డేటా సైంటిస్ట్ మరియు డేటా ఇంజనీర్ యొక్క వృత్తులు తరచుగా గందరగోళానికి గురవుతాయి. ప్రతి కంపెనీకి డేటాతో పని చేయడానికి దాని స్వంత ప్రత్యేకతలు ఉన్నాయి, వాటి విశ్లేషణ కోసం వివిధ ప్రయోజనాల మరియు పనిలో ఏ భాగాన్ని ఎదుర్కోవాలి అనే విభిన్న ఆలోచన, కాబట్టి ప్రతి దాని స్వంత అవసరాలు ఉన్నాయి.
ఈ నిపుణుల మధ్య తేడా ఏమిటి, వారు ఏ వ్యాపార సమస్యలను పరిష్కరిస్తారు, వారికి ఏ నైపుణ్యాలు ఉన్నాయి మరియు వారు ఎంత సంపాదిస్తారు. పదార్థం పెద్దదిగా మారింది, కాబట్టి మేము దానిని రెండు ప్రచురణలుగా విభజించాము.
మొదటి వ్యాసంలో, ఎలెనా గెరాసిమోవా, అధ్యాపకుల అధిపతి ""నెటాలజీలో, డేటా సైంటిస్ట్ మరియు డేటా ఇంజనీర్ మధ్య తేడా ఏమిటి మరియు వారు ఏ సాధనాలతో పని చేస్తారు.
ఇంజనీర్లు మరియు శాస్త్రవేత్తల పాత్రలు ఎలా విభిన్నంగా ఉంటాయి
ఒక డేటా ఇంజనీర్ ఒక నిపుణుడు, అతను ఒక వైపు, డేటా మౌలిక సదుపాయాలను అభివృద్ధి చేయడం, పరీక్షించడం మరియు నిర్వహించడం: డేటాబేస్‌లు, నిల్వ మరియు మాస్ ప్రాసెసింగ్ సిస్టమ్‌లు. మరోవైపు, విశ్లేషకులు మరియు డేటా సైంటిస్టుల ఉపయోగం కోసం డేటాను శుభ్రపరిచే మరియు “దువ్వెన” చేసేవాడు, అంటే డేటా ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లను సృష్టిస్తుంది.
డేటా సైంటిస్ట్ మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి ప్రిడిక్టివ్ (మరియు ఇతర) మోడల్‌లను రూపొందించి శిక్షణనిస్తుంది, వ్యాపారాలు దాచిన నమూనాలను కనుగొనడంలో, పరిణామాలను అంచనా వేయడంలో మరియు కీలక వ్యాపార ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో సహాయపడతాయి.
డేటా సైంటిస్ట్ మరియు డేటా ఇంజనీర్ మధ్య ప్రధాన వ్యత్యాసం ఏమిటంటే వారు సాధారణంగా వేర్వేరు లక్ష్యాలను కలిగి ఉంటారు. డేటా అందుబాటులో ఉండేలా మరియు అధిక నాణ్యతతో ఉండేలా రెండు పని చేస్తాయి. కానీ ఒక డేటా సైంటిస్ట్ తన ప్రశ్నలకు సమాధానాలను కనుగొని, డేటా పర్యావరణ వ్యవస్థలో పరికల్పనలను పరీక్షిస్తాడు (ఉదాహరణకు, హడూప్ ఆధారంగా), మరియు డేటా ఇంజనీర్ స్పార్క్ క్లస్టర్‌లో డేటా సైంటిస్ట్ రాసిన మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ను సర్వీసింగ్ చేయడానికి పైప్‌లైన్‌ను సృష్టిస్తాడు. పర్యావరణ వ్యవస్థ.
డేటా ఇంజనీర్ బృందంలో భాగంగా పని చేయడం ద్వారా వ్యాపారానికి విలువను తెస్తుంది. వివిధ భాగస్వాముల మధ్య ముఖ్యమైన లింక్‌గా వ్యవహరించడం దీని పని: డెవలపర్‌ల నుండి వ్యాపార వినియోగదారులకు నివేదించడం మరియు విశ్లేషకుల ఉత్పాదకతను మార్కెటింగ్ మరియు ఉత్పత్తి నుండి BI వరకు పెంచడం.
