Tốc độ tạo ra dữ liệu đã tăng lên trong suốt thế kỷ này với tốc độ ít nhiều có thể dự đoán được. Theo Seagate UK, “Đến năm 2025 , sẽ có 175 zettabyte dữ liệu trong toàn cầu dữ liệu toàn cầu”. Các công ty đặt giá trị cao hơn trên dữ liệu. Các công ty đang khám phá ra những cách mới để sử dụng dữ liệu có lợi cho họ. Họ sử dụng dữ liệu để phân tích tình trạng hiện tại của doanh nghiệp, dự báo tương lai, mô hình hóa khách hàng, tránh các mối đe dọa và phát triển hàng hóa mới. Kỹ thuật Dữ liệu là chìa khóa quan trọng trong tất cả các hoạt động này.
Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay với vô số ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nó lý tưởng cho việc triển khai, phân tích và bảo trì nhờ vào bản chất linh hoạt và năng động của nó. Python cho Kỹ thuật Dữ liệu là một trong những kỹ năng quan trọng cần thiết trong lĩnh vực này để tạo Đường ống Dữ liệu, thiết lập Mô hình Thống kê và thực hiện phân tích kỹ lưỡng về chúng.
Bài viết này sẽ đi sâu vào tầm quan trọng của Python đối với Kỹ thuật dữ liệu và vai trò của Python trong lĩnh vực này.
Mục lục
Python là gì?
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Nó là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng , cấp cao , mã nguồn mở được tạo ra bởi Guido van Rossum. Cú pháp đơn giản, dễ học và dễ đọc của Python giúp dễ hiểu và giúp bạn viết mã dòng ngắn. Ngoài ra, Python có một đại dương các thư viện phục vụ rất nhiều trường hợp sử dụng trong lĩnh vực Kỹ thuật dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và nhiều hơn nữa. Một số ví dụ phổ biến bao gồm Pandas, NumPy, SciPy, trong số nhiều ví dụ khác.
Python cho phép bạn làm việc nhanh chóng và tích hợp hệ thống hiệu quả hơn. Nó có một cộng đồng toàn cầu lớn mạnh với nhiều gã khổng lồ công nghệ như Google , Facebook , Netflix , IBM phụ thuộc vào nó. Python cho phép kiểm tra tương tác và gỡ lỗi các đoạn mã và cung cấp giao diện cho tất cả các cơ sở dữ liệu thương mại lớn. Python cho Kỹ thuật Dữ liệu sử dụng tất cả các tính năng của Python và tinh chỉnh nó cho tất cả các nhu cầu Kỹ thuật Dữ liệu của bạn.
Để đọc thêm về Python, hãy nhấp vào đây .
Kỹ thuật dữ liệu là gì?
Kỹ thuật Dữ liệu đang trở nên phổ biến với khối lượng lớn, sự đa dạng và tốc độ thay đổi công nghệ. Cụm từ “ Kỹ sư dữ liệu ” ra đời vào khoảng năm 2011, trong giới của các tổ chức định hướng dữ liệu mới nổi như Facebook và Airbnb. Data Engineering đã phát triển để phản ánh vai trò của nó đã rời xa các công cụ ETL tiêu chuẩn và đã xây dựng các công cụ để quản lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Với sự phát triển của Dữ liệu lớn, Kỹ thuật dữ liệu mô tả một loại Kỹ thuật phần mềm, tập trung vào dữ liệu – Cơ sở hạ tầng dữ liệu , Kho dữ liệu , Khai thác dữ liệu , Mô hình hóa dữ liệu , Kết hợp dữ liệu và Quản lý siêu dữ liệu .
Kỹ thuật Dữ liệu nhằm mục đích cuối cùng là cung cấp luồng dữ liệu nhất quán, có trật tự để cho phép xử lý dữ liệu như:
- Đào tạo mô hình Máy học
- Thực hiện Phân tích Dữ liệu Khám phá
- Điền vào các trường có Dữ liệu bên ngoài trong một ứng dụng
Ngày nay, các doanh nghiệp bắt buộc phải có các Kỹ sư Dữ liệu dồi dào để cung cấp nền tảng cho các dự án Khoa học Dữ liệu hiệu quả trong bối cảnh các doanh nghiệp chuyển đổi kỹ thuật số toàn diện, Internet of Things và cuộc đua trở thành AI nhanh chóng. Kỹ sư dữ liệu tạo và xây dựng các đường ống để chuyển đổi và truyền thông tin theo cách có lợi cho các Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích dữ liệu hoặc những người dùng cuối khác. Tóm lại, Kỹ sư dữ liệu phụ trách quản lý một số lượng lớn dữ liệu và gửi dữ liệu này vào Đường ống Khoa học Dữ liệu.
