실리콘밸리 엔지니어에게 직접 배우는 데이터 엔지니어링

데이터를 흐르게 하는 기술: Python → SQL → Spark → Airflow → Flink → Streamlit → Superset → System Design 🌎

데이터 엔지니어링이란?📈

데이터 엔지니어링은 데이터를 수집, 저장, 처리하여 분석이나 비즈니스 활용이 가능하도록 하는 기술과 프로세스를 다룹니다. 데이터를 효율적으로 이동하고 변환하며, 대규모 데이터 시스템을 설계하고 최적화하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 기업은 데이터 기반 의사결정을 내리고, AI와 머신러닝 등 고급 기술을 활용할 수 있습니다.

왜 이 코스가 당신의 선택이어야 할까요? 🧭

실제 회사에서 데이터가 흐르는 방식을 이해하고 구축할 수 있는 수준을 목표로 합니다.

• Python(파이썬)

  • 데이터 처리와 자동화를 위한 가장 유연하고 강력한 프로그래밍 언어.

• SQL (데이터 질의 언어)

  • 데이터 엔지니어에게는 가장 기본이자, 가장 강력한 도구입니다.
    SQL을 잘하는 순간, 데이터 분석·모델링·파이프라인 설계가 모두 한 단계 올라갑니다.

    • 데이터 필터링, 집계, 조인 등 분석의 근본

    • 데이터 모델링(Fact / Dimension)을 이해하는 핵심 언어

    • 실무에서는 Spark, Flink, dbt, Superset, Snowflake 등 모든 데이터 플랫폼의 공통 언어

    • SQL을 모르면 어떤 도구를 써도 반쪽짜리…
      그래서 데이터 엔지니어의 절대 기본기로 꼽힙니다.

• Apache Spark(PySpark)

  • 대규모 데이터를 배치(batch) 방식으로 처리하는 데 최적화된 빅데이터 엔진.

  • 분산 처리, 병렬 처리의 핵심 개념을 익힐 수 있습니다.

• Apache Airflow(에어플로우)

  • 데이터 파이프라인의 Scheduling / Workflow / Dependency 관리를 자동화하는 오케스트레이션 도구.

  • Spark가 데이터를 처리한다면, Airflow는 Spark가 언제, 어떤 순서로 동작할지 지휘합니다.

• Apache Flink (실시간 Dataflow 엔진)

  • Apache Spark가 배치 처리에 강하다면, Flink는 실시간 스트리밍 처리에 최적화된 엔진입니다.

    • Kafka → Flink → Data Warehouse 패턴

    • 실시간 대시보드 / 알림 시스템 구축 가능

    • 이벤트 기반 스트리밍 파이프라인의 핵심

    요즘 데이터 플랫폼의 방향은 실시간(streaming) 입니다. Flink는 그 중심에 있습니다.

• Streamlit (데이터 시각화 & 내부 도구 개발)

  • 데이터 결과를 즉시 웹앱으로 시각화하고, 데이터 파이프라인의 output을 전달하는 UI를 만들 수 있습니다.

    • 분석 결과를 빠르게 공유

    • ML 모델 / 데이터 품질 모니터링 대시보드 제작

    • 노코드 느낌으로 빠르게 웹앱 제작

    엔지니어가 만든 데이터를 비즈니스가 활용할 수 있게 만드는 도구.

    
    

• Apache Superset (데이터 시각화 & 대시보드)

  • 데이터 웨어하우스에 쌓인 결과물을 비즈니스가 바로 활용할 수 있게 도와주는 오픈소스 BI 도구입니다.
    엔지니어가 만든 데이터 파이프라인의 “마지막 결과물”을 시각적으로 전달하는 도구이기도 합니다.

    • SQL만 알면 누구나 바로 시각화 가능

    • 차트/대시보드를 빠르게 공유 → 팀 전체의 데이터 활용도 ↑

    • Airflow → Spark/Flink → Warehouse → Superset 으로 이어지는 엔드투엔드 데이터 파이프라인 구성의 마지막 단계

    • 실시간/배치 데이터를 모두 시각화 가능

    • 스타트업부터 빅테크까지 널리 사용하는 오픈소스

    특히 Superset을 잘 다루면
    “데이터 엔지니어가 만든 파이프라인의 가치를 눈에 보이게 만드는 능력”
    을 갖추게 됩니다. 회사가 제일 좋아하는 역량 중 하나입니다.

• 모르면 승진 안되는 데이터 아키텍처의 정석

  • 단순히 코드로 데이터를 처리하는 것이 아니라,
    데이터가 시스템 전체에서 어떻게 흘러가는지를 설계할 수 있어야 합니다.

    • Batch vs Streaming 설계

    • Kafka / Data Lake / Warehouse 구조

    • CDC, ETL, ELT 전략

    실무에서 요구하는 것은 "Spark를 할 줄 아는 사람"이 아니라
    "데이터 플로우를 설계할 줄 아는 사람" 입니다.

• Software System Design (대규모 시스템 설계)

  • 데이터 엔지니어링은 결국 소프트웨어 엔지니어링의 한 영역입니다.

    • 모듈화 / 확장성 / 장애 대응

    • API와 서비스 설계

    • 대규모 시스템에서 비용 최적화

    개발자 관점에서 데이터 시스템을 설계할 수 있는 능력 을 갖게 됩니다.

🔥 왜 Python + PySpark + Airflow + Flink 조합인가?

데이터 엔지니어링은 대규모 데이터를 효율적으로 수집, 처리, 저장, 그리고 전달하는 데 초점을 맞추기 때문에 강력한 도구와 기술이 필요합니다.
Python과 PySpark는 데이터 처리와 분석에서 필수적인 유연성과 성능을 제공하며, Flink는 실시간 스트리밍 처리를 가능하게 합니다.
Airflow는 이를 자동화하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지원합니다.

이 조합은 데이터 기반 의사결정과 AI/ML 파이프라인을 구축하는 데 필수적인 기반을 제공합니다. 💪

Streamlit은 이 모든 결과를 비즈니스가 활용할 수 있는 형태로 전달할 수 있게 해줍니다.