Q. 자바 백엔드 학습이 데이터 엔지니어 역량에 도움이 될까요?

답변 7

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코상무 ∙ 채택률 100%

  ---

  채택된 답변

  먼저 채택한번 꼭 부탁드립니다!! 금융권 데이터 엔지니어를 목표로 한다면 SSAFY 자바반 선택은 단순히 “데이터 트랙이 아니어서 무의미하다”고 보기는 어렵습니다. DE 실무에서 배치·파이프라인·API 연계·배치 잡 관리 등은 대부분 백엔드 구조 위에서 돌아가며, Java·Spring 경험은 금융권 환경에서 특히 강점이 됩니다. 다만 Hadoop·Spark 같은 빅데이터 스택을 직접 깊게 다루는 비중은 SSAFY 커리큘럼만으로는 부족한 게 사실입니다. 현실적으로는 SSAFY를 통해 팀 프로젝트, 협업 경험, 포트폴리오의 뼈대를 만들고, 동시에 개인 시간에 Spark·Kafka·Airflow를 병행 학습하는 전략이 가장 효율적입니다. 알바하며 독학만 하는 것보다 구조화된 프로젝트와 네트워크를 얻을 수 있다는 점에서, 광주 캠퍼스 입과도 충분히 투자 가치가 있는 선택입니다.

  ---
• 

  프로답변러YTN

  코부사장 ∙ 채택률 86%

  ---

  채택된 답변

  멘티님 저는 무조건 SSAFY 자바반에 입과하시라고 확실하게 말씀드립니다. 데이터 엔지니어링은 결국 데이터를 수집하고 적재하는 백엔드 파이프라인 구축이 핵심이므로 자바와 스프링 기반의 아키텍처 이해 없이는 성장에 분명한 한계가 옵니다. 혼자 툴 사용법만 독학하는 것보다 몰입도 높은 환경에서 탄탄한 개발 기본기와 협업 프로젝트 경험을 쌓는 것이 금융권 취업과 실무 적응에 압도적으로 유리합니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!

  ---
• 

  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 95%

  ---

  채택된 답변

  해당 경험이 크리티컬한 영향을 미친다고는 할 수는 없겠지만 향후 다른 경험을 쌓는데 발판이 될 수는 있다고 생각을 합니다. 따라서 시간적으로 여력이 되신다면 저는 하시는 것을 추천합니다.

  ---
• S

  Soroky카카오

  코사원 ∙ 채택률 0% ∙

  직무

  일치

  ---

  웹, 백엔드 경험은 데이터 엔지니어로 근무하면서 필수적인 경험이긴 합니다. java 혹은 파이썬을 잘 다루시는 것은 개발자로써 필수 역량이기 때문에, 데이터엔지니어가 아니더라도 엔지니어를 희망하신다면 공부하시는 게 좋습니다. 다만, 데이터 엔지니어는 조금 더 데이터에 특화된 엔지니어이기 때문에 spark, airflow, kafka, flink 등의 기술을 경험해보시는 것을 추천드립니다!

  ---
• d

  done12경남대학교

  코사원 ∙ 채택률 100%

  ---

  JAVA반 교육 과정도 충분히 도움될 수 있다고 생각합니다. backend 학습과 동시에 데이터 엔지니어링 학습을 병행하여 프로젝트에 충분히 녹여낸다면 의미 있는 경험이 될 수 있을 것 같습니다. 물론 선택과 집중을 한다면 데이터 엔지니어링을 위해 독학으로 공부하는 것이 효율적일 수 있습니다. 하지만 SAFFY 내부에서 취업연계와 코테 준비 및 금전적 지원을 받을 수 있으며, 추가적으로 데이터 엔지니어링 분야 역시 backend와 시너지를 낼 수 있는 영역이기 때문에 과정을 이수하는 것을 추천드립니다.

  ---
• ㄹ

  ㄹㄹㄴㅇㄻㄹㄴ와이즈넛

  코사원 ∙ 채택률 0%

  ---

  아무래도 데이터 엔지니어는 Python 기반 역량이 중요하고, 싸피의 경우에는 전공자라면 Java 위주로 교육을 받고 프로젝트를 하기 때문에 개인적인 학습이 많이 필요할 것 같습니다. 하지만 싸피 2학기 때 두번째 프로젝트에는 특화 프로젝트라고 해서 여러 심화 기술 트랙 중 선택하여 프로젝트를 진행하는게 있는데 그중에 빅데이터 처리/추천 트랙이 있어서 빅데이터 처리 트랙을 고른다면 하둡이나 스파크를 적용해볼 수 있을 것이고 빅데이터 추천 트랙이라면 추천 시스템에 대해 학습하고 적용해볼 수 있어서 좋은 선택이라고 생각합니다. 그리고 무엇보다 싸피는 취업에 있어서 많은 지원을 많이 해주고 금융권에서 좋은 인식을 받고 있는 유망한 부트캠프이기 때문에 나중에 퇴소하더라도 입과해서 배워보는 것도 좋을 것 같습니다. 그리고 백엔드 개발 역량이 데이터 엔지니어 직무에 직접적인 영향을 주는 것은 아니지만 결국엔 데이터를 다루는 점에 있어서 공통점이 있기 때문에 좋은 기반이 될 것이라 생각합니다. 저는 추천해요

  ---
• ㄹ

  ㄹㄹㄴㅇㄻㄹㄴ와이즈넛

  코사원 ∙ 채택률 0%

  ---

  아무래도 데이터 엔지니어는 Python 기반 역량이 중요하고, 싸피의 경우에는 전공자라면 Java 위주로 교육을 받고 프로젝트를 하기 때문에 개인적인 학습이 많이 필요할 것 같습니다. 하지만 싸피 2학기 때 두번째 프로젝트에는 특화 프로젝트라고 해서 여러 심화 기술 트랙 중 선택하여 프로젝트를 진행하는게 있는데 그중에 빅데이터 처리/추천 트랙이 있어서 빅데이터 처리 트랙을 고른다면 하둡이나 스파크를 적용해볼 수 있을 것이고 빅데이터 추천 트랙이라면 추천 시스템에 대해 학습하고 적용해볼 수 있어서 좋은 선택이라고 생각합니다. 그리고 무엇보다 싸피는 취업에 있어서 많은 지원을 많이 해주고 금융권에서 좋은 인식을 받고 있는 유망한 부트캠프이기 때문에 나중에 퇴소하더라도 입과해서 배워보는 것도 좋을 것 같습니다. 그리고 백엔드 개발 역량이 데이터 엔지니어 직무에 직접적인 영향을 주는 것은 아니지만 결국엔 데이터를 다루는 점에 있어서 공통점이 있기 때문에 좋은 기반이 될 것이라 생각합니다. 저는 추천해요

  ---
• AD

  

  반도체

  설계팀

  ---

  대기업 반도체 산업으로 취업하기 위해선, 직관적 해석능력과 사고력이 필요합니다. 핵심 역량과 배운 지식을 취업에 활용하고 싶다면 국비지원 강의를 추천합니다.

  확인하러 가기