Python cho Kỹ thuật Dữ liệu sử dụng tất cả các khái niệm của Kỹ thuật Dữ liệu và áp dụng điều đó cho một ngôn ngữ đa năng như Python.
Tầm quan trọng của Python đối với Kỹ thuật Dữ liệu
Bây giờ bạn đã có một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về cả Python và Kỹ thuật dữ liệu, hãy thảo luận về tầm quan trọng của Python đối với Kỹ thuật dữ liệu là quan trọng. Khả năng lập trình chính là cần thiết để có hiểu biết chung về Kỹ thuật Dữ liệu và Đường ống. Đối với Phân tích dữ liệu và Đường ống , Python chủ yếu được sử dụng. Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung đang trở nên phổ biến hơn bao giờ hết cho Kỹ thuật dữ liệu. Các công ty trên toàn thế giới sử dụng Python cho dữ liệu của họ để có được thông tin chi tiết và lợi thế cạnh tranh.
Nằm trên hàng núi dữ liệu thời gian thực có khả năng sinh lợi cao, các tổ chức này yêu cầu Kỹ sư phần mềm thiết kế các công cụ để xử lý tất cả dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Để làm việc với dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu sử dụng các công cụ chuyên dụng. Cách dữ liệu được lập mô hình, lưu trữ, bảo vệ và mã hóa phải được xem xét. Các nhóm này cũng phải biết cách truy cập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Do đó, kiến thức về các ngôn ngữ lập trình cốt lõi như Python là điều bắt buộc.
Các khía cạnh quan trọng của Kỹ thuật dữ liệu sử dụng Python
Bây giờ bạn đã hiểu sơ qua về Python và Kỹ thuật dữ liệu, phần này đề cập đến một số khía cạnh quan trọng làm nổi bật vai trò của Python đối với Kỹ thuật dữ liệu. Python for Data Engineering chủ yếu bao gồm Data Wrangling như định hình lại, tổng hợp, kết hợp các nguồn khác nhau, ETL quy mô nhỏ, tương tác API và tự động hóa.
- Vì nhiều lý do, Python phổ biến. Sự phổ biến của nó là một trong những lợi thế lớn nhất. Python là một trong ba ngôn ngữ lập trình hàng đầu thế giới. Ví dụ: vào tháng 11 năm 2020, nó xếp thứ hai trong Chỉ số Cộng đồng TIOBE và thứ ba trong Khảo sát dành cho nhà phát triển năm 2020 về Stack Overflow.
- Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung. Do tính dễ sử dụng và nhiều thư viện khác nhau để truy cập cơ sở dữ liệu và công nghệ lưu trữ, nó đã trở thành một công cụ phổ biến để thực hiện các công việc ETL. Nhiều nhóm sử dụng Python cho Kỹ thuật dữ liệu hơn là một công cụ ETL vì nó linh hoạt và mạnh mẽ hơn cho các hoạt động này.
- Các nhóm Học máy và AI cũng sử dụng Python rộng rãi. Các nhóm làm việc cùng nhau chặt chẽ, thường phải giao tiếp bằng cùng một ngôn ngữ, trong khi Python là ngôn ngữ phổ biến trong lĩnh vực này.
- Một lý do khác khiến Python phổ biến hơn là việc sử dụng nó trong các công nghệ như Apache Airflow và các thư viện cho các công cụ phổ biến như Apache Spark. Nếu bạn có những công cụ như thế này trong doanh nghiệp của mình, điều quan trọng là phải biết ngôn ngữ bạn sử dụng.
Đây chỉ là một vài lý do tại sao vai trò của Python đối với Kỹ thuật Dữ liệu lại quan trọng như thế nào trong thế giới ngày nay.