డేటా సైంటిస్ట్, దీనికి విరుద్ధంగా, కంపెనీ వ్యూహంలో చురుకుగా పాల్గొంటాడు మరియు అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడం, నిర్ణయాలు తీసుకోవడం, ఆటోమేషన్ అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేయడం, మోడలింగ్ మరియు డేటా నుండి విలువను ఉత్పత్తి చేయడం.
డేటాతో పని చేయడం GIGO (గార్బేజ్ ఇన్ - గార్బేజ్ అవుట్) సూత్రానికి లోబడి ఉంటుంది: విశ్లేషకులు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలు తయారుకాని మరియు సంభావ్యంగా తప్పు డేటాతో వ్యవహరిస్తే, అత్యంత అధునాతన విశ్లేషణ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి కూడా ఫలితాలు తప్పుగా ఉంటాయి.
డేటా ఇంజనీర్లు డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం, శుభ్రపరచడం మరియు మార్చడం కోసం పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడం ద్వారా ఈ సమస్యను పరిష్కరిస్తారు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలు అధిక-నాణ్యత డేటాతో పని చేయడానికి అనుమతించారు.
ప్రతి దశను కవర్ చేసే డేటాతో పని చేయడానికి మార్కెట్లో అనేక సాధనాలు ఉన్నాయి: డేటా కనిపించడం నుండి అవుట్‌పుట్ వరకు డైరెక్టర్ల బోర్డు కోసం డాష్‌బోర్డ్ వరకు. మరియు వాటిని ఉపయోగించాలనే నిర్ణయం ఇంజనీర్ చేత చేయబడటం చాలా ముఖ్యం - ఇది ఫ్యాషన్ కాబట్టి కాదు, కానీ అతను ప్రక్రియలో మిగిలిన పాల్గొనేవారికి నిజంగా సహాయం చేస్తాడు.
సాంప్రదాయకంగా: ఒక కంపెనీకి BI మరియు ETL మధ్య కనెక్షన్‌లు అవసరమైతే - డేటాను లోడ్ చేయడం మరియు నివేదికలను అప్‌డేట్ చేయడం, ఇక్కడ డేటా ఇంజనీర్ వ్యవహరించాల్సిన సాధారణ లెగసీ ఫౌండేషన్ ఉంది (టీమ్‌లో ఆర్కిటెక్ట్ కూడా ఉంటే మంచిది).
డేటా ఇంజనీర్ యొక్క బాధ్యతలు
- డేటా ప్రాసెసింగ్ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి, నిర్మాణం మరియు నిర్వహణ.
- లోపాలను నిర్వహించడం మరియు విశ్వసనీయ డేటా ప్రాసెసింగ్ పైప్‌లైన్‌లను సృష్టించడం.
- వివిధ డైనమిక్ మూలాల నుండి నిర్మాణాత్మక డేటాను విశ్లేషకుల పనికి అవసరమైన రూపంలోకి తీసుకురావడం.
- డేటా స్థిరత్వం మరియు నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి సిఫార్సులను అందించడం.
- డేటా సైంటిస్టులు మరియు డేటా అనలిస్ట్‌లు ఉపయోగించే డేటా ఆర్కిటెక్చర్‌ను అందించడం మరియు నిర్వహించడం.
- పదుల లేదా వందల కొద్దీ సర్వర్‌ల పంపిణీ క్లస్టర్‌లో డేటాను స్థిరంగా మరియు సమర్ధవంతంగా ప్రాసెస్ చేయండి మరియు నిల్వ చేయండి.
- అంతరాయాన్ని తట్టుకునే సరళమైన కానీ బలమైన నిర్మాణాలను రూపొందించడానికి సాధనాల యొక్క సాంకేతిక ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను మూల్యాంకనం చేయండి.
- డేటా ప్రవాహాలు మరియు సంబంధిత సిస్టమ్‌ల నియంత్రణ మరియు మద్దతు (పర్యవేక్షణ మరియు హెచ్చరికలను సెటప్ చేయడం).
డేటా ఇంజనీర్ పథంలో మరొక ప్రత్యేకత ఉంది - ML ఇంజనీర్. సంక్షిప్తంగా, ఈ ఇంజనీర్లు పారిశ్రామిక అమలు మరియు ఉపయోగం కోసం యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను తీసుకురావడంలో ప్రత్యేకత కలిగి ఉన్నారు. తరచుగా, డేటా సైంటిస్ట్ నుండి పొందిన మోడల్ అధ్యయనంలో భాగం మరియు పోరాట పరిస్థితుల్లో పని చేయకపోవచ్చు.
డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క బాధ్యతలు
- మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను వర్తింపజేయడానికి డేటా నుండి ఫీచర్‌లను సంగ్రహించడం.
- డేటాలోని నమూనాలను అంచనా వేయడానికి మరియు వర్గీకరించడానికి వివిధ యంత్ర అభ్యాస సాధనాలను ఉపయోగించడం.
- మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం ద్వారా అల్గారిథమ్‌లను చక్కగా ట్యూన్ చేయడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం.
- పరీక్షించాల్సిన సంస్థ యొక్క వ్యూహానికి అనుగుణంగా "బలమైన" పరికల్పనల ఏర్పాటు.
డేటా ఇంజనీర్ మరియు డేటా సైంటిస్ట్ ఇద్దరూ డేటా సంస్కృతి అభివృద్ధికి స్పష్టమైన సహకారాన్ని పంచుకుంటారు, దీని ద్వారా కంపెనీ అదనపు లాభాలను సంపాదించవచ్చు లేదా ఖర్చులను తగ్గించవచ్చు.
ఇంజనీర్లు మరియు శాస్త్రవేత్తలు ఏ భాషలు మరియు సాధనాలతో పని చేస్తారు?
నేడు, డేటా శాస్త్రవేత్తల అంచనాలు మారాయి. ఇంతకుముందు, ఇంజనీర్లు పెద్ద SQL ప్రశ్నలను సేకరించారు, మ్యాప్‌రెడ్యూస్‌ని మాన్యువల్‌గా వ్రాసారు మరియు ఇన్ఫర్మాటికా ETL, పెంటాహో ETL, టాలెండ్ వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి డేటాను ప్రాసెస్ చేశారు.
2020లో, పైథాన్ మరియు ఆధునిక గణన సాధనాలు (ఉదాహరణకు, ఎయిర్‌ఫ్లో), క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో పని చేసే సూత్రాల అవగాహన (భద్రతా సూత్రాలను పాటిస్తూ హార్డ్‌వేర్‌లో సేవ్ చేయడానికి వాటిని ఉపయోగించడం) గురించి తెలియకుండా నిపుణుడు చేయలేడు.
SAP, Oracle, MySQL, Redis పెద్ద కంపెనీల్లోని డేటా ఇంజనీర్లకు సంప్రదాయ సాధనాలు. అవి మంచివి, కానీ లైసెన్సుల ధర చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది, వారితో పనిచేయడం నేర్చుకోవడం పారిశ్రామిక ప్రాజెక్టులలో మాత్రమే అర్ధమే. అదే సమయంలో, పోస్ట్‌గ్రెస్ రూపంలో ఉచిత ప్రత్యామ్నాయం ఉంది - ఇది శిక్షణకు మాత్రమే కాకుండా ఉచితం మరియు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
చారిత్రాత్మకంగా, జావా మరియు స్కాలా కోసం అభ్యర్థనలు తరచుగా కనుగొనబడతాయి, అయినప్పటికీ సాంకేతికతలు మరియు విధానాలు అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు, ఈ భాషలు నేపథ్యంలోకి మసకబారతాయి.
అయితే, హార్డ్‌కోర్ బిగ్‌డేటా: హడూప్, స్పార్క్ మరియు మిగిలిన జంతుప్రదర్శనశాలలు డేటా ఇంజనీర్‌కు ఇకపై అవసరం కాదు, సాంప్రదాయ ETL ద్వారా పరిష్కరించలేని సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఒక రకమైన సాధనాలు.
ట్రెండ్ అనేది టూల్స్‌ను ఉపయోగించిన సేవలు, అవి వ్రాసిన భాషపై అవగాహన లేకుండా (ఉదాహరణకు, జావా పరిజ్ఞానం లేకుండా హడూప్), అలాగే స్ట్రీమింగ్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉన్న సేవలను అందించడం (వీడియోలో వాయిస్ గుర్తింపు లేదా ఇమేజ్ రికగ్నిషన్). )
SAS మరియు SPSS నుండి పారిశ్రామిక పరిష్కారాలు ప్రసిద్ధి చెందాయి, అయితే టేబుల్‌యు, రాపిడ్‌మినర్, స్టాటా మరియు జూలియా కూడా స్థానిక పనుల కోసం డేటా శాస్త్రవేత్తలచే విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించగల సామర్థ్యం కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం మాత్రమే విశ్లేషకులు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలకు కనిపించింది: ఉదాహరణకు, సాపేక్షంగా సాధారణ స్క్రిప్ట్‌లను ఉపయోగించి PostgreSQL-ఆధారిత నిల్వకు డేటాను పంపడం ఇప్పటికే సాధ్యమే.
