🥇Data Engineer နှင့် Data Scientist- ကွာခြားချက်ကဘာလဲ။

Data Scientist နှင့် Data Engineer တို့၏ အလုပ်အကိုင်များသည် မကြာခဏ ရှုပ်ထွေးနေပါသည်။ ကုမ္ပဏီတစ်ခုစီတွင် ဒေတာဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ကိုယ်ပိုင်အသေးစိတ်အချက်အလက်များ၊ ၎င်းတို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် မတူညီသောပန်းတိုင်များနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများသည် မည်သည့်အလုပ်၏အစိတ်အပိုင်းကိုလုပ်ဆောင်သင့်သည်နှင့်ပတ်သက်သည့် မတူညီသောအယူအဆများ ရှိသောကြောင့် တစ်ခုစီတွင် ကိုယ်ပိုင်လိုအပ်ချက်များရှိသည်။

ဤကျွမ်းကျင်သူများအကြား ကွာခြားချက်၊ မည်သည့်လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ဖြေရှင်းရမည်၊ ၎င်းတို့တွင် ကျွမ်းကျင်မှုများနှင့် ဝင်ငွေမည်မျှရှိသည်တို့ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ဆထားပါသည်။ ပစ္စည်းက ကြီးလာတဲ့အတွက် အဲဒါကို စာစောင်နှစ်ခုအဖြစ် ခွဲလိုက်တယ်။

ပထမဆောင်းပါးတွင်၊ ဌာနအကြီးအကဲ Elena Gerasimova၊ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု» Netology တွင် Data Scientist နှင့် Data Engineer အကြား ခြားနားချက် နှင့် ၎င်းတို့ နှင့် အလုပ်လုပ်သော ကိရိယာ များ ကို ရှင်းပြသည် ။

အင်ဂျင်နီယာတွေနဲ့ သိပ္ပံပညာရှင်တွေရဲ့ အခန်းကဏ္ဍက ဘယ်လိုကွာခြားလဲ။

ဒေတာအင်ဂျင်နီယာသည် တစ်ဖက်တွင် ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံများ- ဒေတာဘေ့စ်များ၊ သိုလှောင်မှုနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက်လုပ်ဆောင်မှုစနစ်များကို တီထွင်၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ပံ့ပိုးပေးသည့် ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သူသည် လေ့လာသုံးသပ်သူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ အသုံးပြုရန်အတွက် ဒေတာများကို သန့်စင်ပြီး ဖြီးဖြန်းပေးသူဖြစ်ပြီး၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း ပိုက်လိုင်းများကို ဖန်တီးပေးသူဖြစ်သည်။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးကာ လေ့ကျင့်ပေးကာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် လျှို့ဝှက်ပုံစံများကို ရှာဖွေရန်၊ အနာဂတ်တိုးတက်မှုများကို ခန့်မှန်းကာ အဓိကစီးပွားရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လေ့ကျင့်ပေးသည်။

Data Scientist နှင့် Data Engineer အကြား အဓိက ကွာခြားချက်မှာ များသောအားဖြင့် မတူညီသော ပန်းတိုင်များ ရှိကြသည် ။ ဒေတာကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ပြီး အရည်အသွေးကောင်းမွန်ကြောင်း သေချာစေရန် နှစ်ခုလုံးက လုပ်ဆောင်သည်။ သို့သော် Data Scientist သည် ၎င်းတို့၏မေးခွန်းများအတွက် အဖြေများကို ရှာဖွေပြီး ဒေတာဂေဟစနစ် (ဥပမာ Hadoop) တွင် ဒေတာ အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးမှ တူညီသော ဂေဟစနစ်အတွင်း Spark အစုအဝေးအတွင်း ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်မှ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်မှ ရေးသားထားသော စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်ကို သွယ်တန်းပေးသည့် ပိုက်လိုင်းကို ဖန်တီးပေးသည်။

ဒေတာအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးသည် အဖွဲ့လိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းအတွက်တန်ဖိုးကို ယူဆောင်လာပါသည်။ ၎င်းတို့၏အလုပ်မှာ မတူညီသောပါဝင်သူများကြားတွင် အရေးကြီးသောချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်- ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများမှ လုပ်ငန်းစားသုံးသူများထံ အစီရင်ခံတင်ပြခြင်းနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် ထုတ်ကုန်မှ BI အထိ လေ့လာသုံးသပ်သူများ၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။