Ưu điểm của Kỹ thuật dữ liệu sử dụng Python trên Java
Trong phần này, bạn sẽ khám phá các lợi ích khác nhau của Kỹ thuật dữ liệu bằng Python trên Java. Đây là một số lý do khiến Python cho Kỹ thuật Dữ liệu phổ biến hơn là Java. Python có một loạt các đặc điểm phân biệt nó với các ngôn ngữ lập trình khác. Một số tính năng đó được đưa ra dưới đây:
- Dễ sử dụng: Cả hai đều mang tính biểu cảm và chúng ta có thể đạt được mức chức năng cao với chúng. Python thân thiện và ngắn gọn hơn. Cú pháp đơn giản, dễ học và dễ đọc của Python giúp dễ hiểu và giúp bạn viết mã dòng ngắn so với Java.
- Đường cong học tập: Ngoài việc có các cộng đồng hỗ trợ, chúng đều là ngôn ngữ chức năng và hướng đối tượng. Do các đặc điểm chức năng cấp cao của nó, Java phức tạp hơn một chút so với Python để thành thạo. Đối với logic trực quan đơn giản, Python thích hợp hơn, trong khi Java được sử dụng tốt hơn trong các quy trình công việc phức tạp. Cú pháp ngắn gọn và các thư viện tiêu chuẩn tốt được cung cấp bởi Python.
- Ứng dụng rộng rãi: Lợi ích lớn nhất của Python so với Java là sự đơn giản khi sử dụng trong Khoa học dữ liệu, Dữ liệu lớn, Khai thác dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Máy học.
5 gói Python hàng đầu được sử dụng trong Kỹ thuật dữ liệu
Python cung cấp rất nhiều thư viện và gói cho các ứng dụng khác nhau. Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về 5 gói Python cho Kỹ thuật Dữ liệu hàng đầu. 5 gói Python hàng đầu bao gồm:
1) Pandas
Pandas là một gói mã nguồn mở Python cung cấp cấu trúc dữ liệu hiệu suất cao, dễ sử dụng và các công cụ để phân tích dữ liệu. Gấu trúc là công cụ lý tưởng để quấn hoặc thao túng dữ liệu. Nó có nghĩa là để xử lý, đọc, tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng.
2) pygrametl
pygrametl cung cấp các chức năng phát triển ETL có lập trình thường được sử dụng và cho phép người dùng nhanh chóng xây dựng các luồng ETL có thể lập trình đầy đủ, hiệu quả.
3) petl
petl là một thư viện Python cho mục đích rộng rãi là trích xuất, thao tác và tải các bảng dữ liệu. Nó cung cấp một loạt các chức năng để chuyển đổi bảng với ít dòng mã, ngoài việc hỗ trợ nhập dữ liệu từ CSV, JSON và SQL.
4) Beautiful Soup
Beautiful Soup là một công cụ phân tích và phân tích dữ liệu trực tuyến nổi bật trên mặt trận khai thác dữ liệu. Nó cung cấp các công cụ để phân tích cú pháp các định dạng thông tin phân cấp, bao gồm trên web, ví dụ: các trang HTML hoặc tệp JSON.
5) SciPy
Các trường hợp sử dụng của Python cho Kỹ thuật Dữ liệu
Ngày nay, dữ liệu rất quan trọng đối với mọi công ty. Các công ty sử dụng dữ liệu để trả lời các câu hỏi kinh doanh như điều gì có giá trị đối với khách hàng mới, làm cách nào để cải thiện trang web của mình hoặc sản phẩm mở rộng nhanh nhất là gì.
Các công ty thuộc mọi quy mô có thể kết hợp số lượng lớn dữ liệu không đồng nhất để trả lời các vấn đề kinh doanh quan trọng. Quy trình này được hỗ trợ bởi Kỹ thuật dữ liệu , cho phép người tiêu dùng dữ liệu, chẳng hạn như Nhà phân tích dữ liệu, Nhà nghiên cứu dữ liệu và Người quản lý, kiểm tra toàn bộ dữ liệu có sẵn một cách an toàn, đáng tin cậy, nhanh chóng và đầy đủ. Vì vậy, hãy cùng khám phá cách các tổ chức sử dụng Python cho Kỹ thuật Dữ liệu:
1) Thu thập dữ liệu
Nguồn dữ liệu từ API hoặc thông qua Trình thu thập thông tin web liên quan đến việc sử dụng Python. Hơn nữa, việc lên lịch và sắp xếp các công việc ETL sử dụng các nền tảng như Airflow, đòi hỏi các kỹ năng Python.
