데이터 클라우드 엔지니어 지망생을 위한 최고의 AWS, Azure, GCP 강의

클라우드 데이터 엔지니어링 과정을 찾아보면 자료가 너무 많아 압도되고, 빅3 제공업체 중 어떤 것(혹은 몇 개)을 배워야 할지 막막할 수 있습니다. 커뮤니티의 일관된 답은 다음과 같습니다. 하나로 시작하고, 첫 번째 클라우드가 지루하다고 느껴질 때에만 두 번째를 추가하세요. 그렇다면 지금 어떤 것을 고를지 스스로에게 묻고 있다면, 다음의 의사결정 프레임워크를 참고하세요:

• AWS를 먼저 배우세요: 가장 폭넓은 구인 수요를 노릴 수 있습니다.
• GCP를 먼저 배우세요: 원하는 일이 BigQuery와 Dataflow 중심이라면 적합합니다.
• Azure를 먼저 배우세요: 현재 회사가 이미 SQL Server와 Power BI를 사용한다면 유리합니다.

이 목록은 데이터 클라우드 엔지니어 역할로 전환하려는 분들을 위한 것입니다. 파이프라인을 소유하고 싶은 애널리스트, 데이터 플랫폼 쪽으로 이동하는 소프트웨어 엔지니어, 온프레미스 Spark를 운영하다가 이제 Glue, Synapse, Dataflow가 필요한 데이터 엔지니어를 포함합니다. 저는 다음 기준으로 자료를 선정했습니다. w해당 커리큘럼이 실제 자격증 청사진(CLF-C02, AZ-900, DP-203, Google Professional Data Engineer)과 매핑되는지, 일반 클라우드 운영이 아닌 데이터 서비스를 다루는지, 그리고 실무자 추천이 있는지 여부입니다.

Python과 SQL을 어느 정도 알고 있다고 가정합니다. 만약 아니라면, 어떤 클라우드를 고를지보다 그 격차를 메우는 일이 더 중요합니다. 클라우드를 고르기 전에 DataCamp의 Associate Data Engineer in SQL 커리어 트랙으로 SQL과 ETL/ELT의 기초를 다지세요. 이는 모든 매니지드 Spark 서비스가 전제하는 부분입니다.

요약

1. DataCamp: Understanding Cloud Computing 강의

Understanding Cloud Computing 강의는 AWS, Azure, GCP 계정을 한 번도 써본 적 없고, 콘솔을 클릭하기 전에 공통 어휘를 확보하고 싶은 분에게 적합한 출발점입니다. 이 강의는 실습보다 개념 중심이며, 바로 그 점이 시작 시점에 필요한 요소입니다.

서비스 모델(IaaS, PaaS, SaaS), 배포 모델(퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드), 주요 제공업체 간 차이, 보안과 거버넌스 책임이 사용자와 벤더 사이에서 어떻게 분담되는지를 다룹니다. 공급업체 중립적이라 AWS Glue 튜토리얼과 Azure Data Factory 튜토리얼을 읽을 때, 서로 다른 명칭을 쓸 뿐 같은 문제를 푼다는 사실을 파악할 수 있습니다. #

강의는 브라우저에서 진행되므로 로컬 설정이 필요 없고 학습 중 클라우드 요금도 발생하지 않습니다. 개인 요금제는 연간 결제 기준 월 약 25~33달러로, 이 목록에 있는 모든 DataCamp 강의를 무제한 수강할 수 있습니다.

• 레벨: 입문, 클라우드 계정 불필요
• 형식: 대화형 강의, 코딩 선수 지식 불필요
• 적합 대상: 콘솔 학습 전에 클라우드 개념이 필요한 애널리스트와 커리어 전환자

2. DataCamp: AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) 스킬 트랙

r/dataengineering 합의가 아마존 클라우드를 가리킨다면, AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) 스킬 트랙이 한 번의 체계적 학습으로 서비스 지형을 머릿속에 넣는 가장 저렴한 방법입니다. 콘솔을 아무렇게나 둘러보는 대신 CLF-C02 시험 청사진을 바탕으로 구성되어 있습니다.

