Ma'lumotlar muhandisi va ma'lumot mutaxassisi o'rtasidagi farq nima

Ben Rogojan tomonidan

Yaqinda Reddit-da AMA qildik. Ma'lumot olimi va ma'lumot muhandisi o'rtasidagi farq nima edi, degan eng keng tarqalgan savol bu edi. Shuning uchun biz ushbu mavzu bo'yicha chuqurroq post yozishni xohladik.

Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassislarning pozitsiyalari juda ko'p, ular bir-biriga o'xshash va shunga o'xshash vositalardan foydalanadilar, shuning uchun har bir rolning vazifasini nima qilish kerakligini bilish qiyin bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, kichik kompaniyalar qancha ma'lumot muhandislari yoki ma'lumot mutaxassislarini yollashlari mumkinligi bilan cheklanishi mumkin. Bu aniq vazifalar va maqsadlar bir necha marta aralashib ketishi mumkinligini anglatadi.

Bu ikki rolni aniq farqlashni ancha qiyinlashtirishi mumkin. Shunday qilib, ma'lumotlar muhandislari va ma'lumotlar bo'yicha olimlarning maqsadlari, fikrlari, vositalari va kelib chiqishi haqida suhbatlashish orqali ikkala pozitsiya bir-biridan qanday farq qilishini ko'rib chiqishni xohladik.

Farqlanishdan oldin tezkor kirish so'zini tayyorlamoqchimiz. Haqiqat shundaki, ko'plab ma'lumot olimlari va ma'lumotlar muhandislari boshqa texnik vazifalarni bajarishadi. Ma'lumot oluvchilarga ETL-ni ishlab chiqish kerak bo'lishi mumkin va ma'lumotlar muhandisi API va oldingi qismni ishlab chiqishni talab qilishi mumkin. Shunday qilib, biz quyida ta'kidlagan farqlar shunchaki texnik tafovutlar qayerda ekanligini aniqlash uchun.

DataCamp tomonidan

Maqsadlar

Ma'lumot muhandisining maqsadlari ko'proq vazifa va ishlab chiqishga qaratilgan. Ma'lumot muhandislari avtomatlashtirilgan tizimlarni quradilar va ma'lumotlarni samarali qayta ishlashga imkon beradigan ma'lumotlarning tuzilishini yaratadilar. Bu shuni anglatadiki, ma'lumot muhandisining maqsadi analitik asboblar paneli va boshqa ma'lumotlar mijozlarini (ma'lumotlar bo'yicha mutaxassislar, tahlilchilar va boshqa muhandislarni) qo'llab-quvvatlash uchun jadvallar va ma'lumotlar uzatish tarmoqlarini yaratish va rivojlantirishdir. Ko'p muhandislarga o'xshash. Yakuniy vazifani bajarish uchun juda ko'p loyihalashtirish, taxminlar, cheklashlar va rivojlanish mavjud. Har bir dizayn va echim, hatto barchasi yakuniy ishni bajarishga qodir bo'lsa ham, o'z cheklovlariga ega.

Taqqoslash uchun, olimlar ma'lumotlarga e'tibor berishga moyil. Ma'noda ular xarajatlarni kamaytirish / foydani ko'paytirish, mijozlar tajribasi yoki biznes samaradorligini oshirish yo'llarini izlamoqda. Bu degani, ular savol berishlari va keyin javob berishlari kerak (savol berish, faraz qilish va keyin xulosa qilish). Shunday qilib, ular bemorni o'qishga qanday ta'sir qiladi, agar A va B kabi qo'shimchalar ko'rsatilsa, mijoz ko'proq pul sarflaydimi, paketlarni etkazib berishning tezroq yo'nalishi bormi? Jarayonning qolgan qismini o'tkazib yuborish. Bu erdan maqsad har qanday savolga javob topishdir. Bu yakuniy xulosa yoki boshqa savollarga javob bo'lishi mumkin. Jarayon davomida, ma'lumotlar olimlari tahlil qilishadi, yordam to'plashadi va savolga xulosani ishlab chiqishlari mumkin.

Asboblar

Bu erda narsalar chalkashib ketishi mumkin. Ma'lumot olimi va ma'lumot muhandislari ko'pincha python va SQL-ga suyanadilar. Biroq, ushbu texnik ko'nikmalardan qanday foydalanish ikkita texnologik rolda farq qiladi. Yana, bu fikrlardagi farqlar bilan bog'liq. Python juda barqaror til bo'lib, u tezkor vazifalarni, shuningdek analitik vazifalarni boshqarishda yordam beradigan kutubxonalarga ega.

