ડેટા એન્જિનિયર અને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ: શું તફાવત છે?

ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને ડેટા એન્જિનિયરના વ્યવસાયો ઘણીવાર મૂંઝવણમાં હોય છે. દરેક કંપની પાસે ડેટા સાથે કામ કરવાની પોતાની વિશિષ્ટતાઓ હોય છે, તેમના વિશ્લેષણ માટે જુદા જુદા હેતુઓ હોય છે અને કયા નિષ્ણાતે કામના કયા ભાગ સાથે વ્યવહાર કરવો જોઈએ તેનો એક અલગ વિચાર હોય છે, તેથી દરેકની પોતાની જરૂરિયાતો હોય છે. 

ચાલો જાણીએ કે આ નિષ્ણાતો વચ્ચે શું તફાવત છે, તેઓ કઈ વ્યવસાયિક સમસ્યાઓ હલ કરે છે, તેમની પાસે કઈ કુશળતા છે અને તેઓ કેટલી કમાણી કરે છે. સામગ્રી મોટી હોવાનું બહાર આવ્યું, તેથી અમે તેને બે પ્રકાશનોમાં વિભાજિત કર્યું.

પ્રથમ લેખમાં, એલેના ગેરાસિમોવા, ફેકલ્ટીના વડા “ડેટા સાયન્સ અને એનાલિટિક્સ" નેટોલોજીમાં, ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને ડેટા એન્જિનિયર વચ્ચે શું તફાવત છે અને તેઓ કયા સાધનો સાથે કામ કરે છે તે જણાવે છે.

એન્જિનિયરો અને વૈજ્ઞાનિકોની ભૂમિકાઓ કેવી રીતે અલગ પડે છે

ડેટા એન્જિનિયર એ નિષ્ણાત છે જે એક તરફ, ડેટા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર વિકસાવે છે, પરીક્ષણ કરે છે અને જાળવે છે: ડેટાબેસેસ, સ્ટોરેજ અને માસ પ્રોસેસિંગ સિસ્ટમ્સ. બીજી બાજુ, આ તે છે જે વિશ્લેષકો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા ઉપયોગ માટે ડેટાને સાફ કરે છે અને "કોમ્બ્સ" કરે છે, એટલે કે, ડેટા પ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન્સ બનાવે છે.

ડેટા સાયન્ટિસ્ટ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરીને અનુમાનિત (અને અન્ય) મોડલ્સ બનાવે છે અને તાલીમ આપે છે, વ્યવસાયોને છુપાયેલા પેટર્ન શોધવામાં, વિકાસની આગાહી કરવામાં અને મુખ્ય વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં મદદ કરે છે.

ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને ડેટા એન્જીનિયર વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત એ છે કે તેઓ સામાન્ય રીતે જુદા જુદા ધ્યેયો ધરાવે છે. ડેટા સુલભ અને ઉચ્ચ ગુણવત્તાનો છે તેની ખાતરી કરવા બંને કામ કરે છે. પરંતુ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ તેના પ્રશ્નોના જવાબો શોધે છે અને ડેટા ઇકોસિસ્ટમમાં (ઉદાહરણ તરીકે, Hadoop પર આધારિત) પૂર્વધારણાઓનું પરીક્ષણ કરે છે, અને ડેટા એન્જિનિયર તે જ અંદર સ્પાર્ક ક્લસ્ટરમાં ડેટા સાયન્ટિસ્ટ દ્વારા લખેલા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમને સર્વિસ કરવા માટે પાઇપલાઇન બનાવે છે. ઇકોસિસ્ટમ 

ડેટા એન્જિનિયર ટીમના ભાગ રૂપે કામ કરીને વ્યવસાયમાં મૂલ્ય લાવે છે. તેનું કાર્ય વિવિધ સહભાગીઓ વચ્ચે એક મહત્વપૂર્ણ કડી તરીકે કાર્ય કરવાનું છે: વિકાસકર્તાઓથી લઈને રિપોર્ટિંગના વ્યવસાયિક ગ્રાહકો સુધી, અને માર્કેટિંગ અને ઉત્પાદનથી લઈને BI સુધીના વિશ્લેષકોની ઉત્પાદકતા વધારવાનું છે. 

