🥇डेटा इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट: क्या अंतर है?

डेटा साइंटिस्ट और डेटा इंजीनियर के व्यवसायों को लेकर अक्सर भ्रम की स्थिति रहती है। प्रत्येक कंपनी के पास डेटा के साथ काम करने की अपनी विशिष्टताएं होती हैं, उनके विश्लेषण के लिए अलग-अलग लक्ष्य होते हैं और इस बारे में अलग-अलग विचार होते हैं कि किस विशेषज्ञ को काम का कौन सा हिस्सा करना चाहिए, इसलिए प्रत्येक की अपनी आवश्यकताएं होती हैं।

आइए जानें कि इन विशेषज्ञों के बीच क्या अंतर है, वे कौन से व्यावसायिक कार्य हल करते हैं, उनके पास क्या कौशल हैं और वे कितना कमाते हैं। सामग्री बड़ी हो गई, इसलिए हमने इसे दो प्रकाशनों में विभाजित किया।

पहले लेख में, संकाय प्रमुख एलेना गेरासिमोवा ने कहा,डेटा विज्ञान और विश्लेषण» नेटोलॉजी में, डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर के बीच अंतर और वे किन उपकरणों के साथ काम करते हैं, इसकी व्याख्या की गई है।

इंजीनियरों और वैज्ञानिकों की भूमिकाएं किस प्रकार भिन्न हैं

डेटा इंजीनियर एक विशेषज्ञ होता है जो एक ओर डेटा अवसंरचना का विकास, परीक्षण और समर्थन करता है: डेटाबेस, भंडारण और बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण प्रणालियां। दूसरी ओर, यह वह है जो विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग के लिए डेटा को साफ और “कंघी” करता है, अर्थात डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाता है।

एक डेटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके पूर्वानुमानित (और अन्य) मॉडल बनाता है और प्रशिक्षित करता है, जिससे व्यवसायों को छिपे हुए पैटर्न खोजने, भविष्य के विकास की भविष्यवाणी करने और प्रमुख व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में मदद मिलती है।

डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर के बीच मुख्य अंतर यह है कि उनके लक्ष्य आमतौर पर अलग-अलग होते हैं। दोनों यह सुनिश्चित करने के लिए काम करते हैं कि डेटा सुलभ और अच्छी गुणवत्ता का हो। लेकिन एक डेटा वैज्ञानिक अपने प्रश्नों के उत्तर ढूंढता है और डेटा पारिस्थितिकी तंत्र (उदाहरण के लिए, हाडोप पर आधारित) में परिकल्पनाओं का परीक्षण करता है, और एक डेटा इंजीनियर उसी पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर स्पार्क क्लस्टर में डेटा वैज्ञानिक द्वारा लिखे गए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की सेवा के लिए एक पाइपलाइन बनाता है।

एक डेटा इंजीनियर एक टीम के हिस्से के रूप में काम करके व्यवसाय में मूल्य जोड़ता है। इसका उद्देश्य विभिन्न प्रतिभागियों के बीच एक महत्वपूर्ण कड़ी के रूप में कार्य करना है: डेवलपर्स से लेकर रिपोर्टिंग के व्यावसायिक उपभोक्ताओं तक, तथा विपणन और उत्पाद से लेकर BI तक विश्लेषकों की उत्पादकता बढ़ाना है।

दूसरी ओर, एक डेटा वैज्ञानिक कंपनी की रणनीति और अंतर्दृष्टि निष्कर्षण, निर्णय लेने, स्वचालन एल्गोरिदम के कार्यान्वयन, मॉडलिंग और डेटा से मूल्य उत्पन्न करने में सक्रिय भाग लेता है।

डेटा के साथ काम करना GIGO (कचरा अंदर - कचरा बाहर) सिद्धांत के अधीन है: यदि विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक बिना तैयारी के और संभावित रूप से गलत डेटा से निपटते हैं, तो परिणाम, सबसे परिष्कृत विश्लेषण एल्गोरिदम के साथ भी, गलत होंगे।

डेटा इंजीनियर डेटा के प्रसंस्करण, सफाई और रूपांतरण के लिए पाइपलाइनों का निर्माण करके इस समस्या का समाधान करते हैं और डेटा वैज्ञानिकों को उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के साथ काम करने की अनुमति देते हैं।

