Инженеры данных и специалисты по данным — две широко известные роли в области науки о данных. В этой статье вы узнаете, что это за роли и каковы их основные обязанности. Вы также откроете для себя навыки, которые вы должны приобрести, чтобы стать инженером данных или специалистом по данным.
Инженеры данных
Инженеры данных в основном занимаются проектированием, созданием и развертыванием систем и инфраструктуры, чтобы сделать данные доступными для аналитиков данных и специалистов по данным.
Инженеры данных разрабатывают и оптимизируют системы для поддержания непрерывного потока данных из различных источников, таких как базы данных, хранилища больших данных и озера данных.
Три основные области для инженеров данных:
Извлечение данных. Данные, хранящиеся в различных источниках данных, необходимо извлекать с помощью инструментов извлечения данных.
Хранение/передача данных. Извлеченные данные необходимо хранить для дальнейшего анализа с использованием озер и хранилищ данных.
Преобразование данных. Существующие данные в необработанном виде могут оказаться бесполезными для анализа и должны быть преобразованы путем очистки, структурирования и форматирования данных с помощью инструментов преобразования данных.
Инженеры данных тесно сотрудничают с учеными и аналитиками данных, чтобы понять их требования и предоставить оптимальные решения для анализа структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Они помогают повысить прозрачность данных и позволяют заинтересованным сторонам бизнеса принимать решения на основе данных.
Инженеры данных должны обладать сильными навыками программирования и должны быть хорошо знакомы с платформами и платформами больших данных, такими как Hadoop, MapReduce, Apache Spark, и базами данных, такими как IBMDB2, ORACLE, SAP, Microsoft SQL Server, Teradata, MongoDB и т. д.
Инженеры данных могут играть общую или конкретную роль инженера данных. Три основные роли описаны ниже:
Инженер данных общего профиля. В этой роли инженер данных отвечает за каждый этап потока данных (сбор данных, очистку данных, преобразование данных, интеграцию с аналитическими инструментами). Обычно в небольших командах эту общую роль играет дата-инженер.
Инженер данных, ориентированный на конвейер. В этой роли инженер данных отвечает за работу с инструментами интеграции данных, которые подключаются к различным источникам данных и обеспечивают непрерывный конвейер данных для последующего анализа. Инженеры данных, ориентированные на конвейер, обычно работают в командах среднего размера в организациях среднего размера.
Инженер, ориентированный на базы данных. В этой роли инженер данных отвечает за использование баз данных SQL и NoSQL для создания хранилищ данных с использованием методов извлечения-преобразования-загрузки (ETL) или извлечения-загрузки-преобразования (ELT). процесс. Инженеры данных также используют инструменты для работы с большими данными, такие как Hadoop, MapReduce, MongoDB и Kafka. Эта роль популярна в крупных компаниях, которые используют большие данные из различных источников, где данные распределены по различным базам данных.
Наиболее распространенные навыки, которыми обладают инженеры данных, описаны ниже:
· Навыки программирования и языки запросов — Java, R, Python, Scala, SQL.
· Навыки администрирования баз данных и управления данными — системы управления реляционными базами данных и системы управления нереляционными базами данных.
· Навыки работы с большими данными — знание инструментов и сред для работы с большими данными, таких как Hadoop, MapReduce и Kafka.
· Навыки ETL/ELT — знание процесса ETL, Rest API и таких инструментов, как Xplenty, Alooma, Stitch, Talend.
· Навыки автоматизации — навыки написания сценариев для автоматизации повторяющихся задач по извлечению и хранению данных.
· Машинное обучение — базовые знания в области машинного обучения, необходимые для понимания требований специалистов по обработке и анализу данных.
Вы видели, как инженеры данных играют жизненно важную роль в проектах по науке о данных, предоставляя необходимые данные ученым и аналитикам данных.
Теперь давайте посмотрим на конкретную роль, которую играют специалисты по данным.
Исследователи данных
Специалисты по данным работают со структурированными данными для анализа данных, построения прогностических моделей и решения бизнес-задач, предоставляя информацию из данных и создавая модели, которые могут отвечать на различные сценарии «что, если» и прогнозировать будущие результаты.
Специалисты по данным работают над сбором, очисткой и исследованием данных, как и аналитики данных, используя такие инструменты, как R/Python/SQL и т. д.
Исследователи данных также ищут тенденции и закономерности в данных. и которые могут дать вам больше информации для возможных действий.
Специалисты по данным проводят обширный анализ данных, чтобы обнаружить больше тенденций/паттернов и представить интересные информационные панели.
Они придумывают новые прогностические модели с использованием различных методов машинного обучения, которые ответят на вопрос «Что произойдет в будущем?»
Они также сотрудничают с различными заинтересованными сторонами в организации, включая аналитиков данных.
Они создают интеллектуальные информационные панели с помощью различных инструментов визуализации данных и публикуют отчеты.
Иногда они также улучшают процессы, разрабатывая сценарии автоматизации для автоматизации некоторых частей деятельности по обработке данных.
Специалисты по данным также работают над улучшением/перекалибровкой моделей для невидимых данных, чтобы модели были актуальными и им можно было доверять.
Вот наиболее общие навыки, которыми должен обладать специалист по данным:
· Языки программирования и запросов (Python/R/SQL, расширенное объектно-ориентированное программирование)
· Знание вероятности и расширенной статистики.
· Продвинутые навыки работы с Microsoft Excel.
· Навыки визуализации данных с использованием графических библиотек в Python / R / Power BI / Tableau / SAS Business Intelligence и т. д.
· Обработка данных и исследовательский анализ данных для извлечения информации из данных.
· Базовые знания/навыки работы с Hadoop, MySQL, Apache SPARK, TensorFlow и т. д.
· Написание отчетов и навыки презентации.
· Навыки рассказывания историй и очень хорошие коммуникативные навыки.
· Бизнес-знание и хорошее понимание процесса/продуктов/предложений для клиента.
· Навыки прогнозного моделирования/прогнозирования с использованием алгоритмов машинного обучения/ИИ.
· Аналитическое мышление и креативность в решении бизнес-задач с использованием данных.
Вы также можете прочитать следующую статью о 8 лучших навыках для менеджера по науке о данных здесь.
Подводя итог, вы увидели в этой статье основное различие между ролями Data Engineer и Data Scientist в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Если вам понравилась эта статья, поддержите ее, прокомментируйте и поделитесь ею в своих социальных сетях (LinkedIN/Facebook/Twitter и т. д.). Спасибо.
