چگونه می توان از علم داده به مهندسی داده تغییر مسیر داد؟

روش تغییر از علم داده به مهندسی داده -اگر دانشمند داده ای هستید که به دنبال تغییر شغلی هستید، مهندسی داده می تواند یک گزینه عالی باشد.

مهندسی داده شامل کار با حجم زیادی از داده ها، ایجاد و نگهداری خطوط لوله داده، و اطمینان از کیفیت داده ها است که همه برای علم داده ضروری است.

• راهنمای ما را بخوانید، مهندسی داده چیست؟

این مقاله مراحل انتقال از علم داده به مهندسی داده را مورد بحث قرار خواهد داد.

چرا می خواهید از علم داده به مهندسی داده جابجا شوید؟

قبل از ایجاد سوئیچ، درک نقش یک مهندس داده ضروری است. مهندسین داده مسئول طراحی، ساخت و نگهداری زیرساخت های پردازش و تحلیل داده ها هستند.

آنها بر روی توسعه و حفظ خطوط لوله داده کار می کنند که داده ها را از منابع استخراج می کند، آنها را تبدیل می کند و در سیستم های ذخیره سازی داده بارگذاری می کند.

اکیداً توصیه می کنم مطالب زیر را بخوانید:

• مهندس داده کیست؟
• چگونه به یک دانشمند داده تبدیل شویم؟

افراد ممکن است به دلایل مختلفی بخواهند از علم داده به مهندسی داده جابجا شوند. در حالی که هر دو زمینه نزدیک به هم مرتبط هستند و اغلب با هم کار می کنند، مجموعه مهارت ها و مسئولیت های متفاوتی دارند.

یکی از دلایل روی آوردن به مهندسی داده ترجیح دادن کار با زیرساخت داده و ساخت خطوط لوله به جای تجزیه و تحلیل داده ها است.

این شامل کار با ابزارهای کلان داده مانند پایگاه‌های داده Hadoop، Spark و NoSQL و توسعه خطوط لوله است که جریان داده‌ها را بین سیستم‌ها فعال می‌کند.

دلیل دیگر تغییر این است که نقش‌های مهندسی داده اغلب به مهارت‌های فنی تخصصی‌تری مانند تجربه با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند جاوا ، پایتون و اسکالا و آشنایی با پلتفرم‌های رایانش ابری مانند خدمات وب آمازون (AWS) یا پلتفرم ابری گوگل (GCP) نیاز دارند. ) .

نقش‌های علم داده نیز به مهارت‌های فنی نیاز دارند، اما بیشتر بر تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشینی و تجسم داده‌ها متمرکز هستند.

دلیل سوم این است که نقش های مهندسی داده ممکن است امنیت شغلی بهتر و حقوق بالاتری را ارائه دهند.

نقش‌های مهندسی داده نیز تقاضای زیادی دارند زیرا سازمان‌های بیشتری اهمیت ایجاد زیرساخت داده قوی برای پشتیبانی از عملیات تجاری خود را تشخیص می‌دهند.

در نهایت، برخی از افراد ممکن است صرفاً به این دلیل که آن را جذاب تر یا رضایت بخش تر می دانند، به مهندسی داده روی بیاورند.

در حالی که علم داده می‌تواند هیجان‌انگیز باشد، به‌ویژه هنگام توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی پیشرفته، برخی افراد ممکن است از ساختن سیستم‌های داده بیشتر از تجزیه و تحلیل داده‌ها لذت ببرند.

صرف نظر از دلیل، هر دو زمینه فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیزی را ارائه می‌دهند و نقش‌های حیاتی در توانمندسازی سازمان‌ها برای استفاده از قدرت داده‌ها ایفا می‌کنند.

تفاوت بین علم داده و مهندسی داده

در حالی که علم داده و مهندسی داده نیاز به مهارت های فنی دارند، تمرکز و تاکید بر این دو زمینه می تواند متفاوت باشد.