클라우드 개념, 핵심 AWS 서비스(S3, EC2, IAM 포함), 보안과 공유 책임 모델, 그리고 많은 초보자가 무시하다가 주말 내내 EMR 클러스터를 켜두고 나서야 깨닫는 과금과 가격 책정까지 다룹니다. 데이터 엔지니어에게 과금 파트는 반드시 배워야 합니다. 비용 통제는 직무의 일부이지 사후 고려 사항이 아닙니다.

CLF-C02는 기초 자격증이므로 Glue 잡을 작성하거나 Redshift 스키마를 모델링하는 법은 가르치지 않습니다. 지도로 여기고, 실제 파이프라인 작업은 11번 항목의 AWS Skill Builder 데이터 엔지니어 경로에서 학습하세요.

• 레벨: 입문, CLF-C02 시험 청사진 정렬
• 형식: 스킬 트랙, 다수의 대화형 강의
• 적합 대상: 구인 시장의 폭넓음을 이유로 AWS를 먼저 선택한 학습자

3. DataCamp: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) 스킬 트랙

회사에서 이미 SQL Server, Power BI, Active Directory를 사용한다면 AWS 트랙 대신 여기서 시작하세요. 대기업 데이터 팀의 상당수가 이런 환경입니다. AZ-900은 바로 이런 상황을 위한 마이크로소프트의 입문 지점입니다.

Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) 트랙은 Azure 핵심 개념, 주요 서비스군, 관리와 거버넌스, 가격 및 지원 옵션을 다룹니다. 여기서 Azure Blob Storage와 Data Lake Storage를 서비스 이름으로 접하게 되며, 이는 DP-203 자료를 난해하지 않게 읽는 데 필요한 맥락을 제공합니다.

비용에 대한 실무적인 참고사항: 학습 비용과 자격증 비용은 별개입니다. AZ-900 시험은 지역에 따라 약 99~120달러이며, 이 트랙에서 가치를 얻는 데 시험 응시는 필수 사항이 아닙니다. 구인 공고나 내부 승진 절차에서 명시적으로 요구하지 않는 한 시험 비용을 지불할 필요는 없습니다.

• 레벨: 입문, 최소한의 선수 지식
• 형식: AZ-900 도메인과 매핑된 스킬 트랙
• 적합 대상: Microsoft 중심 조직의 데이터 전문가

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Savill의 무료 YouTube 재생목록 덕분에 Azure 기초 교육에 반드시 비용을 지출할 필요는 없습니다. 그의 AZ-900 및 AZ-104 학습 시리즈는 무료이면서도 훌륭한 출발점으로 널리 언급됩니다.

AZ-104 자료는 관리자 중심이며, 이는 데이터 엔지니어에게도 핵심입니다. Identity, 네트워킹, 스토리지 계정, 거버넌스는 Data Factory 파이프라인이 프라이빗 엔드포인트에 연결되지 않을 때 마주하게 되는 논쟁거리입니다. 라이브 학습 세션과 화이트보드 설명도 유료 영상 못지않게 탄탄합니다.

여기서 기대하기 어려운 것은 대화형 학습이나 파이프라인 설계입니다. Synapse 차원 모델링, 증분 적재 패턴, dbt는 나오지 않습니다. 이 재생목록으로 인프라 레이어를 보강하고, 학습 시간은 DP-203 경로에 투자하세요.

• 레벨: 입문~중급
• 형식: 무료 YouTube 재생목록과 라이브 스터디 세션
• 적합 대상: 예산이 전혀 없는 Azure 학습자 중 인프라 기초가 필요한 분

5. DataCamp: Introduction to GCP 강의

분석 중심의 업무를 목표로 한다면 DataCamp의 Introduction to GCP 강의를 선택하세요. GCP는 데이터 도구의 완성도와, Redshift 클러스터 설정에 비해 BigQuery가 요구하는 절차가 적다는 점에서 r/dataengineering 스레드에서 꾸준히 호평을 받습니다.

강의는 GCP 서비스 지형, 스토리지와 컴퓨트 옵션, BigQuery가 분석 스택에서 차지하는 위치를 소개합니다. 벤더 자료보다 이 강의를 먼저 둔 이유는 학습 순서 때문입니다. Google Cloud Skills Boost 랩은 프로젝트, 서비스 계정, 리전이 무엇인지 이미 알고 있다고 가정하며, 이 강의는 그 지식을 몇 차례 학습으로 제공합니다.