2) Thao tác dữ liệu
Các thư viện Python như Pandas cho phép thao tác với các tập dữ liệu nhỏ. Ngoài ra, Python cho Kỹ thuật Dữ liệu cung cấp giao diện pySpark cho phép thao tác trên các tập dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các cụm Spark.
3) Mô hình hóa dữ liệu
Python được sử dụng để chạy các công việc Machine Learning hoặc Deep Learning, sử dụng các framework như Tensorflow / Keras, Scikit-learning, Pytorch. Vì vậy, nó trở thành một ngôn ngữ chung để giao tiếp hiệu quả giữa các đội khác nhau.
4) Bề mặt dữ liệu
Có nhiều phương pháp tiếp cận bề mặt dữ liệu khác nhau, bao gồm việc cung cấp dữ liệu vào trang tổng quan hoặc báo cáo thông thường, hoặc việc mở dữ liệu đơn giản như một dịch vụ. Python for Data Engineering được yêu cầu để thiết lập API để hiển thị dữ liệu hoặc mô hình, với các khung công tác như Flask, Django.
Các trường hợp sử dụng này làm nổi bật tầm quan trọng của Python đối với Kỹ thuật dữ liệu trong thế giới của chúng ta.
Kỹ sư dữ liệu làm gì?
Kỹ thuật dữ liệu là một chuyên ngành rộng với nhiều tên gọi khác nhau. Nó thậm chí có thể không có một chức danh chính thức trong nhiều tổ chức. Do đó, thường tốt hơn là bắt đầu bằng cách xác định mục tiêu của kỹ thuật dữ liệu trước khi thảo luận về các loại lao động dẫn đến kết quả đầu ra dự kiến.
Mục đích cuối cùng của kỹ thuật dữ liệu là cung cấp luồng dữ liệu nhất quán , có trật tự cho phép hoạt động theo hướng dữ liệu, chẳng hạn như:
- Các mô hình học máy đang được đào tạo.
- Phân tích dữ liệu theo cách khám phá
- Sử dụng dữ liệu bên ngoài để điền các trường trong ứng dụng
Luồng dữ liệu này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, với các bộ công cụ, chiến lược và khả năng khác nhau được yêu cầu tùy thuộc vào nhóm, tổ chức và mục tiêu mong muốn. Mặt khác , đường ống dữ liệu là một mô hình phổ biến. Đây là một hệ thống được tạo thành từ các chương trình riêng biệt thực hiện các hoạt động khác nhau đối với dữ liệu đến hoặc được thu thập.
Các đường ống dẫn dữ liệu thường được phân chia giữa các máy chủ khác nhau:
Hình ảnh này mô tả một đường ống dẫn dữ liệu được đơn giản hóa để cung cấp cho bạn ý tưởng về kiểu kiến trúc mà bạn có thể gặp phải.
Kỹ sư dữ liệu có trách nhiệm gì?
Khách hàng dựa vào Kỹ sư dữ liệu cũng đa dạng như khả năng và kết quả của nhóm kỹ thuật dữ liệu. Khách hàng của bạn sẽ luôn chọn những vấn đề bạn giải quyết và cách bạn giải quyết chúng, bất kể lĩnh vực bạn theo đuổi là gì.
Thông qua lăng kính về nhu cầu dữ liệu của họ, bạn sẽ tìm hiểu về một số khách hàng phổ biến của các nhóm kỹ thuật dữ liệu trong phần này:
- Nhóm các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia trí tuệ nhân tạo
- Các nhóm phụ trách phân tích hoặc trí tuệ kinh doanh
- Nhóm quản lý sản phẩm
Các yêu cầu nhất định phải được hoàn thành trước khi bất kỳ nhóm nào trong số này có thể hoạt động bình thường. Đặc biệt, dữ liệu phải là:
- Dữ liệu được định tuyến một cách đáng tin cậy vào hệ thống lớn hơn.
- Được chuẩn hóa thành một mô hình dữ liệu có ý nghĩa
- Để lấp đầy những khoảng trống cần thiết, nó đã được làm sạch.
- Tất cả các thành viên có liên quan đến nhóm đều có thể truy cập vào nó.
Với tư cách là Kỹ sư dữ liệu, bạn chịu trách nhiệm đáp ứng các yêu cầu về dữ liệu của khách hàng. Để đáp ứng các hoạt động độc đáo của họ, bạn sẽ sử dụng nhiều cách.
