Kwanini Kazi Nyingi za Sayansi ya Data Kwa Kweli Ni Uhandisi wa Data

Siku hizi, kila kampuni inaonekana kuwa na shauku ya kujaza jukumu la "mwanasayansi wa data", ikiahidi fursa za kusisimua za kufanya kazi na algoriti za kujifunza kwa mashine, miundo ya ubashiri na mifumo ya kina ya kujifunza. Walakini, kwa wataalamu wengi wanaoingia katika nafasi hizi, ukweli haulingani kabisa na ushawishi. Badala ya kupiga mbizi ndani ya AI au kuiga seti changamano za data, wanajikuta wakifikia goti katika uchimbaji wa data, kusafisha, na utayarishaji. Karibu katika ulimwengu wa uhandisi wa data—kikoa ambacho wengi hawakutambua kuwa walikuwa wamejiandikisha nacho.

Jambo hili linatokana na kutokuelewana kwa msingi kwa makampuni kuhusu kile wanachohitaji hasa. Huchapisha uorodheshaji wa kazi za "wanasayansi wa data" wakati sehemu kubwa ya kazi yao inahusisha kusafisha data na kuhakikisha miundombinu iko mahali pa kuishughulikia—majukumu ya kimsingi ya uhandisi wa data. Matokeo yake ni kwamba wataalamu walioajiriwa kama wanasayansi wa data huishia kufanya kazi ya kuguna ambayo hawakutarajia: kubishana na data iliyochafuka, kuihamisha kati ya mifumo, na kuitayarisha kwa uchambuzi. Kukatishwa tamaa kutatokea kwa wale waliotarajia kutumia siku zao kujenga miundo ya kujifunza kwa mashine, bila kuandika hoja za SQL na kusanidi mabomba.

Kwa wahandisi wa data wanaotaka, hii ni fursa iliyofichwa. Ingawa soko la ajira limejaa makampuni yanayotafuta wanasayansi wa data, mashirika mengi haya yanahitaji mhandisi wa data zaidi ya wanavyotambua. Sehemu hizi mbili zinahitaji ujuzi mwingiliano, haswa katika hatua za mwanzo-upangaji programu, usimamizi wa hifadhidata, na maarifa fulani ya kimsingi ya takwimu. Walakini, kazi na njia za kazi hutofautiana haraka. Wanasayansi wa data huzingatia kupata maarifa na kufanya ubashiri, ilhali wahandisi wa data huhakikisha kuwa mfumo ikolojia wa data ni thabiti na unategemewa. Mtaalamu mahiri anaweza kuanza katika nafasi ya sayansi ya data na kugeukia taaluma ya uhandisi wa data kwa kuzidi kushughulikia majukumu ambayo wengine huzingatia chini yake.

Wanasayansi wa data, hasa wale wanaotoka elimu ya juu, mara nyingi huona kusafisha na kuandaa data kuwa jambo la kuchosha . Kwao, huu ndio upande wa kazi "unaochosha" - kazi ya kuguna ambayo inazuia kazi nzuri zaidi kama vile kuunda miundo ya ubashiri au kutumia algoriti za hali ya juu. Walakini, bila data iliyopangwa vizuri, algorithms hizo hazina maana. Wahandisi wa data wanajua hili vyema na wanakumbatia changamoto ya kuunda mifumo ambayo wanasayansi wa data wanategemea. Kuanzia kutoa kiotomatiki uchimbaji na ugeuzaji wa data hadi kuunda mabomba ambayo hutoa hifadhidata safi, iliyopangwa vizuri, majukumu haya ni mkate na siagi ya uhandisi wa data.

Ingawa baadhi ya wanasayansi wa data wanatatizika kupata maana kutoka kwa hifadhidata zenye fujo, wahandisi wa data wanashughulika kujenga mifumo mikubwa ambayo itaokoa muda na kufadhaika. Badala ya kushindana na faili za CSV na kulalamika kuhusu SQL, mhandisi wa data anayetaka hutumia zana hizi kwa manufaa yao. Hurahisisha michakato, hurekebisha kazi za utayarishaji data kiotomatiki, na kutekeleza njia thabiti zinazoruhusu masasisho ya data ya wakati halisi au yaliyoratibiwa. Wao si tu kusonga data kote; wanaunda uti wa mgongo wa mfumo ikolojia wa data. Kufikia wakati wanasayansi wa data wanapomaliza kutayarisha seti zao za data, mhandisi wa data tayari anakuwa ameendesha mchakato kiotomatiki, akiondoa kazi inayojirudiarudia na kuweka muda wa kufanya kazi za kimkakati zaidi.