솔직한 한계도 있습니다. 입문 강의를 마쳤다고 해서 Pub/Sub과 Dataflow로 스트리밍 파이프라인을 설계할 수 있게 되지는 않습니다. 그건 다음 항목의 역할입니다.

• 레벨: 입문
• 형식: 대화형 강의, 브라우저 기반
• 적합 대상: BigQuery 중심 데이터 작업을 지향하는 애널리스트와 엔지니어

6. DataCamp: Google Cloud Data Engineer 스킬 트랙

DataCamp의 Google Cloud Data Engineer 스킬 트랙은 이 목록에서 "SQL을 좀 안다"에서 "GCP에 파이프라인을 만들 수 있다"까지 가장 직행하는 경로이며, 커리어 전환자 대부분에게 추천하고 싶은 트랙입니다. 일반 클라우드 운영으로 새지 않고 데이터 서비스에 집중합니다.

초점은 데이터 엔지니어 관점의 GCP입니다. 스토리지, BigQuery, 그리고 파이프라인을 통한 데이터 이동으로, Google의 Professional Data Engineer 자격증이 다루는 BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc과 같은 영역을 커버합니다. 브라우저에서 진행하므로 과금 알림과 IAM 오류를 처리하면서 윈도우 함수 집계를 처음 배우는 일을 동시에 하지 않아도 됩니다.

알아둘 점 하나: Python과 SQL을 전제로 합니다. 둘 중 하나가 약하면, 파이프라인 설계를 배우기보다 문법 오류를 디버깅하는 데 시간을 쓰게 됩니다. DataCamp에는 이를 보완하기 위한 Associate Data Engineer in SQL 커리어 트랙도 있습니다.

• 레벨: 중급, Python과 SQL 전제
• 형식: 스킬 트랙, 다수의 대화형 강의와 프로젝트
• 적합 대상: 슬라이드가 아닌 실습을 원하는 GCP 지망 데이터 엔지니어

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Cantrill의 SAA-C03 강의는 커뮤니티가 꼽는 최고의 AWS 기초로 꾸준히 언급되며, 눈에 띄는 서비스의 폭넓음보다 기반 시설의 깊이로 그 명성을 얻었습니다. 

데이터 클라우드 엔지니어에게 가치는 다른 데이터 강의가 스치고 지나가는 섹션에 집중되어 있습니다. IAM 역할과 정책, VPC 네트워킹과 엔드포인트, 스토리지 클래스와 수명 주기 규칙, KMS 암호화 등이 그것입니다.

강의는 Cantrill의 자체 사이트에서 판매되는 유료 과정이며, 가격은 해당 사이트에서 판촉에 따라 변동됩니다. 수 주 단위의 긴 커밋이 필요합니다. 또한 데이터 엔지니어링 강의가 아니므로, 11번 항목의 하위 레이어로 활용하고 대체재로 보지는 마세요.

• 레벨: 중급, 기본 IT 배경 전제
• 형식: 유료 동영상 강의, 랩과 아키텍처 다이어그램 포함
• 적합 대상: 파이프라인을 만드는 법뿐 아니라 AWS 파이프라인이 왜 깨지는지도 이해하고 싶은 엔지니어

8. Google Cloud Skills Boost: 데이터 엔지니어 학습 경로

구글의 자체 트레이닝 플랫폼은 데이터 엔지니어 학습 경로의 랩에서 API가 미리 켜진 임시 프로젝트를 제공하므로, 직접 프로비저닝 없이 GCP 실습을 하기에 가장 좋습니다. 일부 강의와 랩은 무료입니다.

이 경로는 창고 및 SQL 분석을 위한 BigQuery, 배치와 스트리밍 변환을 위한 Dataflow, 이벤트 수집을 위한 Pub/Sub, 에어플로우 기반 오케스트레이션을 위한 Cloud Composer, 매니지드 Spark를 위한 Dataproc을 다룹니다. 이 서비스 목록은 사실상 Google Professional Data Engineer 시험 청사진이므로 자격증 준비에도 그대로 활용할 수 있습니다.

비용은 경로에 따라 다릅니다. 무료 랩과 퀘스트만으로도 많은 부분을 커버할 수 있으며, 동일 트랙의 파트너 호스팅 버전은 보통 월 39~79달러 구독권에 해당합니다. 같은 커리큘럼을 두 번 결제하지 않도록 무료 경로가 필요한 범위를 이미 충족하는지 먼저 확인하세요.