તેનાથી વિપરીત, ડેટા સાયન્ટિસ્ટ કંપનીની વ્યૂહરચના અને આંતરદૃષ્ટિ કાઢવા, નિર્ણયો લેવા, ઓટોમેશન અલ્ગોરિધમ્સ અમલમાં મૂકવા, મોડેલિંગ અને ડેટામાંથી મૂલ્ય પેદા કરવામાં સક્રિય ભાગ લે છે.


ડેટા સાથે કામ કરવું એ જીઆઈજીઓ (ગાર્બેજ ઇન - ગાર્બેજ આઉટ) સિદ્ધાંતને આધીન છે: જો વિશ્લેષકો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો તૈયારી વિનાના અને સંભવિત રીતે ખોટા ડેટા સાથે વ્યવહાર કરે છે, તો સૌથી વધુ અત્યાધુનિક વિશ્લેષણ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને પણ પરિણામો ખોટા હશે. 

ડેટા એન્જીનિયરો ડેટાની પ્રક્રિયા, સફાઈ અને રૂપાંતર માટે પાઇપલાઇન્સ બનાવીને અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટા સાથે કામ કરવાની મંજૂરી આપીને આ સમસ્યાનો ઉકેલ લાવે છે. 

ડેટા સાથે કામ કરવા માટે બજારમાં ઘણા બધા સાધનો છે જે દરેક તબક્કાને આવરી લે છે: ડેટાના દેખાવથી લઈને આઉટપુટ સુધીના બોર્ડ ઓફ ડિરેક્ટર્સ માટે ડેશબોર્ડ સુધી. અને તે મહત્વનું છે કે તેનો ઉપયોગ કરવાનો નિર્ણય એન્જિનિયર દ્વારા લેવામાં આવે છે - કારણ કે તે ફેશનેબલ નથી, પરંતુ કારણ કે તે પ્રક્રિયામાં અન્ય સહભાગીઓના કાર્યમાં ખરેખર મદદ કરશે. 

પરંપરાગત રીતે: જો કોઈ કંપનીને BI અને ETL વચ્ચે કનેક્શન બનાવવાની જરૂર હોય - ડેટા લોડ કરવા અને રિપોર્ટ્સ અપડેટ કરવા, તો અહીં એક લાક્ષણિક લેગસી ફાઉન્ડેશન છે જેની સાથે ડેટા એન્જિનિયરે કામ કરવું પડશે (જો ટીમમાં આર્કિટેક્ટ પણ હોય તો તે સારું છે).

ડેટા એન્જિનિયરની જવાબદારીઓ

• ડેટા પ્રોસેસિંગ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો વિકાસ, બાંધકામ અને જાળવણી.
• ભૂલોને નિયંત્રિત કરવી અને વિશ્વસનીય ડેટા પ્રોસેસિંગ પાઇપલાઇન્સ બનાવવી.
• વિશ્લેષકોના કાર્ય માટે જરૂરી ફોર્મમાં વિવિધ ગતિશીલ સ્ત્રોતોમાંથી અસંગઠિત ડેટા લાવવો.
• ડેટા સુસંગતતા અને ગુણવત્તા સુધારવા માટે ભલામણો પ્રદાન કરવી.
• ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને ડેટા વિશ્લેષકો દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટા આર્કિટેક્ચરને પ્રદાન કરવું અને જાળવવું.
• દસ અથવા સેંકડો સર્વરના વિતરિત ક્લસ્ટરમાં સતત અને અસરકારક રીતે ડેટાની પ્રક્રિયા અને સંગ્રહ કરો.
• સરળ પરંતુ મજબૂત આર્કિટેક્ચર બનાવવા માટે ટૂલ્સના તકનીકી ટ્રેડ-ઓફનું મૂલ્યાંકન કરો જે વિક્ષેપથી બચી શકે.
• ડેટા ફ્લો અને સંબંધિત સિસ્ટમ્સનું નિયંત્રણ અને સમર્થન (મોનિટરિંગ અને ચેતવણીઓ સેટ કરવી).

ડેટા એન્જિનિયરના માર્ગમાં બીજી વિશેષતા છે - ML એન્જિનિયર. ટૂંકમાં, આ એન્જિનિયરો ઔદ્યોગિક અમલીકરણ અને ઉપયોગમાં મશીન લર્નિંગ મોડલ લાવવામાં નિષ્ણાત છે. ઘણીવાર, ડેટા સાયન્ટિસ્ટ પાસેથી મેળવેલ મોડલ અભ્યાસનો ભાગ હોય છે અને લડાઇની સ્થિતિમાં કામ ન કરી શકે.

