没有数据的数据科学？请抓紧聘用数据工程师
发布时间：2021-06-04 15:25:47 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：什么是数据工程? 如果数据科学是让数据变得有用的一门学科，那么可以想像数据工程是将数据变得能用的一门学问。数据工程师们是提供幕后基础设施支持的英雄们，这些基础设施让机器能够记录工作，让海量的数据与数据科学工具包兼容储存。 没有数据的数据科学？
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什么是数据工程?
如果数据科学是让数据变得有用的一门学科，那么可以想像数据工程是将数据变得能用的一门学问。数据工程师们是提供幕后基础设施支持的英雄们，这些基础设施让机器能够记录工作，让海量的数据与数据科学工具包兼容储存。
没有数据的数据科学？请尽早聘用数据工程师
图源：LinkedIn
与数据科学家不同，数据工程师们更倾向于不花费那么多的时间研究数据。与此相反，他们研究并处理那些承载数据的基础设施。数据科学家是数据的管理者，而数据工程师们是对数据管道进行管理的人。
没有数据的数据科学？请尽早聘用数据工程师
图源：hackernoon
数据工程有三种主要工作方式：
使数据大规模地储存(数据库)和传输(数据管道)。
维护那些支持企业运作的数据流。
为数据科学提供数据集。
如果没有数据，你无法研究数据科学。如果你被一个没有数据和数据工程的机构聘用为数据科学总监，猜猜谁将会成为一名数据工程师?
数据工程的艰难之处在哪?
食品进购是件简单的事，如果你只是煮你一个人的晚餐还好说，但规模扩大会将这件琐事变得复杂无比——你该如何获得，存储和处理20吨的冰淇淋，且让它一点都没有融化?
相似地，“数据工程”在你为学校项目下载一个小的电子数据表时是相当容易的，但当你在处理千万亿字节规模的文件时就会让人头晕眼花。规模使其本身成为一个复杂的工程学科。
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图源：pixabay
不幸的是，了解这两个学科其中之一并不代表着你就对另一个的知识有所了解。
如果你有了跑去学习两个学科的冲动，你可能成为了那个(令人倍有压力且适得其反的)信念的受害者——数据专家们必须对数据的所有事项都有所了解。数据宇宙正在飞速地扩展着，现在是时候让人们意识到这个领域有多么广阔了，在数据领域的某个领域工作并不自动要求人们去成为全知全能的专家。
讲这么多就是为了说明，这门学科包含了太多的知识，以至于最有决心的天才也无法全部理解和掌握。与其希望数据工程师们全知全能，不如问问彼此(也问问自己)，“你是哪一类人?”让我们齐心协力一起工作，而不是在这条路上孤军奋斗。
但这不是一个绝佳的学习机会吗?可能是。这取决于你对已知的学问有多大的感情。数据工程不同于数据科学，所以如果你是个未经受过数据工程训练的数据科学家，那么你得从零开始。
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