• 레벨: 중급
• 형식: 벤더 강의 + 제한 시간 실습 랩, 무료/유료 티어
• 적합 대상: 개인 과금 계정 없이 콘솔 실습을 원하는 GCP 학습자

9. Grow Data Skills: AWS, Azure, GCP용 데이터 엔지니어링 트랙

Grow Data Skills는 클라우드별 자가 학습 트랙을 제공하며, 강점은 강의 시간보다 포트폴리오 산출물입니다. 클라우드 업무 이력이 전혀 없는 사람에게는 인증서보다 프로젝트가 더 중요합니다.

각 트랙은 데이터 모델링, 웨어하우징, 배치와 스트림의 구분 같은 기초부터 시작해, 클라우드별 수집, 저장, 변환, 오케스트레이션 모듈로 이어집니다. 차별점은 프로젝트 작업입니다. 리포지토리에 담고 면접에서 설명할 수 있는 엔드 투 엔드 파이프라인과 레이크하우스 아키텍처를 구축합니다.

유료 트랙이며 가격은 결제 단계에서 지역과 프로모션에 따라 달라집니다. Python과 SQL의 기초 및 클라우드에 대한 어느 정도의 친숙함을 전제합니다. 아직 입문 트랙을 끝내지 않았다면 우선 그걸 마치세요. 그렇지 않으면 이해하지 못한 명령을 그대로 따라 쓰는 데 시간을 쓰게 됩니다.

• 레벨: 중급
• 형식: 자가 학습 영상 + 가이드형 프로젝트, 유료
• 적합 대상: 또 다른 인증서보다 3~4개의 포트폴리오 파이프라인이 필요한 커리어 전환자

10. Smart Data Learning: Data Engineering With Azure, AWS & GCP

이는 세 클라우드를 하나의 커리큘럼에서 다루는 14주 라이브 온라인 프로그램으로, 자가 학습 영상으로 두 번이나 실패한 경험이 있다면 고려할 만한 선택지입니다. 일부에게는 마감일과 코호트가 효과적이며, 이를 부정하는 조언은 좋지 않습니다.

구성은 핵심 데이터 엔지니어링 개념을 먼저 다루고, 이후 클라우드별 구현으로 이어집니다. AWS에서는 S3, Glue, Redshift, EMR; Azure에서는 Data Lake, Data Factory, Synapse; GCP에서는 BigQuery, Dataflow, Pub/Sub를 다룹니다. 라이브 세션과 병행해 과제와 랩이 진행되어, 수동 시청이 아닌 평가가 동반됩니다.

사전에 Python과 SQL 경험이 권장되며, 사실상 필수입니다. 가격은 코스 페이지에 표기된 고정 프로그램 수강료이며 지역에 따라 달라집니다. 14주를 커밋하기 전에 반드시 서면으로 금액을 확인하세요.

• 레벨: 중급; 프로그래밍 경험, Python, SQL 권장
• 형식: 14주 라이브 코호트, 과제와 랩 포함
• 적합 대상: 일정 기반 수업이 필요하고 세 클라우드를 한 번에 훑고 싶은 학습자

11. AWS Skill Builder: AWS Certified Data Engineer – Associate 학습 경로

AWS Skill Builder의 이 학습 경로는 CLF-C02 이후 AWS 학습자가 가야 할 곳입니다. 이 목록에서 유일하게 일반 아키텍처가 아닌 데이터 엔지니어링 서비스에 초점을 맞춘 AWS 자료이기 때문입니다. 아마존의 공식 트레이닝 플랫폼이므로 최신 시험 가이드를 충실히 반영합니다.

경로는 실무에서 운영하게 될 서비스 중심입니다. ETL을 위한 AWS Glue, 거버넌스형 데이터 레이크를 위한 Lake Formation, 웨어하우징을 위한 Amazon Redshift, Spark와 Hadoop 워크로드를 위한 EMR, 스트리밍 수집을 위한 Kinesis입니다. 가격은 혼합형으로, 디지털 트레이닝의 상당 부분이 무료이며, 랩과 시험 준비 자료를 위한 Skill Builder 개인 구독은 월 약 29달러 또는 연 299달러 수준입니다.