کسی که کار فنی عملی را ترجیح می دهد، به سیستم های داده مقیاس پذیر علاقه مند است، و علاقه کمتری به تجزیه و تحلیل آماری و مدل سازی دارد، ممکن است مهندسی داده را برای آنها مناسب تر بداند.

در اینجا چند تفاوت کلیدی بین علم داده و مهندسی داده وجود دارد:

اهداف

علم داده بر استخراج بینش و دانش از داده ها برای حل مشکلات تجاری متمرکز است.

دانشمندان داده از تکنیک های آماری و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده ها و ساخت مدل های پیش بینی استفاده می کنند.

از سوی دیگر، مهندسی داده بر ایجاد و حفظ زیرساخت های مورد نیاز برای پردازش و ذخیره حجم زیادی از داده ها متمرکز است.

مهندسان داده بر روی طراحی، ساخت و نگهداری پایگاه های داده، خطوط لوله داده و سایر زیرساخت های مرتبط با داده کار می کنند.

مجموعه مهارت

دانشمندان داده باید آمار، ریاضیات و پیشینه برنامه نویسی قوی داشته باشند. آنها باید در زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و R مهارت داشته باشند و مدل های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین را درک کنند.

از سوی دیگر، مهندسان داده به پیشینه قوی در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم افزار نیاز دارند.

آنها باید به زبان های برنامه نویسی مانند جاوا، اسکالا و SQL مسلط باشند و در زمینه طراحی پایگاه داده، سیستم های توزیع شده و خطوط لوله داده تجربه داشته باشند.

ابزار

دانشمندان داده از ابزارهای مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند، از جمله نرم افزارهای آماری مانند R و Python و کتابخانه های یادگیری ماشین مانند TensorFlow و PyTorch. آنها همچنین از ابزارهای تجسم داده ها مانند Tableau و PowerBI برای ارائه یافته های خود استفاده می کنند.

از سوی دیگر، مهندسان داده از طیف وسیعی از ابزارها برای مدیریت داده ها در مقیاس استفاده می کنند، از جمله پایگاه های داده مانند MySQL و PostgreSQL، سیستم های توزیع شده مانند Hadoop و Spark و ابزارهای خط لوله داده مانند Apache NiFi و Airflow.

جریان کار

پروژه های علم داده معمولاً از یک گردش کار کاملاً تعریف شده پیروی می کنند که شامل جمع آوری داده ها، تمیز کردن و پیش پردازش، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، ساخت و ارزیابی مدل، و استقرار است.

از سوی دیگر، پروژه های مهندسی داده بر ساخت و نگهداری زیرساخت های داده تمرکز دارند. گردش کار آنها شامل طراحی و ایجاد پایگاه های داده، خطوط لوله داده و سایر زیرساخت های مرتبط با داده و نظارت و بهینه سازی عملکرد است.

خروجی ها

خروجی‌های پروژه‌های علم داده معمولاً بینش‌ها و پیش‌بینی‌هایی هستند که می‌توانند به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کنند.

این خروجی ها شامل گزارش ها، تجسم ها، داشبوردها یا مدل های یادگیری ماشینی است.

خروجی‌های پروژه‌های مهندسی داده معمولاً خطوط لوله داده و پایگاه‌های داده هستند که کسب‌وکارها را قادر می‌سازند داده‌ها را در مقیاس ذخیره و پردازش کنند.

این خروجی ها مستقیماً برای کاربران نهایی قابل مشاهده نیستند، اما برای موفقیت شرکت های داده محور بسیار مهم هستند.

روش تغییر از علم داده به مهندسی داده

مهندس حمید تدینی: نویسنده و وبلاگ نویس مشهور، متخصص در زبان برنامه نویسی و هوش مصنوعی و ساکن آلمان است. مقالات روشنگر او به پیچیدگی های این زمینه ها می پردازد و به خوانندگان درک عمیقی از مفاهیم پیچیده فناوری ارائه می دهد. کار او به دلیل وضوح و دقت مشهور است.