ડેટા સાયન્ટિસ્ટની જવાબદારીઓ

• મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ લાગુ કરવા માટે ડેટામાંથી ફીચર્સ એક્સટ્રેક્ટ કરી રહ્યા છીએ.
• ડેટામાં પેટર્નની આગાહી અને વર્ગીકરણ કરવા માટે વિવિધ મશીન લર્નિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરવો.
• અલ્ગોરિધમ્સને ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને ઑપ્ટિમાઇઝ કરીને મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સની કામગીરી અને સચોટતામાં સુધારો.
• કંપનીની વ્યૂહરચના અનુસાર "મજબૂત" પૂર્વધારણાઓની રચના જેનું પરીક્ષણ કરવાની જરૂર છે.

ડેટા એન્જીનિયર અને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બંને ડેટા કલ્ચરના વિકાસમાં મૂર્ત યોગદાન આપે છે, જેના દ્વારા કંપની વધારાનો નફો પેદા કરી શકે છે અથવા ખર્ચ ઘટાડી શકે છે.

એન્જિનિયરો અને વૈજ્ઞાનિકો કઈ ભાષાઓ અને સાધનો સાથે કામ કરે છે?

આજે, ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની અપેક્ષાઓ બદલાઈ ગઈ છે. અગાઉ, ઇજનેરો મોટી SQL ક્વેરીઝ એકત્રિત કરતા હતા, મેન્યુઅલી MapReduce લખતા હતા અને Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend જેવા સાધનોનો ઉપયોગ કરીને ડેટા પર પ્રક્રિયા કરતા હતા. 

2020 માં, નિષ્ણાત પાયથોન અને આધુનિક ગણતરી સાધનો (ઉદાહરણ તરીકે, એરફ્લો), ક્લાઉડ પ્લેટફોર્મ્સ સાથે કામ કરવાના સિદ્ધાંતોની સમજ (સુરક્ષા સિદ્ધાંતોનું અવલોકન કરતી વખતે, હાર્ડવેર પર બચત કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરીને) ના જ્ઞાન વિના કરી શકતા નથી.

SAP, Oracle, MySQL, Redis મોટી કંપનીઓમાં ડેટા એન્જિનિયરો માટે પરંપરાગત સાધનો છે. તેઓ સારા છે, પરંતુ લાયસન્સની કિંમત એટલી ઊંચી છે કે તેમની સાથે કામ કરવાનું શીખવું માત્ર ઔદ્યોગિક પ્રોજેક્ટ્સમાં જ અર્થપૂર્ણ છે. તે જ સમયે, પોસ્ટગ્રેસના સ્વરૂપમાં એક મફત વિકલ્પ છે - તે મફત અને માત્ર તાલીમ માટે જ યોગ્ય નથી. 

ઐતિહાસિક રીતે, જાવા અને સ્કાલા માટેની વિનંતીઓ વારંવાર જોવા મળે છે, જો કે જેમ જેમ ટેક્નોલોજી અને અભિગમો વિકસિત થાય છે તેમ તેમ આ ભાષાઓ પૃષ્ઠભૂમિમાં ઝાંખી પડી જાય છે.

જો કે, હાર્ડકોર BigData: Hadoop, Spark અને બાકીનું પ્રાણી સંગ્રહાલય હવે ડેટા એન્જીનીયર માટે પૂર્વશરત નથી, પરંતુ પરંપરાગત ETL દ્વારા ઉકેલી ન શકાય તેવી સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટેના એક પ્રકારનું સાધન છે. 

ટ્રેન્ડ એ જે ભાષામાં તે લખવામાં આવે છે તેના જ્ઞાન વિના ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરવાની સેવાઓ છે (ઉદાહરણ તરીકે, જાવાના જ્ઞાન વિના Hadoop), તેમજ સ્ટ્રીમિંગ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા માટે તૈયાર સેવાઓની જોગવાઈ (વિડિયો પર વૉઇસ રેકગ્નિશન અથવા ઇમેજ રેકગ્નિશન) ).

SAS અને SPSS ના ઔદ્યોગિક ઉકેલો લોકપ્રિય છે, જ્યારે Tableau, Rapidminer, Stata અને Juliaનો પણ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા સ્થાનિક કાર્યો માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.