Ma'lumotlar bo'yicha mutaxassislar Pandas va Scikit Learn kabi kutubxonalardan foydalanadilar, ma'lumot muhandislari esa quvurlarni boshqarish uchun pytondan foydalanadilar. Bu erda Airflow va Luigi kabi kutubxonalar yordam beradi.

Shunga o'xshab, ma'lumotlar olimi bo'yicha so'rovlar maxsus yo'naltirilgan bo'ladi (masalan, yo'naltirilgan savollar). Ma'lumot muhandislarining so'rovlari ma'lumotlarni tozalash va o'zgartirishga qaratiladi.

Endi mutaxassislar foydalanishi mumkin bo'lgan boshqa vositalar mavjud. Bunga Tableau, Jupyter daftarlari va bir nechta boshqalar kiradi. Kunning oxirida, ulardan qanday foydalanishni farq qiladi.

Fon

Endi, ma'lumot muhandislari va ma'lumotlar bo'yicha olimlarning farqlari haqida gap ketganda, yana bitta keng tarqalgan savol - bu qanday asos talab etiladi.

Ma'lumot muhandisligi va ma'lumotlar ilmi ikkalasi ham ma'lumot va dasturlash bo'yicha ba'zi tushunchalarni talab qiladi. Agar u cheklangan doirada bo'lsa ham. Biroq, dasturlashdan tashqari ba'zi farqlar mavjud. Maxsus ma'lumot olimlari uchun. Ma'lumot olimi ko'proq tadqiqotchiga o'xshashligi sababli, tadqiqotga asoslangan ma'lumotga ega bo'lish foyda keltiradi.

Bu iqtisod, psixologiya, epidemiologiya va hokazolarda bo'lishi mumkin. SQL, Python va yaxshi ishbilarmonlik hissi bilan ilmiy izlanishlarni birlashtiring va siz ma'lumot oluvchisiz. Endi bu tosh darajalari belgilanmagan. Darhaqiqat, biz turli darajalarga ega ma'lumotlarga oid tadqiqotchiga murojaat qildik. Aksariyat ish beruvchilar biron bir texnik yoki matematik yo'nalishga ega bo'lgan, hech bo'lmaganda magistr darajasiga ega ma'lumotlarga oid mutaxassisni yollashni afzal ko'rishadi.

Ma'lumot muhandisligi lavozimlari odatda magistr darajasiga ega bo'lishni talab qilmaydi. Ma'lumot muhandisligi ishlab chiquvchi bo'lish haqida ko'proq. Bu nazariy bilimlardan ko'ra ko'proq amaliy tajribani talab qiladi. Shunday qilib, magistrga ega bo'lish bir xil qiymatni bermaydi.

Misol

Aytaylik, sog'liqni saqlash kompaniyasining direktori ular tashrif buyurgan kunidan 30 kun oldin o'qilgan bemorlar sonini qanday kamaytirish kerakligini aniqlamoqchi bo'lishdi. Ma'lumotlar nuqtai nazaridan, sodir bo'lishi kerak bo'lgan bir nechta narsalar mavjud.

Ma'lumot olimlari bemorni o'qishga nima undaganini aniqlashlari kerak. Bu savol berishga harakat qilishadi. Olingan xulosalarga asoslanib, ular bemorlarning o'qishga bo'lgan tezligini oshirishga yordam beradigan o'lchovlar va siyosatlarni ishlab chiqish uchun biznes bilan ishlaydi.

Ma'lumot muhandislari ma'lumotlar olimlariga savolga javob berishga yordam beradigan va ayni paytda bemorlarning o'tmishdagi va kelajakdagi o'qishni o'lchash ko'rsatkichlarini kuzatishga yordam beradigan analitik jadvallarni ishlab chiqishga yordam beradigan jadvallar ishlab chiqmoqdalar. Ushbu o'lchovlar qanday yaratilganligi ma'lumot oluvchining javoblaridan kelib chiqadi.

Ma'lumot olimi va ma'lumotlar muhandislari juda ko'p farqlarga ega. Ularning maqsadlari va kelib chiqishi turlicha, ammo bu ikkalasini birgalikda ishlatish qiymati kelib chiqadi. Ma'lumot muhandislari ko'proq muhandislik tizimlariga ko'proq e'tibor qaratishlari ma'lumotlar olimlariga ma'lumotlarni osongina so'rashga va ularni samarali tahlil qilishga imkon beradi. Ularning sherikliklari kompaniyalarning ma'lumotlardan qiymatini olib keladigan narsadir.

Ushbu post foydali deb umid qilamiz! Iltimos, barcha savollaringiz bilan bog'laning.