진로 · 모든 회사 / 모든 직무
Q. 데이터 엔지니어
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데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 다른 분야라고 생각해도 될까요?
2025.04.17
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저의 전공 경제학은 구체적으로 어떤 일을 찾을 수 있습니까? 만약 일자리를 찾지 않고 창업한다면 정말 저에게 도움이 될까요?
서울 하위권 화학공학 전공, 현재 4-1까지 마쳤습니다. 반도체공정 직무 원합니다 현재까지 쌓은 스펙은 학점: 전공 3.55/ 총점 3.61 (남은학기로 아주 살짝은 올릴수 있을것 같습니다..) 영어:오픽 IM2 대외활동: 렛유인 반도체 공정/설비 교육, IDEC 반도체수업3회, 나노기술교육 나노분광학 이론, 반도체 공정실습 1회, 소자 실습 1회 저희 과에 반도체관련 전공수업이 없어 외부교육으로 수강하고 있습니다. 프로젝트나 반도체 관련 수상경력도 없습니다. 더인에듀와같은 kdt 국비과정을 생각중인데 이것과 공정실습 외에 어떤 것을 더 해야할지 모르겠습니다. 취업준비를 다 하지 못한다면 어차피 유예를 해야할건데 휴학을 하는것이 의미가 있는것인지 모르겠습니다.원래 대학원 생각이 없었는데 최근 생겨 취업 후 진학도 생각하고 있어 시간낭비를 안하고 싶습니다. 휴학을 추천하신다면 1년동안 어떤것을 하면 되는지, 유예를 추천하신다면 몇번의 유예정도까지 괜찮은지 알려주시면 감사하겠습니다!
학부생 졸업 후 바로 취업과 석, 박사 학위 후 취업 둘중에 어느 것을 추천하실까요? 또 만약 대학원을 진학하면 석사, 박사 중 어느것을 추천하나요?
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답변 5
멘티님, 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 실제로 서로 다른 분야라고 생각해도 무방합니다. 데이터 엔지니어는 데이터베이스와 데이터 파이프라인 등 데이터 인프라를 설계·구축·관리하고, 데이터를 정제해 분석이 가능한 형태로 만드는 역할에 집중합니다. 반면 데이터 사이언티스트는 데이터 엔지니어가 준비한 데이터를 활용해 통계, 머신러닝, 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고, 예측 모델을 만들며, 결과를 시각화해 비즈니스 의사결정에 기여하는 역할을 합니다. 두 직무는 서로 협업하지만, 데이터 엔지니어는 시스템·아키텍처·프로그래밍 역량, 데이터 사이언티스트는 통계·수학·머신러닝과 데이터 해석 능력이 더 중요하게 요구됩니다. 최근에는 데이터가 방대해지면서 각 직무가 점점 더 분화되고 있으며, 커리어 경로와 요구 역량도 명확히 구분되는 추세입니다.
안녕하세요 멘티님 데이터 엔지니어링은 주로 데이터의 수집, 저장, 처리 및 관리를 담당해서 현재 시점의 의사결정 중심입니다. 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리하여 데이터 사이언티스트가 사용할 수 있도록 데이터를 접근 가능하고 사용 가능한 형태로 변환합니다. 이들은 데이터베이스 관리, 클라우드 서비스, 데이터 파이프라인 구축 및 최적화 등을 전문으로 합니다. 데이터 사이언스는 데이터로부터 유의미한 인사이트와 지식을 추출하는 것을 목표로 미래를 예측한다는 측면에서합니다. 데이터 사이언티스트는 수집된 데이터를 분석하고 모델링하여 비즈니스 결정을 지원하는 인사이트를 제공합니다. 이들은 통계학, 머신 러닝, 데이터 마이닝, 시각화 등의 기술을 활용합니다
안녕하세요, 취업 준비에 수고가 많으십니다. 질문 사항에 대해 답변 드리겠습니다. 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 특징 및 차이점은 다음과 같으니 참고 부탁드리겠습니다. 유사한 분야이며 중첩되는 부분이 있으나, 일부 차이점도 존재하므로 참고 부탁드립니다. * 데이터 엔지니어 - 데이터 파이프 라인 구축 - 데이터 유지보수 - 데이터 분석 서비스 플랫폼 개발 및 운영 => 파이프라인 구축을 위한 프로그래밍 언어(파이썬, SQL 등) 및 클라우드(AWS, Azure)에 대한 역량 필요 * 데이터 사이언티스트 - 데이터를 기반으로 미래를 예측 - 머신러닝, 딥러닝 등 AI 분석 모델 개발 => 딥러닝, 머신러닝 분야 AI 모델 개발 및 최적화 역량 필요
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