ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റും: എന്താണ് വ്യത്യാസം?

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെയും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറുടെയും തൊഴിലുകൾ പലപ്പോഴും ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാണ്. ഓരോ കമ്പനിക്കും ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള അതിന്റേതായ പ്രത്യേകതകൾ ഉണ്ട്, അവരുടെ വിശകലനത്തിനുള്ള വ്യത്യസ്ത ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ജോലിയുടെ ഏത് ഭാഗത്ത് ഏതൊക്കെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ ഉൾപ്പെടണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യത്യസ്ത ആശയം, അതിനാൽ ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ ആവശ്യകതകളുണ്ട്. 

ഈ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണെന്നും അവർ എന്ത് ബിസിനസ്സ് ടാസ്‌ക്കുകൾ പരിഹരിക്കുന്നുവെന്നും അവർക്ക് എന്ത് കഴിവുകളുണ്ടെന്നും അവർ എത്രമാത്രം സമ്പാദിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നു. മെറ്റീരിയൽ വലുതായി മാറി, അതിനാൽ അത് രണ്ട് പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളായി വിഭജിച്ചു.

ആദ്യ ലേഖനത്തിൽ, ഫാക്കൽറ്റി മേധാവി എലീന ജെറാസിമോവ "ഡാറ്റ സയൻസും അനലിറ്റിക്സും”നെറ്റോളജിയിൽ, ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണെന്നും അവർ ഏതൊക്കെ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്നും പറയുന്നു.

എഞ്ചിനീയർമാരുടെയും ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെയും റോളുകൾ എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?

ഒരു വശത്ത്, ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും പരിശോധിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റാണ് ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ: ഡാറ്റാബേസുകൾ, സ്റ്റോറേജുകൾ, മാസ് പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ. മറുവശത്ത്, അനലിസ്റ്റുകളുടെയും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളുടെയും ഉപയോഗത്തിനായി ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുന്നതും "ചീപ്പ്" ചെയ്യുന്നതും ഇതാണ്, അതായത്, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് പ്രവചനാത്മക (കൂടുതൽ) മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും സംഭവവികാസങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും പ്രധാന ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറും തമ്മിലുള്ള പ്രധാന വ്യത്യാസം അവർക്ക് സാധാരണയായി വ്യത്യസ്ത ലക്ഷ്യങ്ങളാണുള്ളത് എന്നതാണ്. ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായി നിലനിർത്താൻ രണ്ടും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് തന്റെ ചോദ്യങ്ങൾക്കുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ഡാറ്റാ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൽ പരികല്പനകൾ പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഹഡൂപ്പിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി), കൂടാതെ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ അതിനുള്ളിലെ ഒരു സ്പാർക്ക് ക്ലസ്റ്ററിൽ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് എഴുതിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിനായി ഒരു സേവന പൈപ്പ്ലൈൻ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ആവാസവ്യവസ്ഥ. 

ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ ഒരു ടീമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിലൂടെ ഒരു ബിസിനസ്സിന് മൂല്യം കൊണ്ടുവരുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത പങ്കാളികൾക്കിടയിൽ - ഡെവലപ്പർമാർ മുതൽ റിപ്പോർട്ടിംഗിന്റെ ബിസിനസ്സ് ഉപയോക്താക്കൾ വരെ - കൂടാതെ വിശകലന വിദഗ്ധരുടെ ഉൽ‌പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുക - മാർക്കറ്റിംഗും ഉൽപ്പന്നവും മുതൽ ബിഐ വരെ - ഒരു പ്രധാന ലിങ്കായി പ്രവർത്തിക്കുക എന്നതാണ് ഇതിന്റെ ദൗത്യം. 

മറുവശത്ത്, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് കമ്പനിയുടെ തന്ത്രത്തിലും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിലും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിലും ഓട്ടോമേഷൻ അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കുന്നതിലും മോഡലിംഗിലും ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലും സജീവമായി പങ്കെടുക്കുന്നു.


ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് GIGO (ഗാർബേജ് ഇൻ - ഗാർബേജ് ഔട്ട്) തത്വത്തിന് വിധേയമാണ്: അനലിസ്റ്റുകളും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളും തയ്യാറാക്കാത്തതും തെറ്റായതുമായ ഡാറ്റയുമായി ഇടപെടുകയാണെങ്കിൽ, ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ പോലും തെറ്റായിരിക്കും. 

ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള പൈപ്പ് ലൈനുകൾ നിർമ്മിച്ച് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിനെ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നു. 

ഓരോ ഘട്ടങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന നിരവധി ഡാറ്റ ടൂളുകൾ വിപണിയിലുണ്ട്: ഡാറ്റയുടെ രൂപം മുതൽ ഔട്ട്‌പുട്ട് വരെ ഡയറക്ടർ ബോർഡിനായുള്ള ഡാഷ്‌ബോർഡ് വരെ. അവയുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനം എഞ്ചിനീയർ എടുക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, അത് ഫാഷനായതുകൊണ്ടല്ല, മറിച്ച് അവരുടെ ജോലിയിൽ പങ്കെടുക്കുന്ന മറ്റ് പങ്കാളികളെ അദ്ദേഹം ശരിക്കും സഹായിക്കും എന്നതിനാലാണ്. 

സോപാധികമായി: ഒരു കമ്പനിക്ക് BI, ETL എന്നിവയുമായി ചങ്ങാത്തം കൂടണമെങ്കിൽ - ഡാറ്റ ലോഡുചെയ്യുകയും റിപ്പോർട്ടുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട ഒരു സാധാരണ ലെഗസി ഫൗണ്ടേഷൻ ഇതാ (ടീമിൽ അദ്ദേഹത്തെ കൂടാതെ ഒരു ആർക്കിടെക്റ്റ് കൂടി ഉണ്ടെങ്കിൽ അത് നല്ലതാണ്) .

ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറുടെ ഉത്തരവാദിത്തങ്ങൾ

• ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളുടെ വികസനം, നിർമ്മാണം, പരിപാലനം.
• ശക്തമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലും നിർമ്മിക്കുന്നതിലും പിശക്.
• അനലിസ്റ്റുകളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന് ആവശ്യമായ രൂപത്തിലേക്ക് വിവിധ ചലനാത്മക ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ കൊണ്ടുവരുന്നു.
• ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരതയും ഗുണനിലവാരവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ശുപാർശകൾ നൽകുന്നു.
• ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരും ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ ആർക്കിടെക്ചർ നൽകുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• പതിനായിരക്കണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ നൂറുകണക്കിന് സെർവറുകളുടെ ഒരു വിതരണം ചെയ്ത ക്ലസ്റ്ററിൽ സ്ഥിരമായും കാര്യക്ഷമമായും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• പരാജയങ്ങളെ അതിജീവിക്കാൻ കഴിയുന്ന ലളിതവും എന്നാൽ കരുത്തുറ്റതുമായ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ വിലയിരുത്തുക.
• ഡാറ്റാ ഫ്ലോകളുടെയും അനുബന്ധ സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും നിയന്ത്രണവും പിന്തുണയും (മോണിറ്ററിംഗും അലേർട്ടുകളും സജ്ജീകരിക്കുന്നു).

ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ പാതയിൽ മറ്റൊരു സ്പെഷ്യലൈസേഷൻ ഉണ്ട് - ML എഞ്ചിനീയർ. ചുരുക്കത്തിൽ, ഈ എഞ്ചിനീയർമാർ വ്യാവസായിക ദത്തെടുക്കലിലേക്കും ഉപയോഗത്തിലേക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ കൊണ്ടുവരുന്നതിൽ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധിക്കുന്നു. പലപ്പോഴും, ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് മോഡൽ ഒരു പഠനത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്, അത് യുദ്ധത്തിൽ പ്രവർത്തിച്ചേക്കില്ല.

ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെ ഉത്തരവാദിത്തങ്ങൾ

• മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു.
• ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ പ്രവചിക്കാനും വർഗ്ഗീകരിക്കാനും വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
• മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനക്ഷമതയും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
• കമ്പനിയുടെ തന്ത്രത്തിന് അനുസൃതമായി "ശക്തമായ" സിദ്ധാന്തങ്ങളുടെ രൂപീകരണം, അത് പരീക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റും ഒരു കമ്പനിക്ക് ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കാനോ ചെലവ് കുറയ്ക്കാനോ കഴിയുന്ന ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സംസ്കാരത്തിന്റെ വികസനത്തിന് മൂർത്തമായ സംഭാവന സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

എഞ്ചിനീയർമാരും ശാസ്ത്രജ്ഞരും ഏത് ഭാഷകളിലും ഉപകരണങ്ങളുമായാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?

ഇന്ന്, ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ പ്രതീക്ഷകൾ മാറി. മുമ്പ്, എഞ്ചിനീയർമാർ വലിയ SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും MapReduce സ്വമേധയാ എഴുതുകയും Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. 

2020-ൽ, പൈത്തണിനെയും ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ടൂളുകളേയും കുറിച്ചുള്ള അറിവില്ലാതെ ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല (ഉദാഹരണത്തിന്, എയർഫ്ലോ), ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്റെ തത്വങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ (സുരക്ഷാ തത്വങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ ഹാർഡ്‌വെയറിൽ സംരക്ഷിക്കാൻ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നു).

SAP, Oracle, MySQL, Redis എന്നിവ വലിയ കമ്പനികളിലെ പരമ്പരാഗത ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ ടൂളുകളാണ്. അവ നല്ലതാണ്, എന്നാൽ ലൈസൻസുകളുടെ വില വളരെ ഉയർന്നതാണ്, വ്യാവസായിക പദ്ധതികളിൽ അവരുമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ മാത്രമേ അത് അർത്ഥമാക്കൂ. അതേ സമയം, പോസ്റ്റ്ഗ്രേസിന്റെ രൂപത്തിൽ ഒരു സ്വതന്ത്ര ബദൽ ഉണ്ട് - ഇത് സൗജന്യവും പഠനത്തിന് മാത്രമല്ല അനുയോജ്യവുമാണ്. 

ചരിത്രപരമായി, ജാവയ്ക്കും സ്കാലയ്ക്കും വേണ്ടിയുള്ള ഒരു അഭ്യർത്ഥന പലപ്പോഴും നേരിട്ടിട്ടുണ്ട്, എന്നിരുന്നാലും സാങ്കേതികവിദ്യകളും സമീപനങ്ങളും വികസിക്കുമ്പോൾ, ഈ ഭാഷകൾ പശ്ചാത്തലത്തിലേക്ക് മങ്ങുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ഹാർഡ്‌കോർ ബിഗ്‌ഡാറ്റ: ഹഡൂപ്പ്, സ്പാർക്ക്, മൃഗശാലയുടെ ബാക്കി ഭാഗങ്ങൾ എന്നിവ ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർക്ക് ഇനി ഒരു മുൻവ്യവസ്ഥയല്ല, പരമ്പരാഗത ETL-ന് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയാത്ത പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരുതരം ഉപകരണമാണ്. 

ടൂളുകൾ എഴുതിയ ഭാഷ അറിയാതെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള സേവനങ്ങളാണ് ട്രെൻഡ് (ഉദാഹരണത്തിന്, ജാവയെക്കുറിച്ച് അറിവില്ലാത്ത ഹഡൂപ്പ്), അതുപോലെ സ്ട്രീമിംഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് റെഡിമെയ്ഡ് സേവനങ്ങൾ നൽകുന്നു (വീഡിയോയിലെ ശബ്ദമോ ചിത്രങ്ങളോ തിരിച്ചറിയൽ).

SAS, SPSS എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള വ്യാവസായിക പരിഹാരങ്ങൾ ജനപ്രിയമാണ്, അതേസമയം ടേബിൾ, റാപ്പിഡ്‌മിനർ, സ്റ്റാറ്റ, ജൂലിയ എന്നിവയും പ്രാദേശിക ജോലികൾക്കായി ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വിശകലന വിദഗ്ധർക്കും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും പൈപ്പ് ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാനുള്ള അവസരം ഏതാനും വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് ലഭിച്ചു: ഉദാഹരണത്തിന്, താരതമ്യേന ലളിതമായ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് PostgreSQL അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്റ്റോറേജിലേക്ക് ഡാറ്റ അയയ്ക്കുന്നത് ഇതിനകം സാധ്യമാണ്. 