တစ်ဖက်တွင် Data Scientist သည် ကုမ္ပဏီ၏ဗျူဟာနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုထုတ်ယူမှု၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှု၊ အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်မှု၊ မော်ဒယ်ဖန်တီးမှုနှင့် ဒေတာမှတန်ဖိုးထုတ်လုပ်ခြင်းတို့တွင် တက်ကြွစွာပါဝင်ဆောင်ရွက်ပါသည်။

ဒေတာနှင့်အလုပ်လုပ်ခြင်းသည် GIGO (အမှိုက်ဝင် — အမှိုက်ထွက်) နိယာမအရဖြစ်သည်- လေ့လာသုံးသပ်သူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားခြင်းမရှိသောနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မှားယွင်းသောဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါက၊ အဆန်းပြားဆုံးသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့်ပင် ရလဒ်များသည် မမှန်ပါ။

ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများသည် ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးနှင့် အသွင်ပြောင်းရန်အတွက် ပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်ကာ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များကို အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာဖြင့် အလုပ်လုပ်ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည်။

စျေးကွက်တွင် အဆင့်တိုင်းကို အကျုံးဝင်သည့် ဒေတာကိရိယာများစွာ ရှိသည်- ဒေတာပေါ်ပေါက်မှုမှ ဘုတ်ခန်းဒက်ရှ်ဘုတ်ပေါ်ရှိ အထွက်ရလဒ်အထိ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် အရေးကြီးသည်မှာ အင်ဂျင်နီယာမှ ဆုံးဖြတ်ခြင်းဖြစ်သည် - ၎င်းသည် ခေတ်ဆန်သောကြောင့်မဟုတ်ဘဲ၊ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းစဥ်တွင် အခြားပါဝင်သူများကို အမှန်တကယ် ကူညီပေးသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

အခြေအနေအရ- ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် BI နှင့် ETL အကြား မိတ်ဆွေဖွဲ့ရန် လိုအပ်ပါက - ဒေတာတင်ခြင်းနှင့် အစီရင်ခံခြင်း အပ်ဒိတ်များအတွက်၊ ၎င်းသည် Data Engineer တစ်ဦးနှင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမည့် ပုံမှန် အမွေအနှစ်အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည် (အဖွဲ့တွင် ဗိသုကာပညာရှင်လည်း ပါဝင်ပါက ကောင်းသည်)။

Data Engineer ၏ တာဝန်များ

ဒေတာလုပ်ငန်းစဉ်ဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး၊ တည်ဆောက်ရေးနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်း။
အမှားအယွင်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာစီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့် ပိုက်လိုင်းများ ဖန်တီးခြင်း။
အမျိုးမျိုးသော ဒိုင်းနမစ်ရင်းမြစ်များမှ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၏ အလုပ်အတွက် လိုအပ်သည့်ပုံစံသို့ ယူဆောင်လာသည်။
ဒေတာ တသမတ်တည်းနှင့် အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် အကြံပြုချက်များ ပေးခြင်း။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ အသုံးပြုသည့် ဒေတာဗိသုကာကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း။
ဆယ်ဂဏန်း သို့မဟုတ် ရာနှင့်ချီသော ဆာဗာများ ဖြန့်ဝေထားသော အစုအဝေးတွင် ဒေတာများကို တသမတ်တည်းနှင့် ထိရောက်စွာ စီမံပြီး သိမ်းဆည်းပါ။
ကျရှုံးမှုများကို ရှင်သန်နိုင်သည့် ရိုးရှင်းသော်လည်း ကြံ့ခိုင်သော ဗိသုကာလက်ရာများ ဖန်တီးရန် ကိရိယာများ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖလှယ်မှုများကို အကဲဖြတ်ခြင်း။
ဒေတာစီးဆင်းမှုနှင့် ဆက်စပ်စနစ်များကို ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် ပံ့ပိုးပေးခြင်း (စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် သတိပေးချက်များကို စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း)။

Data Engineer trajectory တွင် အခြားသော အထူးပြုချက်တစ်ခုရှိသည် — ML engineer။ အတိုချုပ်ပြောရလျှင် ထိုကဲ့သို့သော အင်ဂျင်နီယာများသည် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ သင်ယူမှုပုံစံများကို စက်မှုလုပ်ငန်းအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတွင် အထူးပြုပါသည်။ မကြာခဏဆိုသလို၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်ထံမှရရှိသောပုံစံသည် သုတေသန၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး တိုက်ပွဲအခြေအနေများတွင် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပါ။