CLF-C02와의 난이도 차이는 분명합니다. 이 자료는 시험 수준의 깊이를 목표로 하며, 이미 콘솔을 탐색하고 IAM 정책을 읽고 VPC 배치를 판단할 수 있다고 가정합니다. AWS 첫 입문으로 여기서 시작하지 마세요.

• 레벨: 고급; CLF-C02와 일부 실습 경험 이후 권장
• 형식: 벤더 학습 경로, 무료 강의 + 유료 구독 티어
• 적합 대상: AWS Certified Data Engineer – Associate 시험을 목표로 하는 엔지니어

12. Microsoft Learn: Azure Data Engineering (DP-203) 경로

고급 Azure 데이터 엔지니어링 커리큘럼 중 최고의 무료 자료는 마이크로소프트 공식 자료이며, DP-203 경로는 AZ-900 개념이 자리 잡은 후 학습하기에 적합합니다. 모든 Learn 모듈은 무료로 읽고 실습할 수 있습니다.

커버리지는 Azure 데이터 스택 본체입니다. Azure Data Lake Storage, 웨어하우징과 Spark 풀을 위한 Synapse Analytics, 오케스트레이션과 복사 작업을 위한 Data Factory, 스트리밍 쿼리를 위한 Stream Analytics, 노트북 기반 변환을 위한 Azure Databricks까지 다룹니다. 팀이 Fabric 시대의 Synapse 워크로드로 표준화하고 있다면, 이 자료가 일과 가장 밀접합니다.

솔직한 문제 두 가지가 있습니다. Microsoft Learn은 읽기 위주라 진행 표시가 있는 문서처럼 느껴질 수 있으므로, 개인 구독으로 직접 무언가를 만들어 보며 다음만 클릭하지 마세요. 또한 DP-203 시험 응시료는 약 165달러로, 이 목록에서 학습 시간 대비 가장 비싼 항목입니다.

• 레벨: 고급; AZ-900와 일부 실습 경험 이후 권장
• 형식: 무료 자가 학습 모듈, 유료 시험
• 적합 대상: 강의 비용 없이 벤더 정확도의 커버리지를 원하는 Azure 데이터 엔지니어

13. r/dataengineering 클라우드 선택 스레드

이 목록에서 가장 유용한 무료 자료는 강의가 아니라 r/dataengineering 서브레딧입니다. "데이터 엔지니어링 입문자가 배우기에 가장 좋은 클라우드 제공업체는?" "업스킬과 이직에 GCP, Azure, AWS 중 무엇이 최선인가" 같은 스레드에서 실제 결정이 이루어지며, 답변하는 실무자들은 채용위원으로도 활동합니다.

반복되는 입장은 요약할 만큼 일관됩니다. 시장 점유율 덕분에 AWS가 가장 안전한 커리어 투자로 불리며, GCP는 BigQuery와 Dataflow의 강점으로 데이터 중심 및 ML 워크로드에 추천됩니다. Azure는 고용주가 Microsoft 중심이거나 해당 지역 시장이 그렇다면 우세합니다. 또 다른 반복 조언은 하나를 선택해 숙련도를 쌓은 뒤 두 번째를 추가하라는 것입니다.

커리큘럼 어디에도 없는 지역적 디테일은 스레드에서 읽으세요. 여러분이 사는 도시의 구인 공고가 Synapse를 말하는지 Snowflake를 말하는지는 현지 실무자만 답할 수 있으며, 이 글의 다른 모든 추천보다 우선해야 합니다.

• 레벨: 전체
• 형식: 무료 커뮤니티 토론
• 적합 대상: 학습비를 쓰기 전에 어느 클라우드에 전념할지 결정하려는 분

데이터 클라우드 엔지니어에게 필요한 기술

데이터 클라우드 엔지니어는 AWS, Azure, GCP에서 데이터 파이프라인을 설계·구축·운영합니다. 실무에서는 데이터 레이크와 웨어하우스로 유입되는 ETL/ELT 작업과, 그 주변의 보안 및 비용 통제가 핵심입니다. 소프트웨어 엔지니어링과 분석의 중간에 위치하며, 필요한 기술도 그 성격을 반영합니다.

