Γιατί πολλές θέσεις εργασίας στην επιστήμη δεδομένων είναι στην πραγματικότητα μηχανική δεδομένων

Αυτές τις μέρες, κάθε εταιρεία φαίνεται πρόθυμη να καλύψει έναν ρόλο «επιστήμονα δεδομένων», υποσχόμενη συναρπαστικές ευκαιρίες για εργασία με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, μοντέλα πρόβλεψης και πλαίσια βαθιάς μάθησης. Ωστόσο, για πολλούς επαγγελματίες που μπαίνουν σε αυτές τις θέσεις, η πραγματικότητα δεν ταιριάζει με τη γοητεία. Αντί να βουτήξουν με το κεφάλι στην τεχνητή νοημοσύνη ή να μοντελοποιήσουν πολύπλοκα σύνολα δεδομένων, βρίσκονται μέχρι το γόνατο στην εξαγωγή δεδομένων, τον καθαρισμό και την προετοιμασία. Καλώς ήρθατε στον κόσμο της μηχανικής δεδομένων—έναν τομέα στον οποίο πολλοί δεν συνειδητοποίησαν ότι είχαν εγγραφεί.

Αυτό το φαινόμενο προέρχεται από μια θεμελιώδη παρανόηση από τις εταιρείες για το τι πραγματικά χρειάζονται. Δημοσιεύουν λίστες θέσεων εργασίας για «επιστήμονες δεδομένων» όταν το μεγαλύτερο μέρος της δουλειάς τους περιλαμβάνει τον καθαρισμό δεδομένων και τη διασφάλιση της ύπαρξης υποδομής για τον χειρισμό τους—ουσιαστικά εργασίες μηχανικής δεδομένων. Το αποτέλεσμα είναι ότι οι επαγγελματίες που προσλαμβάνονται ως επιστήμονες δεδομένων καταλήγουν να κάνουν το γρύλισμα που δεν περίμεναν: να τσακώνουν ακατάστατα δεδομένα, να τα μετακινούν μεταξύ πλατφορμών και να τα προετοιμάζουν για ανάλυση. Η απογοήτευση επικρατεί αναπόφευκτα σε όσους περίμεναν να περάσουν τις μέρες τους δημιουργώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης, χωρίς να γράφουν ερωτήματα SQL και να δημιουργούν αγωγούς.

Για τους επίδοξους μηχανικούς δεδομένων, αυτή είναι μια κρυφή ευκαιρία. Ενώ η αγορά εργασίας είναι γεμάτη από εταιρείες που αναζητούν επιστήμονες δεδομένων, πολλοί από αυτούς τους οργανισμούς χρειάζονται έναν μηχανικό δεδομένων πολύ περισσότερο από ό,τι συνειδητοποιούν. Τα δύο πεδία απαιτούν αλληλεπικαλυπτόμενες δεξιότητες, ιδιαίτερα στα αρχικά στάδια — προγραμματισμός, διαχείριση βάσεων δεδομένων και κάποιες βασικές στατιστικές γνώσεις. Ωστόσο, τα καθήκοντα και οι επαγγελματικές διαδρομές αποκλίνουν γρήγορα. Οι επιστήμονες δεδομένων επικεντρώνονται στην εξαγωγή πληροφοριών και στην πραγματοποίηση προβλέψεων, ενώ οι μηχανικοί δεδομένων διασφαλίζουν ότι το οικοσύστημα δεδομένων είναι ισχυρό και αξιόπιστο. Ένας έμπειρος επαγγελματίας μπορεί να ξεκινήσει σε μια θέση επιστήμης δεδομένων και να στραφεί σε μια σταδιοδρομία μηχανικής δεδομένων απλά ανεβάζοντας τα βήματα για να αντιμετωπίσει τα καθήκοντα που άλλοι εξετάζουν κάτω από αυτόν.

