ИНЖЕНЕРИЯ ДАННЫХ 101: ВВЕДЕНИЕ В ИНЖЕНЕРИЮ ДАННЫХ.

Когда вы слышите об инженерии данных, что приходит вам в голову? По моему мнению, это создание систем, облегчающих сбор и использование данных. Собранные данные используются для последующего анализа и науки о данных, которые в основном работают рука об руку с машинным обучением.

Что делают инженеры по обработке данных Они разрабатывают и поддерживают архитектуру, используемую в различных проектах по обработке данных. Они отвечают за обеспечение бесперебойного потока данных между серверами и приложениями.

Возникает вопрос: теперь, когда я знаю, что такое инженерия данных, что мне нужно, чтобы стать инженером?

1. кодирование — в инженерии данных кодирование — это как еда, без него не обойтись. Это очень ценный навык для инженеров по обработке данных. Примеры языков программирования: python, Ruby, mat lab и Golang.

2. Хранилище данных — теперь мы знаем, что инженеры по обработке данных отвечают за хранение и анализ огромного количества данных. Поэтому они должны быть знакомы с решениями для хранилищ данных, такими как panopy/Redshift, которые играют решающую роль в роли инженеров по обработке данных.

3. Знание операционных систем — будучи инженером, вы должны иметь лучшее понимание операционных систем, таких как Linux, Windows, macOS и UNIX.

4. Системы баз данных — Будучи инженером, вы должны иметь глубокое понимание управления базами данных. Поскольку язык структурных запросов (SQL) является наиболее широко используемым решением, глубокое понимание этого языка имеет решающее значение.
5. Анализ данных — Большинство работодателей ожидают от вас глубокого понимания аналитического программного обеспечения, а точнее решений на базе Apache Hadoop, таких как MapReduce, Hive и HBase.

6. Навыки критического мышления — Вы критически мыслите? Вам необходимо оценивать проблемы и разрабатывать решения, которые будут одновременно творческими и эффективными. Почему? В большинстве случаев от вас потребуется разработать решение, которого не существует. Критическое мышление является ключевым.

7. Базовое понимание машинного обучения — ML в основном используется специалистами по работе с данными. Базовое понимание ML поможет вам в развитии ваших знаний в области моделирования данных и статистического анализа для создания решений, которые могут быть использованы вашими коллегами, и тем самым вы станете выдающимся специалистом.
8. Коммуникативные навыки — отбросьте интровертный менталитет и общайтесь, вам нужно общаться, чтобы учиться и делиться идеями и предложениями с окружающими вас людьми.

По пути, я уверен, вы видели Машинное обучение, Data scientists и Data analysts и задавались вопросом, кто эти люди?
Так вот!

Data scientists Анализируют и интерпретируют сложные цифровые данные, такие как использование веб-сайта, особенно для того, чтобы помочь бизнесу в принятии решений.

Аналитик данных Собирает и интерпретирует данные для решения конкретной задачи.

Возникает еще один вопрос: является ли специалист по анализу данных лучше, чем инженер по анализу данных?

К сожалению, нет. Data scientist может интерпретировать данные только после получения их в соответствующем формате, в то время как инженер данных получает данные для data scientist, поэтому data scientist должен обладать необходимыми навыками, чтобы стать инженером данных. По состоянию на 2022 год инженеры данных будут более востребованы, чем ученые данных.

Прощальный выстрел
Вы можете стать кем угодно. Не говорите, что нет времени, просто НАЧИНАЙТЕ… Действуйте!
Счастливого обучения!!!

Оцените статью
devanswers.ru
Добавить комментарий