데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스의 차이점은?

 

 

데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스의 차이점에 대해서 궁금하신 분들이 많이 계실 것 같은데요. 오늘은 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스에는 어떤 차이점이 있는지 알기 쉽게 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

 

 

 

데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스는 데이터와 관련된 두 개의 중요한 직무이지만, 그 역할과 초점은 다릅니다. 이를 이해하려면 두 직무의 세부적인 차이와 그들이 함께 어떻게 작동하는지를 알아야 하는데요. 그럼 하나씩 살펴보겠습니다.

 

1. 목표와 주요 역할

데이터 엔지니어링

데이터 엔지니어링은 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 이동, 그리고 관리하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터 엔지니어는 대규모 데이터의 파이프라인을 설계하고 구축하며, 이를 통해 데이터 과학자나 분석가가 데이터를 사용할 수 있도록 지원합니다. 이들은 데이터베이스, 클라우드, 하둡(Hadoop), 스파크(Spark) 같은 빅데이터 기술을 많이 다룹니다.

주요 역할

데이터 파이프라인 설계 및 구축
대용량 데이터 처리
데이터베이스 및 데이터 웨어하우스 관리
실시간 데이터 스트리밍 처리
데이터의 품질 및 정확성 보장
데이터 보안 및 프라이버시 보호

데이터 사이언스

데이터 사이언스는 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고 비즈니스 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터 과학자는 수학적 모델링, 통계 분석, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하며, 이를 통해 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 비즈니스 기회를 찾는데 이용되는데요. 예를 들면 Python, R 같은 프로그래밍 언어와 데이터 시각화 도구, 머신러닝 라이브러리(예: TensorFlow, Scikit-learn)를 자주 사용합니다.

주요 역할

데이터 분석 및 인사이트 도출
머신러닝 모델 개발
데이터 시각화를 통한 결과 설명
통계적 테스트 및 가설 검증
예측 모델 개발
비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 활용

2. 기술 스택과 도구

데이터 엔지니어링 기술 스택

데이터 엔지니어는 대규모 데이터 처리와 관련된 다양한 도구를 사용합니다. 주요 초점은 데이터를 수집하고 저장하며, 이를 적절한 형식으로 변환하여 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이라고 할 수 있습니다.

주요 도구 및 기술

데이터베이스: MySQL, PostgreSQL, MongoDB 

빅데이터 처리: Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka 

데이터 웨어하우징: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake 

ETL 도구: Apache Airflow, Talend, Informatica

클라우드 플랫폼: AWS, Azure, Google Cloud

데이터 사이언스 기술 스택

데이터 과학자는 데이터를 분석하고 예측 모델을 만들기 위해 다양한 도구와 프로그래밍 언어를 사용합니다. 주요 작업은 데이터 엔지니어가 준비한 데이터를 활용하여 인사이트를 도출하고, 예측 모델을 구축하는 것입니다.

주요 도구 및 기술

프로그래밍 언어: Python, R
데이터 분석 및 시각화: Pandas, Matplotlib, Seaborn 

머신러닝 라이브러리: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch 

통계 분석: SAS, SPSS
데이터 시각화 도구: Tableau, Power BI 

클라우드 플랫폼: AWS Sagemaker, Google AI Platform 

 

3. 주요 차이점

데이터 준비와 활용

데이터 엔지니어는 데이터의 준비와 관리에 집중합니다. 데이터를 수집하고 저장하며, 필요에 따라 변환하고 정리하여 데이터 과학자가 이를 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. 반면, 데이터 과학자는 준비된 데이터를 분석하고 이를 통해 인사이트를 도출합니다.

주요 목적

데이터 엔지니어의 주요 목적은 안정적이고 확장 가능한 데이터 인프라를 구축하는 것입니다. 데이터가 정확하고 일관되게 제공되도록 관리합니다. 데이터 과학자는 데이터를 활용해 예측이나 인사이트를 도출하여 비즈니스 결정을 지원하는 데 집중합니다.

문제 해결 방식

데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인과 데이터의 이동, 저장에 관한 문제를 해결하는 반면, 데이터 과학자는 데이터를 분석해 의미 있는 정보를 추출하고, 비즈니스 문제를 해결하거나 예측하는 데 집중합니다.

4. 함께 작동하는 방식

데이터 엔지니어와 데이터 과학자는 상호 의존적인 관계입니다. 데이터 엔지니어는 데이터를 깨끗하게 유지하고 적시에 제공하며, 데이터 과학자가 이를 기반으로 분석 작업을 수행합니다. 데이터 과학자는 데이터 엔지니어가 제공한 데이터를 사용해 분석하고 모델을 만들며, 이를 통해 비즈니스에 가치를 제공하는 역할을 합니다.

데이터 엔지니어의 데이터 파이프라인 구축 → 데이터 과학자의 데이터 분석 및 모델링 데이터 엔지니어가 데이터 웨어하우스와 파이프라인을 설계하면, 데이터 과학자가 이를 사용하여 분석과 예측 모델을 수행합니다. 이 과정에서 두 직무는 밀접하게 협력해야 합니다.

5. 필요한 역량

데이터 엔지니어

SQL 및 데이터베이스 관리 지식
데이터 처리 및 변환 기술 (ETL)
클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 기술
시스템 설계 및 아키텍처 지식

데이터 과학자

통계 및 수학적 지식
프로그래밍 능력 (Python, R)
머신러닝 및 인공지능 기술
데이터 시각화 및 커뮤니케이션 기술

 

결론적으로 데이터 엔지니어링은 데이터를 저장하고 처리하는 인프라를 구축하고 관리하는 것이고, 데이터 사이언스는 그 데이터를 활용해 분석과 예측을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 둔다고 할 수 있는데요. 두 직무는 확실히 차이점이 있지만 상호 보완적이며, 함께 작동한다고 볼 수 있겠습니다. 감사합니다.