Οι επιστήμονες δεδομένων, ειδικά εκείνοι που προέρχονται από υψηλά ακαδημαϊκά υπόβαθρα, βλέπουν συχνά τον καθαρισμό και την προετοιμασία των δεδομένων ως κουραστική . Γι' αυτούς, αυτή είναι η «βαρετή» πλευρά της δουλειάς - η γρύλισμα που παρεμποδίζει πιο λαμπερές εργασίες όπως η κατασκευή προγνωστικών μοντέλων ή η εφαρμογή αλγορίθμων αιχμής. Ωστόσο, χωρίς καλά δομημένα δεδομένα, αυτοί οι αλγόριθμοι είναι άχρηστοι. Οι μηχανικοί δεδομένων το γνωρίζουν καλά και αποδέχονται την πρόκληση της οικοδόμησης των πλαισίων στα οποία βασίζονται οι επιστήμονες δεδομένων. Από την αυτοματοποίηση της εξαγωγής και του μετασχηματισμού δεδομένων έως την κατασκευή αγωγών που παρέχουν καθαρά, καλά οργανωμένα σύνολα δεδομένων, αυτές οι εργασίες είναι το ψωμί και το βούτυρο της μηχανικής δεδομένων.

Ενώ ορισμένοι επιστήμονες δεδομένων αγωνίζονται να εξαγάγουν νόημα από ακατάστατα σύνολα δεδομένων, οι μηχανικοί δεδομένων είναι απασχολημένοι με την κατασκευή κλιμακούμενων συστημάτων που θα εξοικονομήσουν χρόνο και απογοήτευση στη συνέχεια. Αντί να παλεύει με αρχεία CSV και να παραπονιέται για την SQL, ο επίδοξος μηχανικός δεδομένων χρησιμοποιεί αυτά τα εργαλεία προς όφελός του. Βελτιώνουν τις διαδικασίες, αυτοματοποιούν τις εργασίες προετοιμασίας δεδομένων και εφαρμόζουν ισχυρούς αγωγούς που επιτρέπουν ενημερώσεις δεδομένων σε πραγματικό χρόνο ή προγραμματισμένες. Δεν μεταφέρουν απλώς δεδομένα. χτίζουν τη ραχοκοκαλιά του οικοσυστήματος δεδομένων. Όταν οι επιστήμονες δεδομένων ολοκληρώσουν τη μη αυτόματη προετοιμασία των συνόλων δεδομένων τους, ο μηχανικός δεδομένων έχει ήδη αυτοματοποιήσει τη διαδικασία, εξαλείφοντας την επαναλαμβανόμενη εργασία και ελευθερώνοντας χρόνο για πιο στρατηγικές εργασίες.

Αυτή η αποσύνδεση μεταξύ των τίτλων εργασίας και των λειτουργιών εργασίας μπορεί να δημιουργήσει τριβές μέσα στις ομάδες, με ορισμένους επιστήμονες δεδομένων να θρηνούν για την έλλειψη «πραγματικής» εργασίας επιστήμης δεδομένων στους ρόλους τους. Αλλά για τον μηχανικό δεδομένων, εδώ ευδοκιμούν. Ενώ οι συμμαθητές τους συζητούν ποιο πλαίσιο μηχανικής μάθησης είναι ανώτερο, οι μηχανικοί δεδομένων είναι απασχολημένοι με την εφαρμογή λύσεων ποιότητας παραγωγής, προχωρώντας πέρα από τις ad-hoc αναλύσεις για να δημιουργήσουν συστήματα που προσφέρουν αξία επανειλημμένα. Είναι οι αφανείς ήρωες του κόσμου των δεδομένων, διασφαλίζοντας αθόρυβα ότι τα δεδομένα ρέουν απρόσκοπτα, δημιουργούνται insights αποτελεσματικά και ότι ο οργανισμός λειτουργεί ομαλά.