Data Scientist တာဝန်များ

စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုရန် ဒေတာများမှ အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူခြင်း။
ဒေတာများတွင် ပုံစံများကို ခန့်မှန်းပြီး အမျိုးအစားခွဲရန် အမျိုးမျိုးသော စက်သင်ယူမှုကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်း။
ချိန်ညှိခြင်းနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း။
စမ်းသပ်ရန်လိုအပ်သည့် ကုမ္ပဏီ၏ဗျူဟာနှင့်အညီ "ခိုင်မာသော" အယူအဆများကို ပုံဖော်ခြင်း။

Data Engineer နှင့် Data Scientist နှစ်ဦးစလုံးသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခုအား အပိုအမြတ်များ သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချပေးနိုင်သော ဒေတာယဉ်ကျေးမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် မြင်သာထင်သာရှိသော ပံ့ပိုးကူညီမှုတစ်ခု တူညီကြသည်။

အင်ဂျင်နီယာများနှင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် မည်သည့်ဘာသာစကားနှင့် ကိရိယာများဖြင့် အလုပ်လုပ်သနည်း။

ယနေ့ခေတ်တွင် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏ မျှော်လင့်ချက်များ ပြောင်းလဲလာပါသည်။ ယခင်က အင်ဂျင်နီယာများသည် SQL မေးမြန်းမှုများကို စုစည်းကာ MapReduce ကို ကိုယ်တိုင်ရေးသားပြီး Informatica ETL၊ Pentaho ETL၊ Talend ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။

2020 ခုနှစ်တွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးသည် Python နှင့် ခေတ်မီကွန်ပျူတာကိရိယာများ (ဥပမာ၊ Airflow) နှင့် cloud ပလပ်ဖောင်းများနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံမူများကို နားလည်ခြင်း (၎င်းတို့ကို ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် ချွေတာရန်၊ လုံခြုံရေးမူများကို လေ့လာစဉ်တွင် အသုံးပြု၍) တွင် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်သည် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

SAP၊ Oracle၊ MySQL၊ Redis သည် ကုမ္ပဏီကြီးများတွင် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများအတွက် ရိုးရာကိရိယာများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ကောင်းမွန်သော်လည်း လိုင်စင်များ၏ ကုန်ကျစရိတ်သည် အလွန်မြင့်မားသောကြောင့် ၎င်းတို့နှင့် အလုပ်လုပ်ရန် သင်ယူခြင်းသည် စက်မှုပရောဂျက်များတွင်သာ အဓိပ္ပာယ်ရှိစေသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ Postgres ပုံစံဖြင့် အခမဲ့ အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခု ရှိသည် - ၎င်းသည် အခမဲ့ဖြစ်ပြီး လေ့ကျင့်မှုအတွက်သာမက သင့်လျော်ပါသည်။

သမိုင်းကြောင်းအရ၊ နည်းပညာများနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ Java နှင့် Scala အတွက် လိုအပ်ချက်များစွာရှိခဲ့သော်လည်း ဤဘာသာစကားများသည် နောက်ခံတွင် ပျောက်ကွယ်သွားခဲ့သည်။

သို့သော်၊ အမာခံ BigData- Hadoop၊ Spark နှင့် အခြားတိရစ္ဆာန်ရုံများသည် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်တော့မည် မဟုတ်သော်လည်း သမားရိုးကျ ETL မဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်သော ကိရိယာအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။

လမ်းကြောင်းသစ်သည် ၎င်းတို့ရေးသားထားသော ဘာသာစကားကို မသိဘဲ ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်း (ဥပမာ၊ Hadoop Java အသိပညာမရှိသော) ဝန်ဆောင်မှုများအပြင် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းဒေတာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်နိုင်သော ဝန်ဆောင်မှုများ (ဗီဒီယိုတွင် အသံ သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း) တို့ကို ပေးဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။

SAS နှင့် SPSS တို့မှ စက်မှုဖြေရှင်းချက်များသည် လူကြိုက်များပြီး Tableau၊ Rapidminer၊ Stata နှင့် Julia တို့ကို ဒေသဆိုင်ရာလုပ်ငန်းများအတွက် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များက တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုကြသည်။

