ڈیٹا سائنسدان اور ڈیٹا انجینئر کے پیشے اکثر الجھ جاتے ہیں۔ ہر کمپنی کے پاس ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی اپنی خصوصیات ہوتی ہیں، ان کے تجزیے کے مختلف مقاصد اور ایک الگ خیال ہوتا ہے کہ کس ماہر کو کام کے کس حصے سے نمٹنا چاہیے، اس لیے ہر ایک کی اپنی ضروریات ہیں۔
آئیے معلوم کریں کہ ان ماہرین کے درمیان کیا فرق ہے، وہ کون سے کاروباری مسائل حل کرتے ہیں، ان کے پاس کون سی مہارت ہے اور وہ کتنا کماتے ہیں۔ مواد بڑا نکلا، لہذا ہم نے اسے دو اشاعتوں میں تقسیم کیا۔
پہلے مضمون میں، فیکلٹی کی سربراہ ایلینا گیراسیمووانیٹولوجی میں، بتاتا ہے کہ ڈیٹا سائنسدان اور ڈیٹا انجینئر کے درمیان کیا فرق ہے اور وہ کن ٹولز کے ساتھ کام کرتے ہیں۔
انجینئرز اور سائنسدانوں کے کردار کیسے مختلف ہوتے ہیں۔
ڈیٹا انجینئر ایک ماہر ہوتا ہے جو ایک طرف، ڈیٹا کے بنیادی ڈھانچے کو تیار، جانچ اور برقرار رکھتا ہے: ڈیٹا بیس، اسٹوریج اور بڑے پیمانے پر پروسیسنگ سسٹم۔ دوسری طرف، یہ وہی ہے جو تجزیہ کاروں اور ڈیٹا سائنسدانوں کے استعمال کے لیے ڈیٹا کو صاف اور "کنگھی" کرتا ہے، یعنی ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز بناتا ہے۔
ڈیٹا سائنٹسٹ مشین لرننگ الگورتھم اور نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے پیشن گوئی کرنے والے (اور دیگر) ماڈلز تیار کرتا ہے اور ان کی تربیت کرتا ہے، کاروباری اداروں کو پوشیدہ نمونوں کو تلاش کرنے، پیش رفت کی پیشن گوئی کرنے اور اہم کاروباری عمل کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔
ڈیٹا سائنسدان اور ڈیٹا انجینئر کے درمیان بنیادی فرق یہ ہے کہ ان کے عموماً مختلف مقاصد ہوتے ہیں۔ دونوں اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کام کرتے ہیں کہ ڈیٹا قابل رسائی اور اعلیٰ معیار کا ہو۔ لیکن ایک ڈیٹا سائنٹسٹ اپنے سوالات کے جوابات تلاش کرتا ہے اور ڈیٹا ایکو سسٹم (مثال کے طور پر ہڈوپ پر مبنی) میں مفروضوں کی جانچ کرتا ہے، اور ایک ڈیٹا انجینئر اسی کے اندر اسپارک کلسٹر میں ڈیٹا سائنسدان کے لکھے ہوئے مشین لرننگ الگورتھم کی خدمت کے لیے ایک پائپ لائن بناتا ہے۔ ماحولیاتی نظام
ایک ڈیٹا انجینئر ایک ٹیم کے حصے کے طور پر کام کر کے کاروبار میں قدر لاتا ہے۔ اس کا کام مختلف شرکاء کے درمیان ایک اہم لنک کے طور پر کام کرنا ہے: ڈیولپرز سے لے کر رپورٹنگ کے کاروباری صارفین تک، اور تجزیہ کاروں کی پیداواری صلاحیت کو بڑھانا، مارکیٹنگ اور پروڈکٹ سے لے کر BI تک۔
ایک ڈیٹا سائنٹسٹ، اس کے برعکس، کمپنی کی حکمت عملی اور بصیرت نکالنے، فیصلے کرنے، آٹومیشن الگورتھم کو لاگو کرنے، ماڈلنگ اور ڈیٹا سے قدر پیدا کرنے میں بڑھ چڑھ کر حصہ لیتا ہے۔
ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا GIGO (کوڑا اٹھانا - کچرا باہر) کے اصول کے ساتھ مشروط ہے: اگر تجزیہ کار اور ڈیٹا سائنسدان بغیر تیاری کے اور ممکنہ طور پر غلط ڈیٹا سے نمٹتے ہیں، تو انتہائی نفیس تجزیہ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے بھی نتائج غلط ہوں گے۔
ڈیٹا انجینئرز ڈیٹا کی پروسیسنگ، صفائی اور تبدیلی کے لیے پائپ لائنیں بنا کر اور ڈیٹا سائنسدانوں کو اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی اجازت دے کر اس مسئلے کو حل کرتے ہیں۔
ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے مارکیٹ میں بہت سے ٹولز موجود ہیں جو ہر مرحلے کا احاطہ کرتے ہیں: ڈیٹا کی ظاہری شکل سے لے کر بورڈ آف ڈائریکٹرز کے ڈیش بورڈ تک۔ اور یہ ضروری ہے کہ ان کے استعمال کا فیصلہ ایک انجینئر کرے - اس لیے نہیں کہ یہ فیشن ہے، بلکہ اس لیے کہ وہ اس عمل میں دیگر شرکاء کے کام میں واقعی مدد کرے گا۔
روایتی طور پر: اگر کسی کمپنی کو BI اور ETL کے درمیان رابطہ قائم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے - ڈیٹا لوڈ کرنا اور رپورٹس کو اپ ڈیٹ کرنا، تو یہاں ایک عام میراثی فاؤنڈیشن ہے جس سے ایک ڈیٹا انجینئر کو نمٹنا پڑے گا (یہ اچھا ہے اگر ٹیم میں کوئی معمار بھی ہو)۔
ڈیٹا انجینئر کی ذمہ داریاں
- ڈیٹا پروسیسنگ انفراسٹرکچر کی ترقی، تعمیر اور دیکھ بھال۔
- غلطیوں کو سنبھالنا اور قابل اعتماد ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنز بنانا۔
- تجزیہ کاروں کے کام کے لیے ضروری فارم میں مختلف متحرک ذرائع سے غیر ساختہ ڈیٹا لانا۔
- ڈیٹا کی مستقل مزاجی اور معیار کو بہتر بنانے کے لیے سفارشات فراہم کرنا۔
- ڈیٹا سائنسدانوں اور ڈیٹا تجزیہ کاروں کے ذریعہ استعمال کردہ ڈیٹا فن تعمیر کو فراہم کرنا اور اس کی حمایت کرنا۔
- دسیوں یا سینکڑوں سرورز کے تقسیم شدہ کلسٹر میں ڈیٹا کو مستقل اور مؤثر طریقے سے پروسیس اور اسٹور کریں۔
- آسان لیکن مضبوط فن تعمیرات بنانے کے لیے ٹولز کے تکنیکی تجارت کا اندازہ کریں جو خلل سے بچ سکیں۔
- ڈیٹا کے بہاؤ اور متعلقہ نظاموں کا کنٹرول اور سپورٹ (مانیٹرنگ اور الرٹس ترتیب دینا)۔
ڈیٹا انجینئر کی رفتار میں ایک اور مہارت ہے - ایم ایل انجینئر۔ مختصراً، یہ انجینئرز مشین لرننگ ماڈلز کو صنعتی نفاذ اور استعمال میں لانے میں مہارت رکھتے ہیں۔ اکثر، ڈیٹا سائنسدان سے موصول ہونے والا ماڈل ایک مطالعہ کا حصہ ہوتا ہے اور ہو سکتا ہے کہ جنگی حالات میں کام نہ کرے۔