Kukatwa huku kati ya vyeo vya kazi na utendakazi kunaweza kuleta msuguano ndani ya timu, huku baadhi ya wanasayansi wa data wakilalamika ukosefu wa kazi "halisi" ya sayansi ya data katika majukumu yao. Lakini kwa mhandisi wa data, hapa ndipo wanapostawi. Ingawa wenzao wanajadili ni mfumo gani wa kujifunza mashine ulio bora zaidi, wahandisi wa data wanashughulika kutekeleza masuluhisho ya kiwango cha uzalishaji, wakiendelea na uchanganuzi wa dharura ili kuunda mifumo ambayo hutoa thamani mara kwa mara. Wao ni mashujaa wasioimbwa wa ulimwengu wa data, wakihakikisha kimya kimya kwamba data inapita bila mshono, maarifa yanatolewa kwa ufanisi, na shirika linafanya kazi vizuri.

Zaidi ya hayo, wahandisi wa data wako katika nafasi ya kipekee ili kuziba pengo kati ya wanasayansi wa data na vitengo vingine vya biashara. Pindi tu "sehemu ngumu" ya utayarishaji wa data imekamilika, wanaweza kuunda programu zinazoweza kufikiwa, zinazofaa mtumiaji kwa wadau wasio wa kiufundi. Hizi zinaweza kuwa dashibodi, zana za kuona, au majukwaa ya wavuti ambayo yanaweka kidemokrasia maarifa ya data katika shirika. Wakati wanasayansi wa data bado wanasafisha hati zao za Python, mhandisi wa data tayari ameunda kitu kibaya, endelevu na kinachoweza kutumika.

Hatimaye, mabadiliko haya yanafichua ukweli wa kina zaidi: makampuni mengi hayahitaji wanasayansi wa data haraka kama wanavyofikiri . Wanachohitaji sana ni wahandisi wa data ambao wanaweza kuhakikisha kuwa data yao imeundwa, safi na inapatikana. Maarifa, ubashiri na miundo ambayo wanasayansi wa data hutoa ni nzuri tu kama miundombinu ya msingi ya data. Kwa hivyo ingawa wengine wanaweza kuendelea kubishana juu ya nani anahitimu kama mwanasayansi wa data "halisi", wahandisi wa data wanajua kuwa sio juu ya mada - ni juu ya kufanya kazi ifanyike.

Ikiwa wewe ni mhandisi wa data anayetarajia, njia hii inaweza kuwa fursa yako nzuri. Kwa kuingia katika majukumu haya ya sayansi ya data yaliyoainishwa vibaya, unaweza kuunda taaluma kwa utulivu kusuluhisha shida ambazo wengine hawataki kugusa. Unaweza kubadilisha mtiririko wa kazi kiotomatiki, kurahisisha michakato, na kuhakikisha kuwa miundombinu ya data ya shirika ni thabiti na inaweza kubadilika. Wakati wenzako wanazingatia kurekebisha mifano yao, utakuwa unaunda mifumo ambayo italeta thamani halisi kwa kampuni, na uwezekano wako hautatambuliwa - hadi iwe wazi ni kiasi gani shirika linategemea kazi uliyofanya.

Mwishowe, wahandisi wa data ndio wanaowezesha sayansi ya data. Na kwa wale walio tayari kukumbatia changamoto, thawabu zinaweza kuwa kubwa—sio tu katika suala la ukuaji wa kazi lakini kwa kujua kwamba wewe ndiwe unayeweka kimyakimya mashine inayoendeshwa na data.

Kunihusu: Mkongwe wa IT wa miaka 25+ akichanganya data, AI, udhibiti wa hatari, mkakati na elimu. Mshindi wa 4x wa kimataifa wa hackathon na athari za kijamii kutoka kwa wakili wa data. Hivi sasa inafanya kazi kuzindua wafanyikazi wa AI nchini Ufilipino. Jifunze zaidi kunihusu hapa: https://docligot.com