സാധാരണഗതിയിൽ, പൈപ്പ് ലൈനുകളുടെയും സംയോജിത ഡാറ്റാ ഘടനകളുടെയും ഉപയോഗം ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇന്ന്, ടി-ആകൃതിയിലുള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ പ്രവണത എന്നത്തേക്കാളും ശക്തമാണ് - അനുബന്ധ മേഖലകളിലെ വിശാലമായ കഴിവുകൾ, കാരണം ഉപകരണങ്ങൾ നിരന്തരം ലഘൂകരിക്കപ്പെടുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറും ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റും ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്

എഞ്ചിനീയർമാരുമായി ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റിന് ഗവേഷണ വശത്ത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും, അത് പോകാൻ തയ്യാറായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം നിർമ്മിക്കുന്നു.
എഞ്ചിനീയർമാർ സ്കേലബിളിറ്റി, ഡാറ്റ പുനരുപയോഗം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ഓരോ വ്യക്തിഗത പ്രോജക്റ്റിലെയും ഡാറ്റ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ട് പൈപ്പ്ലൈനുകളും ആഗോള വാസ്തുവിദ്യയ്ക്ക് അനുസൃതമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും വേണം.

വ്യത്യസ്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ടീമുകളിലുടനീളം ഈ ചുമതലകളുടെ വേർതിരിവ് സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുന്നു. 

പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹകരണം സഹായിക്കുന്നു. എല്ലാവർക്കുമായി ഒരു സേവനം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും (ആഗോള സംഭരണം അല്ലെങ്കിൽ ഡാഷ്‌ബോർഡ് സംയോജനം) ഓരോ നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യവും അല്ലെങ്കിൽ പ്രോജക്‌റ്റും നടപ്പിലാക്കുന്നതും (ഉയർന്ന പ്രത്യേക പൈപ്പ്‌ലൈൻ, ബാഹ്യ ഉറവിടങ്ങളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത്) തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥയിലൂടെയാണ് വേഗതയും ഗുണനിലവാരവും കൈവരിക്കുന്നത്. 

ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളുമായും വിശകലന വിദഗ്ധരുമായും ചേർന്ന് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് മികച്ച കോഡ് എഴുതുന്നതിന് വിശകലനപരവും ഗവേഷണപരവുമായ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ എഞ്ചിനീയർമാരെ സഹായിക്കുന്നു. ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളുടെയും ഡാറ്റാ തടാകങ്ങളുടെയും ഉപയോക്താക്കൾക്കിടയിൽ അറിവ് പങ്കിടൽ മെച്ചപ്പെടുത്തി, പ്രോജക്റ്റുകൾ കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ളതാക്കുകയും കൂടുതൽ സുസ്ഥിരമായ ദീർഘകാല ഫലങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സംസ്കാരം വികസിപ്പിക്കാനും അതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ബിസിനസ്സ് പ്രക്രിയകൾ നിർമ്മിക്കാനും ലക്ഷ്യമിടുന്ന കമ്പനികളിൽ, ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറും പരസ്പരം പൂരകമാക്കുകയും ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ഡാറ്റ വിശകലന സംവിധാനം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 

അടുത്ത ലേഖനത്തിൽ, ഒരു ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർക്കും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും എന്ത് തരത്തിലുള്ള വിദ്യാഭ്യാസം ഉണ്ടായിരിക്കണം, അവർക്ക് എന്ത് കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കണം, മാർക്കറ്റ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നിവയെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കും.

നെറ്റോളജിയുടെ എഡിറ്റർമാരിൽ നിന്ന്

നിങ്ങൾ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറുടെയോ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റിന്റെയോ തൊഴിൽ നോക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഞങ്ങളുടെ കോഴ്സുകളുടെ പ്രോഗ്രാമുകൾ പഠിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ ക്ഷണിക്കുന്നു:

• തൊഴിൽ "ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ".  
• തൊഴിൽ "ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റ്".

അവലംബം: www.habr.com