बाजार में ऐसे कई डेटा उपकरण उपलब्ध हैं जो डेटा उत्पादन से लेकर आउटपुट और बोर्डरूम डैशबोर्ड तक के हर चरण को कवर करते हैं। और यह महत्वपूर्ण है कि इनके उपयोग का निर्णय एक इंजीनियर द्वारा लिया जाए, इसलिए नहीं कि यह फैशनेबल है, बल्कि इसलिए कि वह वास्तव में इस प्रक्रिया में अन्य प्रतिभागियों को उनके काम में मदद करेगा।

सशर्त: यदि किसी कंपनी को BI और ETL - डेटा लोडिंग और रिपोर्ट अपडेट के बीच दोस्ती करने की आवश्यकता है, तो यह एक विशिष्ट विरासत नींव है जिसे डेटा इंजीनियर को निपटना होगा (यह अच्छा है अगर टीम में एक आर्किटेक्ट भी शामिल है)।

डेटा इंजीनियर की जिम्मेदारियाँ

डाटा प्रोसेसिंग बुनियादी ढांचे का विकास, निर्माण और रखरखाव।
त्रुटियों को संभालना और विश्वसनीय डेटा प्रसंस्करण पाइपलाइनों का निर्माण करना।
विभिन्न गतिशील स्रोतों से असंरचित डेटा को विश्लेषकों के कार्य के लिए आवश्यक रूप में लाना।
डेटा की सुसंगतता और गुणवत्ता में सुधार के लिए सिफारिशें प्रदान करना।
डेटा वैज्ञानिकों और डेटा विश्लेषकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा आर्किटेक्चर को प्रदान करना और उसका समर्थन करना।
दसियों या सैकड़ों सर्वरों के वितरित क्लस्टर में डेटा को लगातार और कुशलतापूर्वक संसाधित और संग्रहीत करें।
सरल किन्तु मजबूत आर्किटेक्चर बनाने के लिए उपकरणों के तकनीकी समझौतों का आकलन करना, जो विफलताओं से बच सकें।
डेटा प्रवाह और संबंधित प्रणालियों का नियंत्रण और समर्थन (निगरानी और अलर्ट स्थापित करना)।

डेटा इंजीनियर के क्षेत्र में एक और विशेषज्ञता है - एमएल इंजीनियर। संक्षेप में, ऐसे इंजीनियर मशीन लर्निंग मॉडल को औद्योगिक कार्यान्वयन और उपयोग में लाने में विशेषज्ञ होते हैं। अक्सर, डेटा वैज्ञानिक से प्राप्त मॉडल किसी अध्ययन का हिस्सा होता है और उत्पादन स्थितियों में काम नहीं कर सकता।

डेटा वैज्ञानिक जिम्मेदारियाँ

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के लिए डेटा से फीचर्स निकालना।
डेटा में पैटर्न का पूर्वानुमान लगाने और वर्गीकरण करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग टूल का उपयोग करना।
एल्गोरिदम को बेहतर बनाकर और अनुकूलित करके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन और सटीकता में सुधार करना।
कंपनी की रणनीति के अनुसार “मजबूत” परिकल्पनाओं का निर्माण, जिनका परीक्षण किया जाना आवश्यक है।

डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक दोनों का डेटा संस्कृति के विकास में ठोस योगदान समान है, जो किसी कंपनी को अतिरिक्त लाभ कमाने या लागत कम करने में मदद कर सकता है।

इंजीनियर और वैज्ञानिक किन भाषाओं और उपकरणों के साथ काम करते हैं?

आज, डेटा वैज्ञानिकों से अपेक्षाएं बदल गई हैं। इससे पहले, इंजीनियर बड़ी SQL क्वेरीज़ को इकट्ठा करते थे, मैन्युअल रूप से MapReduce लिखते थे, और Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend जैसे उपकरणों का उपयोग करके डेटा को संसाधित करते थे।

2020 में, एक विशेषज्ञ पायथन और आधुनिक कंप्यूटिंग टूल्स (उदाहरण के लिए, एयरफ्लो) के ज्ञान के बिना नहीं कर सकता है, क्लाउड प्लेटफार्मों के साथ काम करने के सिद्धांतों को समझना (सुरक्षा सिद्धांतों का पालन करते हुए हार्डवेयर पर बचत करने के लिए उनका उपयोग करना)।

SAP, Oracle, MySQL, Redis बड़ी कंपनियों में डेटा इंजीनियरों के लिए पारंपरिक उपकरण हैं। वे अच्छे हैं, लेकिन लाइसेंस की लागत इतनी अधिक है कि उनके साथ काम करना सीखना केवल औद्योगिक परियोजनाओं के लिए ही सार्थक है। हालाँकि, पोस्टग्रेस के रूप में एक निःशुल्क विकल्प मौजूद है - यह निःशुल्क है और न केवल प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त है।