ڈیٹا سائنسدان کی ذمہ داریاں
- مشین لرننگ الگورتھم کو لاگو کرنے کے لیے ڈیٹا سے خصوصیات نکالنا۔
- ڈیٹا میں پیٹرن کی پیشن گوئی اور درجہ بندی کرنے کے لیے مختلف مشین لرننگ ٹولز کا استعمال۔
- ٹھیک ٹیوننگ اور الگورتھم کو بہتر بنا کر مشین لرننگ الگورتھم کی کارکردگی اور درستگی کو بہتر بنانا۔
- کمپنی کی حکمت عملی کے مطابق "مضبوط" مفروضوں کی تشکیل جس کی جانچ کی ضرورت ہے۔
ڈیٹا انجینئر اور ڈیٹا سائنٹسٹ دونوں ڈیٹا کلچر کی نشوونما میں ایک ٹھوس شراکت کا اشتراک کرتے ہیں، جس کے ذریعے کمپنی اضافی منافع کما سکتی ہے یا اخراجات کم کر سکتی ہے۔
انجینئرز اور سائنسدان کن زبانوں اور اوزاروں کے ساتھ کام کرتے ہیں؟
آج، ڈیٹا سائنسدانوں کی توقعات بدل گئی ہیں۔ اس سے پہلے، انجینئرز بڑے SQL سوالات جمع کرتے تھے، دستی طور پر MapReduce لکھتے تھے اور انفارمٹیکا ETL، Pentaho ETL، Talend جیسے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا پر کارروائی کرتے تھے۔
2020 میں، کوئی ماہر ازگر اور حساب کے جدید ٹولز (مثال کے طور پر ایئر فلو)، کلاؤڈ پلیٹ فارمز کے ساتھ کام کرنے کے اصولوں کی سمجھ کے بغیر نہیں کر سکتا (حفاظتی اصولوں کا مشاہدہ کرتے ہوئے انہیں ہارڈ ویئر پر بچت کرنے کے لیے استعمال کرنا)۔
SAP، Oracle، MySQL، Redis بڑی کمپنیوں میں ڈیٹا انجینئرز کے لیے روایتی ٹولز ہیں۔ وہ اچھے ہیں، لیکن لائسنس کی قیمت اتنی زیادہ ہے کہ ان کے ساتھ کام کرنا سیکھنا صرف صنعتی منصوبوں میں معنی رکھتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، پوسٹگریس کی شکل میں ایک مفت متبادل ہے - یہ مفت اور نہ صرف تربیت کے لیے موزوں ہے۔
تاریخی طور پر، جاوا اور اسکالا کے لیے درخواستیں اکثر پائی جاتی ہیں، حالانکہ جیسے جیسے ٹیکنالوجی اور نقطہ نظر ترقی کرتا ہے، یہ زبانیں پس منظر میں مدھم ہوجاتی ہیں۔
تاہم، کٹر BigData: Hadoop، Spark اور بقیہ چڑیا گھر اب ڈیٹا انجینئر کے لیے شرط نہیں ہے، بلکہ مسائل کو حل کرنے کے لیے ایک قسم کے ٹولز ہیں جنہیں روایتی ETL سے حل نہیں کیا جا سکتا۔
یہ رجحان اس زبان کی معلومات کے بغیر ٹولز کے استعمال کی خدمات ہے جس میں وہ لکھی گئی ہیں (مثال کے طور پر، جاوا کے علم کے بغیر ہڈوپ)، ساتھ ہی اسٹریمنگ ڈیٹا (آواز کی شناخت یا ویڈیو پر تصویر کی شناخت) پر کارروائی کے لیے تیار خدمات کی فراہمی۔ )۔
SAS اور SPSS کے صنعتی حل مقبول ہیں، جبکہ ٹیبلاؤ، Rapidminer، Stata اور Julia بھی ڈیٹا سائنسدانوں کے ذریعے مقامی کاموں کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال کیے جاتے ہیں۔