Επιπλέον, οι μηχανικοί δεδομένων είναι μοναδικά τοποθετημένοι για να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ των επιστημόνων δεδομένων και άλλων επιχειρηματικών μονάδων. Μόλις ολοκληρωθεί το «σκληρό μέρος» της προετοιμασίας δεδομένων, μπορούν να δημιουργήσουν προσβάσιμες, φιλικές προς το χρήστη εφαρμογές για μη τεχνικούς ενδιαφερόμενους. Αυτά μπορεί να είναι πίνακες εργαλείων, εργαλεία οπτικοποίησης ή πλατφόρμες που βασίζονται στον ιστό που εκδημοκρατίζουν τις πληροφορίες δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό. Ενώ οι επιστήμονες δεδομένων εξακολουθούν να γυαλίζουν τα σενάρια Python τους, ο μηχανικός δεδομένων έχει ήδη κατασκευάσει κάτι επεκτάσιμο, βιώσιμο και χρησιμοποιήσιμο.

Τελικά, αυτή η δυναμική αποκαλύπτει μια βαθύτερη αλήθεια: πολλές εταιρείες δεν χρειάζονται επιστήμονες δεδομένων τόσο επειγόντως όσο νομίζουν . Αυτό που πραγματικά χρειάζονται είναι μηχανικοί δεδομένων που μπορούν να διασφαλίσουν ότι τα δεδομένα τους είναι δομημένα, καθαρά και προσβάσιμα. Οι γνώσεις, οι προβλέψεις και τα μοντέλα που παράγουν οι επιστήμονες δεδομένων είναι τόσο καλά όσο η υποκείμενη υποδομή δεδομένων. Έτσι, ενώ ορισμένοι μπορεί να συνεχίσουν να διαφωνούν σχετικά με το ποιος πληροί τις προϋποθέσεις ως «πραγματικός» επιστήμονας δεδομένων, οι μηχανικοί δεδομένων γνωρίζουν ότι δεν είναι θέμα τίτλου - αλλά ολοκλήρωσης της δουλειάς.

Εάν είστε επίδοξος μηχανικός δεδομένων, αυτό το μονοπάτι θα μπορούσε να είναι η χρυσή σας ευκαιρία. Μπαίνοντας σε αυτούς τους λανθασμένα ταξινομημένους ρόλους της επιστήμης δεδομένων, μπορείτε να δημιουργήσετε αθόρυβα μια καριέρα γύρω από την επίλυση προβλημάτων που οι άλλοι δεν θέλουν να αγγίξουν. Μπορείτε να αυτοματοποιήσετε τις ροές εργασίας, να βελτιώσετε τις διαδικασίες και να διασφαλίσετε ότι η υποδομή δεδομένων του οργανισμού είναι σταθερή και επεκτάσιμη. Ενώ οι συνάδελφοί σας επικεντρώνονται στην προσαρμογή των μοντέλων τους, εσείς θα κατασκευάζετε συστήματα που φέρνουν πραγματική αξία στην εταιρεία και πιθανότατα θα περάσετε απαρατήρητοι—μέχρι να καταστεί σαφές πόσο πολύ ο οργανισμός βασίζεται στη δουλειά που έχετε κάνει.

Στο τέλος, οι μηχανικοί δεδομένων είναι αυτοί που κάνουν δυνατή την επιστήμη των δεδομένων. Και για όσους θέλουν να αποδεχθούν την πρόκληση, οι ανταμοιβές μπορεί να είναι σημαντικές—όχι μόνο όσον αφορά την ανάπτυξη της σταδιοδρομίας τους, αλλά γνωρίζοντας ότι είστε αυτός που διατηρεί αθόρυβα τη μηχανή που βασίζεται σε δεδομένα.

Σχετικά με εμένα: 25+ ετών βετεράνος πληροφορικής που συνδυάζει δεδομένα, AI, διαχείριση κινδύνου, στρατηγική και εκπαίδευση. 4x παγκόσμιος νικητής hackathon και κοινωνικός αντίκτυπος από τον συνήγορο δεδομένων. Επί του παρόντος εργάζεται για την εκκίνηση του εργατικού δυναμικού της τεχνητής νοημοσύνης στις Φιλιππίνες. Μάθετε περισσότερα για εμένα εδώ: https://docligot.com