مهندسی داده و علم داده

مشاغل حوزه کامپیوتر جز مشاغل مورد توجه در دنیای امروز است. تبدیل شدن فرایندهایی که تا دیروز توسط انسان انجام می گرفت. امروزه توسط سیستم های دیجیتالی انجام می شود. کارهای یدی تبدیل به داده های دیجیتالی شدند. همین امر باعث تولید داده ها و اطلاعات مختلف شده است. علوم جدید با بهره گیری از این داده ها مشاغل جدید را تولید کرده اند. مهندسی داده یکی از این مشاغل جذاب است.

با مهندسی داده آشنا شوید

به کسی که پیاده سازی داده، نگهداری انبارهای داده، فرایند ELT (Extract Transform and Load) ، طراحی معماری داده، توسعه نرم افزارهای مبتنی بر داده، کنترل و گزارش گیری داده ها و غیره برعهده دارد گفته می شود. به عبارت دیگر علم داده،استخراج اطلاعات از کسب و کارها هستند که با این داده ها، بینش و تصمیم گیری را فراهم کنند. یک مهندس داده نیازمند مهارت های منحصر به فردی است. باید درک درستی از کسب و کار و آنچه نیاز آن است را داشته باشد.

مهندس داده عضوی از یک تیم تجزیه و تحلیل داده است ؛که داده ها را در یک فرم آماده نموده تا دانشمندان داده با الگوریتم ها اطلاعات را برای تجزیه و تحلیل، پیش بینی، یادگیری ماشین برای مقاصد داده کاوی بکار گیرند. این تجزیه و تحلیل ها تولید دانش از اطلاعات و داده ها میکند تا با این دانش تصمیم مناسب برای بهبود کسب و کار گرفته شود.

چطور مهندس داده شویم؟

برای مهندس داده شدن نیاز به:

• دانش تخصص برنامه نویسی است. برنامه نویسی در حوزه سیستم عامل های مبتنی بر لینوکس و زبان برنامه های مانند پایتون، آر و scala است.
• طراحی و پیاده سازی فرایندETL. مدیریت جریان داده و سازماندهی آنها و توانایی کار با انواع پایگاه داده حائز اهمیت است.

مراحل و ابزار ETL :

• استخراج داده (Extract)
• پالایش داده(Transform)
• بررسی کیفیت داده(Verify Data Quality)
• پاکسازی داده(Clean Data)
• شکل دادن داده(Construct Data)
• ادغام داده(Integrate Data)
• قالب بندی داده(Format Data)
• بارگذاری داده( Load Data)

یکی از بهترین و قویترین ایزارها برای ETL ابزار SSIS است. سرعت و دقت در عملیات را بالا می برد.

• پردازش کلان داده (big data). افزایش داده ها با گذشت زمان، فعالیت مهندسان داده را در حوزه کلان داده ها افزایش داده است. برای کار با این داده ها مهارت لازم را داشته باشند.
• مدیریت بلادرنگ داده. افزایش حجم داده سرعت نرخ تولید داده(velocity) را افزایش میدهد.
• یادگیری ماشین(ML). یکی از وظایف متخصص داده توسعه مدل های یادگیری ماشین است.

وظیفه اصلی مهندس داده چیست؟

برای مهندس داده شدن، نیازمند دریافت مدرک کارشناسی، کارشناس ارشد و یا دکتری در یکی از رشته های مهندسی صنایع، علوم کامپیوتر، فناوری اطلاعات، ریاضی، فیزیک یا رشته ای مرتبط مانند مدیریت است. با توجه به اینکه وظیفه اصلی استخراج داده از انواع داده ساختاریافته، غیر ساختاریافته و نیمه ساختاریافته است. این داده ها به طور بی وقفه به پایگاه داده ها منتقل می شود.وظیفه مهندس داده فراهم کردن داده برای تجزیه و تحلیل، طراحی و ساخت مدلهای آماری، تالیف گزارش های مربوطه با زبانی ساده از داده ها است.

•  گردآوری داده
• آماده سازی داده
• تجزیه و تحلیل داده
• ارزیابی و تفسیر نتایج
• طراحی و ساخت مدل آماری مناسب
• گسترش مدل
• بهینه سازی مدل