 시

전환이 가능할까요?

물론입니다! 많은 전문가들이 이러한 역할 사이를 전환하거나 결합합니다.

일반적인 전환

• 데이터 분석가 → 데이터 과학자 (가장 일반적)
• 소프트웨어 엔지니어 → 데이터 엔지니어 (코딩 역량 활용)
• 데이터 과학자 → 데이터 엔지니어 (모델 프로덕션화에 집중)
• 데이터 엔지니어 → 애널리틱스 엔지니어 (하이브리드 역할)

떠오르는 하이브리드 역할

• 애널리틱스 엔지니어: 데이터 모델을 구축 (DE와 DS 사이)
• ML 엔지니어: ML 모델을 프로덕션화 (DE와 DS 사이)
• 데이터 플랫폼 엔지니어: 인프라에 집중 (전문화된 DE)

그들이 함께 일하는 방식

예시 워크플로우

1. 비즈니스 질문: “고객이 왜 이탈하고 있나요?”
2. 데이터 엔지니어: 고객 행동 데이터를 수집하는 파이프라인을 구축합니다.
3. 데이터 과학자: 데이터를 분석하여 이탈 패턴을 식별합니다.
4. 데이터 과학자: 예측 이탈 모델을 구축합니다.
5. 데이터 엔지니어: 모델을 프로덕션에 배포하여 매일 실행되도록 합니다.
6. 비즈니스 팀: 인사이트를 활용해 이탈을 감소시킵니다.

요약

• Data Engineering = 기반을 구축하는 것 — 데이터를 접근 가능하게 만드는 파이프, 저장소, 인프라스트럭처.
• Data Science = 가치를 추출하는 것 — 비즈니스 결과를 이끄는 인사이트, 예측, 그리고 의사결정.

두 분야 모두 중요하고 보람 있습니다. 최선의 선택은 여러분의 관심사, 역량, 그리고 커리어 목표에 달려 있습니다.

아직도 고민 중이신가요? 두 가지 모두 시도해 보세요!

1. 기본기를 배우세요 – SQL, Python, 통계.
2. 포트폴리오 프로젝트를 구축하세요 – GitHub가 여러분의 이력서가 됩니다.
3. 커뮤니티에 참여하세요 – 블로그를 쓰고, 오픈소스에 기여하세요.
4. 지원하세요 – 요구 사항을 100 % 충족하지 않더라도 지원하세요.
5. 계속 배우세요 – 이 분야는 끊임없이 진화합니다.

데이터 분야는 빠르게 성장하고 있으며, 엔지니어와 과학자 모두에게 기회가 있습니다. 중요한 질문은 어느 쪽이 더 좋은가가 아니라 당신에게 어느 쪽이 더 맞는가입니다.

데이터 직무 경험은 어떠신가요? 여러분은 …로 일해 보셨나요?

(댓글로 여러분의 이야기를 자유롭게 공유해주세요!)

데이터 엔지니어 vs 데이터 사이언티스트?
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