خود پائپ لائنز بنانے کی صلاحیت صرف چند سال قبل تجزیہ کاروں اور ڈیٹا سائنسدانوں کے سامنے آئی تھی: مثال کے طور پر، نسبتاً آسان اسکرپٹس کا استعمال کرتے ہوئے پوسٹگری ایس کیو ایل پر مبنی اسٹوریج میں ڈیٹا بھیجنا پہلے ہی ممکن ہے۔
عام طور پر، پائپ لائنز اور مربوط ڈیٹا ڈھانچے کا استعمال ڈیٹا انجینئرز کی ذمہ داری بنی ہوئی ہے۔ لیکن آج، متعلقہ شعبوں میں وسیع قابلیت کے حامل T-shaped ماہرین کا رجحان پہلے سے کہیں زیادہ مضبوط ہے، کیونکہ آلات کو مسلسل آسان بنایا جا رہا ہے۔
ڈیٹا انجینئر اور ڈیٹا سائنسدان ایک ساتھ کیوں کام کرتے ہیں۔
انجینئرز کے ساتھ مل کر کام کرنے سے، ڈیٹا سائنسدان تحقیقی پہلو پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں، پیداوار کے لیے تیار مشین لرننگ الگورتھم بنا سکتے ہیں۔
اور انجینئرز کو اسکیل ایبلٹی، ڈیٹا کے دوبارہ استعمال، اور اس بات کو یقینی بنانے پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے کہ ہر انفرادی پروجیکٹ میں ڈیٹا ان پٹ اور آؤٹ پٹ پائپ لائنز عالمی فن تعمیر کے مطابق ہوں۔
ذمہ داریوں کی یہ علیحدگی مختلف مشین لرننگ پروجیکٹس پر کام کرنے والی ٹیموں میں مستقل مزاجی کو یقینی بناتی ہے۔
تعاون نئی مصنوعات کو مؤثر طریقے سے بنانے میں مدد کرتا ہے۔ رفتار اور معیار ہر ایک کے لیے سروس بنانے (عالمی اسٹوریج یا ڈیش بورڈز کا انضمام) اور ہر مخصوص ضرورت یا پروجیکٹ کو نافذ کرنے کے درمیان توازن کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے (انتہائی خصوصی پائپ لائن، بیرونی ذرائع کو جوڑنا)۔
ڈیٹا سائنسدانوں اور تجزیہ کاروں کے ساتھ مل کر کام کرنے سے انجینئرز کو بہتر کوڈ لکھنے کے لیے تجزیاتی اور تحقیقی مہارتیں تیار کرنے میں مدد ملتی ہے۔ گودام اور ڈیٹا جھیل کے صارفین کے درمیان علم کا اشتراک بہتر ہوتا ہے، منصوبوں کو مزید چست بناتا ہے اور زیادہ پائیدار طویل مدتی نتائج فراہم کرتا ہے۔
ان کمپنیوں میں جن کا مقصد ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کا کلچر تیار کرنا اور ان کی بنیاد پر کاروباری عمل بنانا ہے، ڈیٹا سائنٹسٹ اور ڈیٹا انجینئر ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہیں اور ڈیٹا کے تجزیہ کا ایک مکمل نظام بناتے ہیں۔
اگلے مضمون میں ہم اس بارے میں بات کریں گے کہ ڈیٹا انجینئر اور ڈیٹا سائنٹسٹ کو کس قسم کی تعلیم ہونی چاہیے، انہیں کون سی مہارتیں تیار کرنے کی ضرورت ہے اور مارکیٹ کیسے کام کرتی ہے۔
نیٹولوجی کے ایڈیٹرز سے
اگر آپ ڈیٹا انجینئر یا ڈیٹا سائنٹسٹ کے پیشے کو دیکھ رہے ہیں، تو ہم آپ کو اپنے کورس پروگرامز کا مطالعہ کرنے کی دعوت دیتے ہیں:
- پیشہ"'.
- پیشہ"'.
ماخذ: www.habr.com