သင်ကိုယ်တိုင် ပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်နိုင်မှုအား ဆန်းစစ်လေ့လာသူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် နှစ်အနည်းငယ်သာရရှိနိုင်သည်- ဥပမာ၊ ရိုးရှင်းသော scripts များကိုအသုံးပြု၍ PostgreSQL-based သိုလှောင်မှုသို့ ဒေတာပေးပို့နိုင်ပြီဖြစ်သည်။

အစဉ်အလာအားဖြင့်၊ ပိုက်လိုင်းများနှင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများ၏ တာဝန်သာဖြစ်သည်။ သို့သော် ယနေ့တွင်၊ ဆက်စပ်နယ်ပယ်များတွင် ကျယ်ပြန့်သော အရည်အချင်းများရှိသော T-shaped အထူးကုများဆီသို့ လမ်းကြောင်းသည် ယခင်ကထက် ပိုမိုအားကောင်းလာပြီး၊ ကိရိယာများကို အစဉ်တစိုက် ရိုးရှင်းစွာလုပ်ဆောင်နေပါသည်။

Data Engineer နှင့် Data Scientist တို့သည် အဘယ်ကြောင့် အတူတကွ လုပ်ဆောင်ကြသနည်း။

အင်ဂျင်နီယာများနှင့် နီးနီးကပ်ကပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် Data Scientists များသည် အရာဝတ္ထုများ၏ သုတေသနဘက်တွင် အာရုံစိုက်နိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုအသင့်ရှိသော machine learning algorithms ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
အင်ဂျင်နီယာများသည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ၊ ဒေတာပြန်သုံးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ကာ ပရောဂျက်တစ်ခုစီရှိ အဝင်နှင့်အထွက်ပိုက်လိုင်းများသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဗိသုကာနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိကို သေချာစေသင့်သည်။

ဤတာဝန်ခွဲဝေမှုသည် မတူညီသော စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် လုပ်ဆောင်နေသော အဖွဲ့များကြား ညီညွတ်မှုကို သေချာစေသည်။

ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းသည် ထုတ်ကုန်အသစ်များကို ထိရောက်စွာဖန်တီးရန် ကူညီပေးသည်။ လူတိုင်းအတွက် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း (ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သိုလှောင်မှု သို့မဟုတ် ဒက်ရှ်ဘုတ်ပေါင်းစည်းခြင်း) နှင့် သီးခြားလိုအပ်ချက် သို့မဟုတ် ပရောဂျက်တစ်ခုစီကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း (ကျဉ်းမြောင်းသော အထူးပြုပိုက်လိုင်း၊ ပြင်ပအရင်းအမြစ်များကို ချိတ်ဆက်ခြင်း) အကြား ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် မြန်နှုန်းနှင့် အရည်အသွေးကို ရရှိသည်။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများနှင့် နီးနီးကပ်ကပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောကုဒ်ရေးရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စူးစမ်းလေ့လာရေးစွမ်းရည်များ တိုးတက်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။ data warehouse နှင့် data lake အသုံးပြုသူများအကြား အသိပညာမျှဝေခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး ပရောဂျက်များကို ပိုမိုသွက်လက်စေပြီး ရေရှည်တည်တံ့သောရလဒ်များကို ပေးဆောင်သည်။

ဒေတာယဉ်ကျေးမှုကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်နှင့် ၎င်းကိုအခြေခံ၍ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းစဉ်များတည်ဆောက်ရန် ရည်ရွယ်သောကုမ္ပဏီများတွင်၊ Data Scientist နှင့် Data Engineer တို့သည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဖြည့်စွက်ပြီး ပြည့်စုံသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစနစ်ကို ဖန်တီးပါ။

နောက်ဆောင်းပါးတွင်၊ Data Engineers များနှင့် Data Scientists များ မည်သို့သော ပညာအရည်အချင်းများ ရှိသင့်သည်၊ မည်သို့သော ကျွမ်းကျင်မှုများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လိုအပ်သည်၊ နှင့် စျေးကွက်ကို တည်ဆောက်ပုံတို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။

Netology ၏ အယ်ဒီတာများထံမှ သိရသည်။

အကယ်၍ သင်သည် Data Engineer သို့မဟုတ် Data Scientist ၏ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းကို ကြည့်ရှုပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ သင်တန်းအစီအစဉ်များကို လေ့လာရန် သင့်အား ဖိတ်ခေါ်အပ်ပါသည်။