Dòng dữ liệu
Trước khi bạn có thể làm bất cứ điều gì với dữ liệu trong một hệ thống, trước tiên bạn phải xác minh rằng nó có thể chảy vào và ra khỏi hệ thống một cách nhất quán. Đầu vào có thể là bất kỳ loại thông tin nào bạn có thể nghĩ đến, chẳng hạn như:
- Các luồng dữ liệu JSON hoặc XML trong thời gian thực
- Mỗi giờ, hàng loạt video được cập nhật.
- Dữ liệu từ các lần lấy máu hàng tháng
- Hàng loạt ảnh có nhãn được gửi đi mỗi tuần một lần.
- Dữ liệu cảm biến được thu thập qua máy đo từ xa
Chuẩn hóa và mô hình hóa dữ liệu
Thật tuyệt vời khi có dữ liệu vào một hệ thống. Tuy nhiên, dữ liệu cuối cùng phải tuân theo một số loại quy chuẩn kiến trúc. Chuẩn hóa dữ liệu đòi hỏi các quy trình giúp người tiêu dùng dễ tiếp cận thông tin hơn. Các bước sau được bao gồm, nhưng không giới hạn:
- Loại bỏ các bản sao (khử trùng lặp)
- Giải quyết mâu thuẫn dữ liệu
- Dữ liệu được tuân theo một mô hình dữ liệu cụ thể.
Làm sạch dữ liệu
Làm sạch dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu đi đôi với nhau. Chuẩn hóa dữ liệu đôi khi được coi là một danh mục con của việc làm sạch dữ liệu. Tuy nhiên, trong khi quá trình chuẩn hóa dữ liệu tập trung vào việc đưa dữ liệu phân mảnh phù hợp với mô hình dữ liệu, thì việc làm sạch dữ liệu bao gồm nhiều quy trình giúp dữ liệu đồng nhất và hoàn chỉnh hơn, chẳng hạn như:
- Dữ liệu giống nhau được chuyển thành một kiểu duy nhất (ví dụ: buộc các chuỗi trong trường số nguyên là số nguyên)
- Xác minh rằng ngày tháng được định dạng theo cùng một cách
- Nếu có thể, hãy điền vào chỗ trống
- Giới hạn các giá trị của một trường trong một phạm vi nhất định
- Dữ liệu bị hỏng hoặc không sử dụng được sẽ bị xóa.
Khả năng tiếp cận dữ liệu
Mặc dù khả năng truy cập dữ liệu có thể không nhận được sự quan tâm như chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu, nhưng có lẽ đây là một trong những vai trò quan trọng nhất của nhóm kỹ thuật dữ liệu lấy khách hàng làm trung tâm.
Sự dễ dàng mà khách hàng có thể lấy và giải thích dữ liệu được gọi là khả năng truy cập dữ liệu. Tùy thuộc vào người tiêu dùng, thuật ngữ này được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau:
- Các nhóm khoa học dữ liệu có thể chỉ yêu cầu dữ liệu có thể được truy cập bằng ngôn ngữ truy vấn.
- Dữ liệu được phân loại theo chỉ số, có sẵn thông qua các truy vấn cơ bản hoặc giao diện báo cáo, có thể được các nhóm phân tích ưa thích .
- Với mục tiêu hướng tới hiệu suất và độ tin cậy của sản phẩm, các nhóm sản phẩm thường có thể mong muốn dữ liệu có thể được truy cập thông qua các truy vấn đơn giản và nhanh chóng mà không thay đổi thường xuyên.
Kỹ năng Kỹ thuật Dữ liệu Phổ biến là gì?
Các khả năng cần thiết cho kỹ thuật dữ liệu về cơ bản giống như những khả năng cần thiết cho kỹ thuật phần mềm. Tuy nhiên, các kỹ sư dữ liệu có xu hướng tập trung nỗ lực của họ vào một vài lĩnh vực. Bạn sẽ tìm hiểu về nhiều bộ kỹ năng quan trọng trong phần này:
- Các nguyên tắc cơ bản về lập trình
- Cơ sở dữ liệu
- Kỹ thuật đám mây và hệ thống phân tán
Mỗi kỹ năng này sẽ giúp bạn trở thành một Kỹ sư dữ liệu toàn diện.
Kỹ thuật Dữ liệu khác với Khoa học Dữ liệu, Trí tuệ Kinh doanh, Kỹ thuật Máy học như thế nào?
