Ciência de Dados e Engenharia de Dados

Então este é o mundo da tecnologia. E todo esse mundo agora está quase confiando na tecnologia. E sim! isso é verdade. Nosso negócio, nossa educação, nossa vida técnica, tudo depende da tecnologia e da ciência, é claro. E quando há tecnologia e ciência, também aparece uma palavra atrás da qual é DATA. Os dados estão em todo lugar. Estamos usando dados para encontrar resultados de qualquer coisa. 
Não importa o que esteja acontecendo, os dados são os principais responsáveis ​​por tudo. E assim, o Data foi introduzido no campo da ciência e tecnologia. E então foi dividido em mais duas partes em termos de usabilidade e produtividade, que é Data Science e Data Engineering.  
A maioria das pessoas muitas vezes se mistura entre Data Science e Data Engineering.
Mas a verdade é que ambos são totalmente diferentes. Ambos têm sua própria tarefa, mas ambos estão conectados uns com os outros. 

Então, vamos começar com o Data Science.


  • O que é ciência de dados?
A Data Science envolve o uso de métodos automatizados para analisar grandes quantidades de dados e extrair conhecimento deles.
 
A ciência de dados está em todo lugar. Ele usa para pesquisa estatística, matemática, processamento de dados e mais importante em ciência da computação, bem como Machine Learning, que agora é um grande jogo de mudança na tecnologia. 
Em termos de matemática, a ciência de dados contribui muito. Mas, no presente, no campo da tecnologia da computação e da ciência, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo estão dominando a maioria. 
O Machine Learning explora o estudo e a construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre dados. Está intimamente relacionado à estatística computacional. Além disso, costumava elaborar modelos e algoritmos complexos que se prestam a uma previsão que, em uso comercial, é conhecida como análise preditiva.
Lado a lado A aprendizagem profunda é um dos únicos métodos pelos quais podemos contornar os desafios da extração de recursos no aprendizado de máquina. Isso ocorre porque os modelos de aprendizagem profunda são capazes de aprender a se concentrar nos recursos certos por si mesmos, exigindo pouca orientação do programador.
Portanto, podemos dizer que Deep Learning é:
 1. Uma coleção de técnicas estatísticas de aprendizado de máquina
 2. Usado para aprender hierarquias de recursos
 3. Frequentemente baseado em redes neurais artificiais.
Referência:  https://www.quora.com
 
 
 
  • O que é engenharia de dados?
A engenharia de dados inclui o que algumas empresas podem chamar de Infraestrutura de Dados ou Arquitetura de Dados. Aquele que coleta e coleta os dados, os armazena, processa em lote ou processa em tempo real e os veicula por meio de uma API  (application programming interface) para um cientista de dados que pode consultá-los facilmente. E quem faz tudo isso é chamado de Engenheiro de Dados.
 
 
Engenharia de dados significa um bom engenheiro de dados tem que ganhar boas habilidades de computação, juntamente com amplo conhecimento em bancos de dados e melhores práticas de engenharia. Isso inclui algumas habilidades sistemáticas de back-end, como manuseio e erros de login, monitoramento do sistema, desenvolvimento de pipelines tolerantes a falhas humanas, entendimento do que é necessário para expandir, integração contínua, conhecimento de administração de banco de dados, manutenção de limpeza de dados, garantindo um pipeline determinístico em breve.
Tudo isso requer vários tipos de habilidades e experiência em engenharia de software. 

Responsabilidades dos engenheiros de dados

O engenheiro de dados é alguém que desenvolve, constrói, testa e mantém arquiteturas, como bancos de dados e sistemas de processamento de larga escala. O cientista de dados, por outro lado, é alguém que limpa, massageia e organiza (grandes) dados. 
Os engenheiros de dados lidam com dados brutos que contêm erros humanos, de máquina ou de instrumento. Os dados podem não ser validados e conter registros suspeitos; Ele não será formatado e poderá conter códigos específicos do sistema. 
Por fim, para entregar os dados à equipe de ciência de dados, a equipe de engenharia de dados precisará desenvolver processos de conjunto de dados para modelagem de dados, mineração e produção. 

Responsabilidades dos cientistas de dados

Os cientistas de dados normalmente já recebem dados que passaram pela primeira rodada de limpeza e manipulação, que podem ser usados ​​para alimentar programas sofisticados de análise e aprendizado de máquina e métodos estatísticos para preparar dados para uso em modelagem preditiva e prescritiva. É claro que, para construir modelos, eles precisam fazer perguntas sobre o setor de pesquisa e negócios, e precisarão alavancar grandes volumes de dados de fontes internas e externas para atender às necessidades dos negócios. Isso também envolve, às vezes, explorar e examinar dados para encontrar padrões ocultos.
Uma vez que os cientistas de dados tenham feito as análises, eles precisarão apresentar uma história clara para os principais interessados ​​e quando os resultados forem aceitos, eles precisarão ter certeza de que o trabalho é automatizado para que os insights possam ser entregues às partes interessadas do negócio. uma base diária, mensal ou anual. 
O cientista de dados precisa estar ciente da computação distribuída, já que precisará obter acesso aos dados que foram processados ​​pela equipe de engenharia de dados, mas também precisará relatar às partes interessadas do negócio: foco na narrativa e visualização é essencial. 

Finalmente,

Ambos são diferentes em termos de tarefa e perspectiva.
Mas ambos também estão conectados uns aos outros. Um cientista de dados não pode fazer seu trabalho sem um engenheiro de dados. Os engenheiros de dados permitem que os cientistas de dados realizem seus trabalhos com mais eficiência! E assim todo o processo técnico funciona.

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