సాధారణంగా, పైప్‌లైన్‌లు మరియు ఇంటిగ్రేటెడ్ డేటా స్ట్రక్చర్‌ల ఉపయోగం డేటా ఇంజనీర్ల బాధ్యతగా ఉంటుంది. కానీ నేడు, సంబంధిత రంగాలలో విస్తృత సామర్థ్యాలతో T- ఆకారపు నిపుణుల ధోరణి గతంలో కంటే బలంగా ఉంది, ఎందుకంటే సాధనాలు నిరంతరం సరళీకృతం చేయబడుతున్నాయి.
డేటా ఇంజనీర్ మరియు డేటా సైంటిస్ట్ కలిసి ఎందుకు పని చేస్తారు
ఇంజనీర్‌లతో సన్నిహితంగా పని చేయడం ద్వారా, డేటా సైంటిస్ట్‌లు పరిశోధన వైపు దృష్టి సారిస్తారు, ఉత్పత్తికి సిద్ధంగా ఉన్న యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లను సృష్టించవచ్చు.
మరియు ఇంజనీర్లు స్కేలబిలిటీ, డేటా పునర్వినియోగం మరియు ప్రతి వ్యక్తి ప్రాజెక్ట్‌లోని డేటా ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ పైప్‌లైన్‌లు గ్లోబల్ ఆర్కిటెక్చర్‌కు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవాలి.
ఈ బాధ్యతల విభజన వివిధ మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్‌లలో పని చేసే జట్లలో స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
కొత్త ఉత్పత్తులను సమర్ధవంతంగా రూపొందించడంలో సహకారం సహాయపడుతుంది. ప్రతి ఒక్కరికీ సేవను సృష్టించడం (గ్లోబల్ స్టోరేజ్ లేదా డాష్‌బోర్డ్‌ల ఏకీకరణ) మరియు ప్రతి నిర్దిష్ట అవసరం లేదా ప్రాజెక్ట్ (అత్యంత ప్రత్యేకమైన పైప్‌లైన్, బాహ్య మూలాలను కనెక్ట్ చేయడం) అమలు చేయడం మధ్య సమతుల్యత ద్వారా వేగం మరియు నాణ్యత సాధించబడతాయి.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు విశ్లేషకులతో సన్నిహితంగా పనిచేయడం వలన ఇంజనీర్లు మెరుగైన కోడ్ రాయడానికి విశ్లేషణాత్మక మరియు పరిశోధనా నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడుతుంది. గిడ్డంగి మరియు డేటా లేక్ వినియోగదారుల మధ్య జ్ఞాన భాగస్వామ్యం మెరుగుపడుతుంది, ప్రాజెక్ట్‌లను మరింత చురుకైనదిగా చేస్తుంది మరియు మరింత స్థిరమైన దీర్ఘకాలిక ఫలితాలను అందిస్తుంది.
డేటాతో పని చేసే సంస్కృతిని అభివృద్ధి చేయడం మరియు వాటి ఆధారంగా వ్యాపార ప్రక్రియలను నిర్మించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న కంపెనీలలో, డేటా సైంటిస్ట్ మరియు డేటా ఇంజనీర్ ఒకదానికొకటి పూర్తి చేసి, పూర్తి డేటా విశ్లేషణ వ్యవస్థను రూపొందించారు.
తదుపరి కథనంలో డేటా ఇంజనీర్ మరియు డేటా సైంటిస్టులు ఎలాంటి విద్యను కలిగి ఉండాలి, వారు ఏ నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయాలి మరియు మార్కెట్ ఎలా పనిచేస్తుందనే దాని గురించి మాట్లాడుతాము.
నెటాలజీ సంపాదకుల నుండి
మీరు డేటా ఇంజనీర్ లేదా డేటా సైంటిస్ట్ వృత్తిని చూస్తున్నట్లయితే, మా కోర్సు ప్రోగ్రామ్‌లను అధ్యయనం చేయడానికి మేము మిమ్మల్ని ఆహ్వానిస్తున్నాము:
- వృత్తి "".
- వృత్తి "".
మూలం: www.habr.com