Bugungi kunda har bir kompaniya mashinani o'rganish algoritmlari, bashoratli modellar va chuqur o'rganish ramkalari bilan ishlash uchun ajoyib imkoniyatlarni va'da qilib, "ma'lumotlar olimi" rolini bajarishga tayyor. Biroq, bu lavozimlarga qadam qo'ygan ko'plab mutaxassislar uchun haqiqat jozibaga to'liq mos kelmaydi. AIga sho'ng'ish yoki murakkab ma'lumotlar to'plamini modellashtirish o'rniga, ular ma'lumotlarni olish, tozalash va tayyorlashda tizzagacha chuqurroq bo'lishadi. Maʼlumotlar muhandisligi dunyosiga xush kelibsiz — koʻpchilik roʻyxatdan oʻtganliklarini bilmagan domen. Bu hodisa kompaniyalarning haqiqatda nimaga muhtojligini tubdan noto'g'ri tushunishidan kelib chiqadi. Ular "ma'lumotlar olimlari" uchun ish o'rinlari ro'yxatini e'lon qiladilar, agar ularning ishlarining asosiy qismi ma'lumotlarni tozalash va ularni boshqarish uchun infratuzilma mavjudligini ta'minlash bilan bog'liq bo'lsa - ma'lumotlar muhandisligi vazifalari. Natijada, ma'lumot olimi sifatida yollangan mutaxassislar oxir-oqibat o'zlari kutmagan g'irt ishni bajarishadi: tartibsiz ma'lumotlarni janjal qilish, ularni platformalar o'rtasida ko'chirish va tahlil qilish uchun tayyorlash. O'z kunlarini SQL so'rovlarini yozish va quvurlarni o'rnatish bilan emas, balki mashina o'rganish modellarini yaratishda o'tkazishni kutganlar uchun umidsizlik muqarrar. Ma'lumotlar muhandislari uchun bu yashirin imkoniyatdir. Mehnat bozori ma'lumotlar bo'yicha olimlarni qidirayotgan kompaniyalar bilan to'la bo'lsa-da, ushbu tashkilotlarning aksariyati ma'lumotlar muhandisiga ular tushunganidan ko'ra ko'proq muhtoj. Ikki soha bir-biriga mos keladigan ko'nikmalarni talab qiladi, ayniqsa dastlabki bosqichlarda - dasturlash, ma'lumotlar bazasini boshqarish va ba'zi bir asosiy statistik bilimlar. Biroq, vazifalar va martaba yo'llari tezda ajralib chiqadi. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar asosiy e'tiborni tushunchalar olish va bashorat qilishga qaratadilar, ma'lumotlar muhandislari esa ma'lumotlar ekotizimining mustahkam va ishonchli bo'lishini ta'minlaydi. Aqlli mutaxassis ma'lumot fani pozitsiyasidan boshlashi va boshqalar tomonidan ko'rib chiqiladigan vazifalarni hal qilish uchun qadam tashlash orqali ma'lumotlar muhandisligi martabasiga aylanishi mumkin. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar, ayniqsa yuqori ilmiy darajaga ega bo'lganlar, ko'pincha . Ular uchun bu ishning "zerikarli" tomoni - bashoratli modellarni yaratish yoki ilg'or algoritmlarni qo'llash kabi jozibali vazifalarni bajarishga xalaqit beradigan g'irt ish. Biroq, yaxshi tuzilgan ma'lumotlarsiz, bu algoritmlar foydasiz. Ma'lumotlar muhandislari buni yaxshi bilishadi va ma'lumotlar olimlari tayanadigan ramkalarni yaratish muammosini qabul qilishadi. Ma'lumotlarni olish va o'zgartirishni avtomatlashtirishdan tortib toza, yaxshi tashkil etilgan ma'lumotlar to'plamini etkazib beradigan quvurlarni qurishgacha, bu vazifalar ma'lumotlar muhandisligining noni va sariyog'idir. ma'lumotlarni tozalash va tayyorlashni zerikarli deb bilishadi Ba'zi ma'lumotlar olimlari tartibsiz ma'lumotlar to'plamidan ma'no chiqarish uchun kurashayotgan bir paytda, ma'lumotlar muhandislari vaqt va umidsizlikni tejaydigan kengaytiriladigan tizimlarni yaratish bilan band. CSV fayllari bilan kurashish va SQL haqida shikoyat qilish o'rniga, intiluvchan ma'lumotlar muhandisi ushbu vositalardan o'z foydasiga foydalanadi. Ular jarayonlarni soddalashtiradi, ma'lumotlarni tayyorlash vazifalarini avtomatlashtiradi va real vaqtda yoki rejalashtirilgan ma'lumotlarni yangilash imkonini beruvchi mustahkam quvurlarni amalga oshiradi. Ular shunchaki ma'lumotlarni ko'chirish emas; ular ma'lumotlar ekotizimining asosini qurmoqdalar. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar o'zlarining ma'lumotlar to'plamlarini qo'lda tayyorlashni tugatganlarida, ma'lumotlar muhandisi jarayonni allaqachon avtomatlashtirgan, takroriy ishlarni yo'q qilgan va ko'proq strategik vazifalar uchun vaqtni bo'shatgan. Lavozim unvonlari va lavozim funktsiyalari o'rtasidagi bunday uzilish jamoalar ichida ishqalanishni keltirib chiqarishi mumkin, ba'zi ma'lumotlar olimlari o'z rollarida "haqiqiy" ma'lumotlar fanining yo'qligidan nolishadi. Ammo ma'lumotlar muhandisi uchun ular bu erda rivojlanadi. Ularning tengdoshlari qaysi mashinani o'rganish tizimi ustunligini muhokama qilishsa-da, ma'lumotlar muhandislari qayta-qayta qiymat beradigan tizimlarni yaratish uchun maxsus tahlillardan tashqari ishlab chiqarish darajasidagi echimlarni amalga oshirish bilan band. Ular ma'lumotlar olamining ko'zga ko'rinmas qahramonlari bo'lib, ma'lumotlarning uzluksiz oqimini, tushunchalar samarali ishlab chiqilishini va tashkilotning muammosiz ishlashini jimgina ta'minlaydi. Bundan tashqari, ma'lumotlar muhandislari ma'lumotlar olimlari va boshqa biznes bo'linmalari o'rtasidagi bo'shliqni bartaraf etish uchun noyob tarzda joylashtirilgan. Ma'lumotlarni tayyorlashning "qiyin qismi" tugagandan so'ng, ular texnik bo'lmagan manfaatdor tomonlar uchun qulay, qulay ilovalar yaratishi mumkin. Bular boshqaruv paneli, vizualizatsiya vositalari yoki tashkilot bo'ylab ma'lumotlar tushunchalarini demokratlashtiradigan veb-platformalar bo'lishi mumkin. Ma'lumotlar olimlari hali ham o'zlarining Python skriptlarini sayqallashayotgan bir paytda, ma'lumotlar muhandisi allaqachon kengaytiriladigan, barqaror va foydalanishga yaroqli narsalarni qurgan. Oxir oqibat, bu dinamika chuqurroq haqiqatni ochib beradi: ko'pgina kompaniyalarga . Ularga haqiqatan ham kerak bo'lgan narsa - ma'lumotlarning tuzilgan, toza va foydalanish mumkin bo'lishini ta'minlaydigan ma'lumotlar muhandislari. Ma'lumotlar olimlari ishlab chiqaradigan tushunchalar, bashoratlar va modellar faqat asosiy ma'lumotlar infratuzilmasi kabi yaxshi. Shunday qilib, ba'zilar "haqiqiy" ma'lumot olimi sifatida kim saralanishi haqida bahslashishda davom etishi mumkin bo'lsa-da, ma'lumotlar muhandislari bu unvonda emas, balki ishni bajarishda ekanligini bilishadi. ular o'ylagandek shoshilinch ravishda ma'lumotlar bo'yicha olimlar kerak emas Agar siz intiluvchan ma'lumotlar muhandisi bo'lsangiz, bu yo'l sizning oltin imkoniyatingiz bo'lishi mumkin. Ushbu noto'g'ri tasniflangan ma'lumotlar faniga kirish orqali siz boshqalar tegishni istamaydigan muammolarni hal qilish atrofida jimgina martaba qurishingiz mumkin. Siz ish jarayonlarini avtomatlashtirishingiz, jarayonlarni soddalashtirishingiz va tashkilotning maʼlumotlar infratuzilmasi mustahkam va kengaytiriladigan boʻlishini taʼminlashingiz mumkin. Sizning hamkasblaringiz o'z modellarini o'zgartirishga e'tibor qaratishsa-da, siz kompaniyaga haqiqiy qiymat keltiradigan tizimlarni qurasiz va siz e'tibordan chetda qolasiz - tashkilot siz qilgan ishingizga qanchalik tayanishi aniq bo'lmaguncha. Oxir-oqibat, ma'lumotlar muhandislari ma'lumotlar fanini yaratishga imkon beradiganlardir. Va bu qiyinchilikka dosh berishga tayyor bo'lganlar uchun mukofotlar nafaqat martaba o'sishi nuqtai nazaridan, balki ma'lumotlarga asoslangan mashinani jimgina ishlayotgan siz ekanligingizni bilish uchun ham katta bo'lishi mumkin. Men haqimda: ma'lumotlar, AI, risklarni boshqarish, strategiya va ta'limni birlashtirgan 25+ yillik IT faxriysi. 4x global hackathon g'olibi va ma'lumotlar himoyachisining ijtimoiy ta'siri. Hozirda Filippinda AI ishchi kuchini ishga tushirish ustida ishlamoqda. Men haqimda koʻproq maʼlumot oling: https://docligot.com