ऐतिहासिक रूप से, जावा और स्काला की बहुत मांग रही है, हालांकि जैसे-जैसे प्रौद्योगिकियां और दृष्टिकोण विकसित होते हैं, ये भाषाएं पृष्ठभूमि में लुप्त होती जा रही हैं।

हालाँकि, हार्डकोर बिगडेटा: हाडोप, स्पार्क और बाकी सभी अब डेटा इंजीनियर के लिए जरूरी नहीं रह गए हैं, बल्कि वे उन समस्याओं को सुलझाने के लिए एक प्रकार के उपकरण बन गए हैं जिन्हें पारंपरिक ETL हल नहीं कर सकता।

प्रवृत्ति ऐसी सेवाओं की है जो बिना भाषा के ज्ञान के उपकरणों का उपयोग करती हैं (उदाहरण के लिए, जावा के ज्ञान के बिना हाडोप), साथ ही स्ट्रीमिंग डेटा (वीडियो पर आवाज या छवि पहचान) के प्रसंस्करण के लिए तैयार सेवाएं प्रदान करती हैं।

एसएएस और एसपीएसएस के औद्योगिक समाधान लोकप्रिय हैं, जबकि टेबल्यू, रैपिडमाइनर, स्टाटा और जूलिया का भी स्थानीय कार्यों के लिए डेटा वैज्ञानिकों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

अपने दम पर पाइपलाइन बनाने की क्षमता केवल कुछ वर्षों से विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए उपलब्ध थी: उदाहरण के लिए, अब अपेक्षाकृत सरल स्क्रिप्ट का उपयोग करके PostgreSQL-आधारित स्टोरेज में डेटा भेजना संभव है।

आमतौर पर, पाइपलाइनों और एकीकृत डेटा संरचनाओं का उपयोग डेटा इंजीनियरों की जिम्मेदारी है। लेकिन आज, टी-आकार के विशेषज्ञों की ओर रुझान पहले से कहीं अधिक मजबूत है - संबंधित क्षेत्रों में व्यापक दक्षताओं के साथ, क्योंकि उपकरणों को लगातार सरल बनाया जा रहा है।

डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक एक साथ क्यों काम करते हैं

इंजीनियरों के साथ मिलकर काम करके, डेटा वैज्ञानिक अनुसंधान पक्ष पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, तथा उत्पादन-तैयार मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बना सकते हैं।
और इंजीनियरों को मापनीयता, डेटा पुनःउपयोग पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, तथा यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रत्येक व्यक्तिगत परियोजना में इनपुट और आउटपुट पाइपलाइन वैश्विक वास्तुकला से मेल खाती हों।

जिम्मेदारियों का यह विभाजन विभिन्न मशीन लर्निंग परियोजनाओं पर काम करने वाली टीमों के बीच एकरूपता सुनिश्चित करता है।

सहयोग से नये उत्पादों को कुशलतापूर्वक बनाने में मदद मिलती है। गति और गुणवत्ता सभी के लिए एक सेवा बनाने (वैश्विक भंडारण या डैशबोर्ड एकीकरण) और प्रत्येक विशिष्ट आवश्यकता या परियोजना (संकीर्ण रूप से विशिष्ट पाइपलाइन, बाहरी स्रोतों को जोड़ने) को लागू करने के बीच संतुलन के माध्यम से प्राप्त की जाती है।

डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के साथ मिलकर काम करने से इंजीनियरों को बेहतर कोड लिखने के लिए विश्लेषणात्मक और अनुसंधान कौशल विकसित करने में मदद मिलती है। डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक उपयोगकर्ताओं के बीच ज्ञान साझाकरण में सुधार हुआ है, जिससे परियोजनाएं अधिक गतिशील हो गई हैं और अधिक टिकाऊ दीर्घकालिक परिणाम प्राप्त हो रहे हैं।

ऐसी कंपनियों में जो डेटा संस्कृति विकसित करने और उसके आधार पर व्यावसायिक प्रक्रियाओं का निर्माण करने का लक्ष्य रखती हैं, डेटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर एक दूसरे के पूरक होते हैं और एक पूर्ण डेटा विश्लेषण प्रणाली बनाते हैं।

अगले लेख में, हम बात करेंगे कि डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के पास किस प्रकार की शिक्षा होनी चाहिए, उन्हें कौन से कौशल विकसित करने की आवश्यकता है, और बाजार की संरचना कैसी है।