પાઈપલાઈન બનાવવાની ક્ષમતા થોડા વર્ષો પહેલા જ વિશ્લેષકો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને દેખાઈ હતી: ઉદાહરણ તરીકે, પ્રમાણમાં સરળ સ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરીને પોસ્ટગ્રેએસક્યુએલ-આધારિત સ્ટોરેજમાં ડેટા મોકલવાનું પહેલેથી જ શક્ય છે. 

સામાન્ય રીતે, પાઇપલાઇન્સ અને સંકલિત ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સનો ઉપયોગ ડેટા એન્જિનિયર્સની જવાબદારી રહે છે. પરંતુ આજે, સંબંધિત ક્ષેત્રોમાં વ્યાપક ક્ષમતાઓ ધરાવતા ટી-આકારના નિષ્ણાતો માટેનું વલણ પહેલા કરતા વધુ મજબૂત છે, કારણ કે સાધનો સતત સરળ કરવામાં આવે છે.

શા માટે ડેટા એન્જિનિયર અને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ સાથે મળીને કામ કરે છે

એન્જિનિયરો સાથે નજીકથી કામ કરીને, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો સંશોધન બાજુ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે, ઉત્પાદન માટે તૈયાર મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ બનાવી શકે છે.
અને એન્જિનિયરોએ માપનીયતા, ડેટા પુનઃઉપયોગ અને દરેક વ્યક્તિગત પ્રોજેક્ટમાં ડેટા ઇનપુટ અને આઉટપુટ પાઇપલાઇન્સ વૈશ્વિક આર્કિટેક્ચરનું પાલન કરે છે તેની ખાતરી કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની જરૂર છે.

જવાબદારીઓનું આ વિભાજન વિવિધ મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સ પર કામ કરતી ટીમોમાં સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરે છે. 

સહયોગ નવા ઉત્પાદનોને અસરકારક રીતે બનાવવામાં મદદ કરે છે. દરેક વ્યક્તિ માટે સેવા બનાવવા (વૈશ્વિક સ્ટોરેજ અથવા ડેશબોર્ડનું એકીકરણ) અને દરેક ચોક્કસ જરૂરિયાત અથવા પ્રોજેક્ટ (અત્યંત વિશિષ્ટ પાઇપલાઇન, બાહ્ય સ્ત્રોતોને કનેક્ટ કરીને) અમલમાં મૂકવા વચ્ચેના સંતુલન દ્વારા ઝડપ અને ગુણવત્તા પ્રાપ્ત થાય છે. 

ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને વિશ્લેષકો સાથે નજીકથી કામ કરવાથી એન્જિનિયરોને બહેતર કોડ લખવા માટે વિશ્લેષણાત્મક અને સંશોધન કૌશલ્ય વિકસાવવામાં મદદ મળે છે. વેરહાઉસ અને ડેટા લેક વપરાશકર્તાઓ વચ્ચે જ્ઞાનની વહેંચણી સુધરે છે, જે પ્રોજેક્ટને વધુ ચપળ બનાવે છે અને વધુ ટકાઉ લાંબા ગાળાના પરિણામો આપે છે.

જે કંપનીઓ ડેટા સાથે કામ કરવાની સંસ્કૃતિ વિકસાવવા અને તેના આધારે બિઝનેસ પ્રક્રિયાઓ બનાવવાનું લક્ષ્ય રાખે છે, તેમાં ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને ડેટા એન્જિનિયર એકબીજાના પૂરક બને છે અને સંપૂર્ણ ડેટા વિશ્લેષણ સિસ્ટમ બનાવે છે. 

હવે પછીના લેખમાં આપણે ડેટા એન્જીનિયર અને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ પાસે કેવા પ્રકારનું શિક્ષણ હોવું જોઈએ, તેમને કઈ કૌશલ્ય વિકસાવવાની જરૂર છે અને બજાર કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે વિશે વાત કરીશું.

નેટોલોજીના સંપાદકો તરફથી

જો તમે ડેટા એન્જિનિયર અથવા ડેટા સાયન્ટિસ્ટના વ્યવસાયને જોઈ રહ્યા છો, તો અમે તમને અમારા કોર્સ પ્રોગ્રામ્સનો અભ્યાસ કરવા માટે આમંત્રિત કરીએ છીએ:

• વ્યવસાય "ડેટા એન્જિનિયર».  
• વ્યવસાય "ડેટા સાયન્ટિસ્ટ».

સોર્સ: www.habr.com