• 프로그래밍과 질의: Python과 SQL은 필수
• 오브젝트 스토리지: Amazon S3, Azure Blob 및 Data Lake Storage, 또는 Google Cloud Storage
• 웨어하우스와 분석 엔진: Redshift, BigQuery, Synapse, 그리고 멀티클라우드 환경에서는 Snowflake
• 오케스트레이션: Airflow, 그리고 네이티브 스케줄러(AWS Step Functions, Azure Data Factory 파이프라인, Cloud Composer)
• 스트리밍: Kinesis, Azure Event Hubs, Pub/Sub, 자체 브로커를 운영하는 팀은 Kafka
• 코드형 인프라: Terraform, CloudFormation, Bicep
• 운영 기초: Linux, 네트워킹, Git, 셸 환경 숙련

이 목록의 자격증 수준 자료를 위해서는 최소 6~12개월의 클라우드 실습 경험을 전제로 하세요. DP-203과 AWS 데이터 엔지니어 경로는 그 이전 단계에서 친절하지 않습니다.

추천 학습 경로

지금 애널리스트로 출발해 1년 내 클라우드 데이터 엔지니어 면접을 보고자 한다면, 제가 따를 순서는 다음과 같습니다.

1단계: 용어를 익히고 하나의 클라우드를 고르기

Understanding Cloud Computing을 학습하고, 로컬 구인 공고를 옆에 띄운 채 r/dataengineering의 클라우드 선택 스레드를 몇 개 읽어보세요. 다른 것을 사기 전에 한 제공업체에 전념하세요.

2단계: 선택한 제공업체의 기초를 제대로 학습

AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) 트랙, Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) 트랙, 또는 Introduction to GCP와 Google Cloud Data Engineer 트랙의 초반 과정을 1단계 선택에 맞춰 수강하세요. Azure를 선택했고 예산이 전혀 없으며 대화형 콘텐츠가 필요 없다면 John Savill의 AZ-900 및 AZ-104 재생목록으로 동일 범위를 무료로 커버할 수 있습니다.

3단계: 해당 클라우드의 데이터 서비스를 깊게 파기

이 단계에서 고용 가능성이 생깁니다.

• GCP 학습자는 Google Cloud Data Engineer 트랙을 마친 후 Google Cloud Skills Boost의 BigQuery, Dataflow, Pub/Sub 무료 랩을 수행하세요.
• AWS 학습자는 Skill Builder 데이터 엔지니어 경로로 이동해 Glue, Lake Formation, Redshift, Kinesis를 학습하세요.
• Azure 학습자는 무료 Microsoft Learn DP-203 경로로 이동해 Data Lake Storage, Synapse, Data Factory를 학습하세요.

4단계: 프로젝트를 구축하고 인프라 레이어 보강

Grow Data Skills 프로젝트 모듈을 활용하거나 Terraform과 Airflow로 직접 진행해, 설명할 수 있는 엔드 투 엔드 파이프라인을 두세 개 구축하세요. 동시에 Cantrill의 SAA-C03 강의로 데이터 전용 강의에서 남겨둔 IAM, VPC, 암호화의 빈틈을 메우세요. 문제가 내용이 아니라 마감일이라면 이 단계를 Smart Data Learning 14주 코호트로 대체하세요.

마무리

대부분의 독자에게 추천하는 순서는 Understanding Cloud Computing으로 개념을 잡고, 한 제공업체의 기초 트랙을 수강한 뒤, 해당 제공업체의 데이터 서비스 경로로 넘어가는 것입니다. 개념에 2주를 투자하면 이후의 한 달짜리 혼란을 줄일 수 있으며, 세 가지를 맛보기보다 하나를 제대로 파는 편이 낫습니다.

한 가지 알아둘 점: 시험 비용은 변동됩니다. AZ-900의 99~120달러, DP-203의 165달러, AWS Skill Builder 연 299달러는 작성 시점의 수치일 뿐 확약이 아닙니다.

또 하나 중요한 단서가 있습니다. 누구도 큰 소리로 말하고 싶어 하지 않는 사실입니다. 이 자료들만으로는 채용되지 않습니다. 면접 기회를 가져다주는 것은 여러분이 직접 만들고 망가뜨려 보았으며 설명할 수 있는 두세 개의 파이프라인, 가능하면 리포지토리에 Terraform이 포함된 작업물입니다. 자격증은 스크리닝 콜을 통과시키고, 프로젝트가 기술 면접을 이깁니다.