Nhiều lĩnh vực liên quan chặt chẽ đến kỹ thuật dữ liệu và khách hàng của bạn có khả năng đến từ các lĩnh vực này. Biết khách hàng của bạn là rất quan trọng, vì vậy hãy tìm hiểu về các chủ đề này và chúng khác với kỹ thuật dữ liệu như thế nào.
Một số lĩnh vực có liên quan chặt chẽ đến kỹ thuật dữ liệu như sau:
- Khoa học dữ liệu
- Kinh doanh thông minh
- Kỹ thuật máy học
Bắt đầu với khoa học dữ liệu, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn các chủ đề này trong phần này.
Khoa học dữ liệu
Nếu Kỹ thuật dữ liệu quan tâm đến cách lượng lớn dữ liệu được di chuyển và tổ chức, thì khoa học dữ liệu quan tâm đến dữ liệu đó được sử dụng để làm gì.
Các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên truy vấn, nghiên cứu và cố gắng đưa ra kết luận từ các cơ sở dữ liệu lớn. Họ có thể tạo các tập lệnh một lần để sử dụng với một tập dữ liệu nhất định, trong khi các kỹ sư dữ liệu có xu hướng áp dụng các phương pháp hay nhất về kỹ thuật phần mềm để tạo ra các chương trình có thể tái sử dụng.
Các phương pháp thống kê như k-means Clustering và regression, cũng như các phương pháp tiếp cận máy học, được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu. Họ thường sử dụng R hoặc Python để trích xuất thông tin chi tiết và dự đoán từ dữ liệu có thể được sử dụng để hỗ trợ việc ra quyết định ở tất cả các cấp của công ty.
Các nhà khoa học dữ liệu thường có nền tảng khoa học hoặc thống kê , được phản ánh trong cách tiếp cận công việc của họ. Họ làm việc trên một dự án trả lời một vấn đề nghiên cứu cụ thể, trong khi nhóm kỹ thuật dữ liệu làm việc để tạo ra các sản phẩm nội bộ có thể mở rộng, tái sử dụng và nhanh chóng.
Kinh doanh thông minh
Với một vài điểm khác biệt chính, trí tuệ kinh doanh cũng giống như khoa học dữ liệu. Trong khi khoa học dữ liệu quan tâm đến việc dự đoán và đưa ra dự đoán cho tương lai, thì trí tuệ kinh doanh lại quan tâm đến việc cung cấp một bức tranh tổng thể về tình trạng hiện tại.
Các nhóm kỹ thuật dữ liệu phục vụ cả hai nhóm này và thậm chí họ có thể làm việc với cùng một tập dữ liệu. Mặt khác, trí tuệ kinh doanh liên quan đến việc đánh giá hiệu quả kinh doanh và lập báo cáo dựa trên thông tin. Các báo cáo này sau đó hỗ trợ ban lãnh đạo đưa ra các quyết định kinh doanh .
Các nhóm tình báo kinh doanh, như các nhà khoa học dữ liệu, dựa vào các kỹ sư dữ liệu để tạo ra các công cụ cho phép họ đánh giá và báo cáo về dữ liệu liên quan đến lĩnh vực chuyên môn của họ.
Kỹ thuật máy học
Các kỹ sư chuyên về Máy học là một nhóm khác mà bạn sẽ thường xuyên tương tác. Bạn có thể làm công việc tương đương với họ hoặc bạn có thể là một phần của nhóm Kỹ sư học máy.
Các kỹ sư học máy, giống như kỹ sư dữ liệu, chủ yếu quan tâm đến việc tạo ra phần mềm có thể tái sử dụng và nhiều người có kiến thức nền tảng về khoa học máy tính. Tuy nhiên, họ ít quan tâm hơn đến việc phát triển các ứng dụng và quan tâm nhiều hơn đến việc phát triển các mô hình học máy hoặc phát triển các thuật toán mới để sử dụng trong các mô hình.
Nhóm sản phẩm thường xuyên tận dụng các mô hình mà các kỹ sư học máy tạo ra trong các sản phẩm hướng tới khách hàng. Là một kỹ sư dữ liệu, dữ liệu bạn cung cấp sẽ được sử dụng để đào tạo các mô hình của họ, giúp công việc của bạn trở nên cần thiết đối với khả năng của bất kỳ nhóm học máy nào mà bạn làm việc cùng.
Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học về Phân tích dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé!
