Data Science vs. Data Engineering: o'z yo'limdan olgan saboqlarim

Bu sohaga kirib kelmoqchi bo'lgan ko'plab mutaxassislar data science va data engineering o'rtasidagi farq haqida o'ylab qoladi. Ikkala soha ham ma'lumotlar bilan ishlashni o'z ichiga olsa-da, ular data lifecycle'ning turli jihatlariga e'tibor qaratadi.

Texnologiya sohasidagi karyeramni boshlaganimda, men data science va data engineering o'rtasida ikkilanib qolgandim. Kuchli tomonlarim qayerda eng yaxshi namoyon bo'lishini aniqlash uchun bir necha hafta davomida izlandim va loyihalar ustida tajriba o'tkazdim. Ikkala soha bir-biri bilan chambarchas bog'liq, lekin shunga qaramay bir-biridan farq qiladi.

Agar siz ma'lumotlar bilan ishlashni, murakkab muammolarni hal qilishni va qarorlar qabul qilishda ma'lumotlardan foydalanishni yaxshi ko'rsangiz, data science haqida o'ylab ko'rishingiz kerak, ammo data infratuzilmasi va tizimlarini qurish hamda ularga xizmat ko'rsatish sizga yoqsa, data engineering'ni ko'rib chiqishingizni tavsiya qilaman.

Ushbu qo'llanmada men o'rgangan asosiy saboqlarim, duch kelgan qiyinchiliklarim va qaysi karyera sizga mos ekanini qanday hal qilishingiz mumkinligi bilan o'rtoqlashaman.

Quyidagi jadvalda data science va data engineering o'rtasidagi farqlar jamlangan.

Data science va data engineering o'rtasidagi farqlar

	Data science	Data engineering
Asosiy yo'nalish	Qiymat olish va bashoratlar qilish uchun statistik model'lar, machine learning va analytics yordamida ma'lumotlarni tahlil qilish va talqin qilish.	Ma'lumotlarni saqlash va ulardan foydalana olishni ta'minlash uchun data pipeline'lar va infratuzilmani loyihalash, qurish va ularga xizmat ko'rsatish.
Ko'nikmalar	Machine learning, statistika, data visualization va predictive model'lar.	Data infratuzilmasi, ma'lumotlar bazalarini boshqarish va cloud vositalari bo'yicha bilim.
Vositalar	Python, R, SQL, Tableau, PyTorch, Power BI, Tensorflow.	Python, Scala, R, Java, Apache Spark, Kafka, Snowflake, Databricks.
Ta'lim yo'nalishi	Computer science, statistika va matematika.	Computer science, computer engineering va software engineering.
Karyera yo'llari	Data scientist, Data analyst, Machine learning engineer.	Data engineer, Big data engineer, Data architect.

Data science va data engineering nima?

Ma'lumotlarga asoslangan birinchi loyiham ustida ishlaganimda, xom ma'lumotlar bilan ishlash menga qanchalik yoqishini angladim. Lekin ma'lumotlarni tahlil qila olishimdan oldin pipeline'larni sozlash va ma'lumotlarni tuzilmaga solish uchun qancha mehnat sarflanganini ham ko'rdim. Aynan o'shanda asosiy farqni tushundim: data engineer'lar avtomagistrallarni quradi, data scientist'lar esa xulosalar topish uchun ular bo'ylab yo'lga chiqadi.

Data science — yashirin qonuniyatlarni aniqlash, amalda qo'llash mumkin bo'lgan xulosalar chiqarish va tendensiyalarni bashorat qilish maqsadida katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilish uchun matematika, statistika, analytics, sun'iy intellekt va machine learning'ni birlashtiradigan soha. Data scientist sifatida siz tashkilotlar va bizneslarga asosli qarorlar qabul qilishda yordam berish uchun murakkab ma'lumotlarni tahlil qilasiz va talqin qilasiz.

Boshqa tomondan, data engineering ma'lumotlarni jamlash, saqlash va tahlil qilish uchun tizimlarni loyihalash va qurishni o'z ichiga oladi. Data engineer sifatida siz ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish imkonini beradigan data warehouse'lar qurasiz. Ma'lumotlarni yig'ish, tozalash va transformatsiya qilish uchun pipeline'lar ishlab chiqishga e'tibor qaratasiz va ular data science jamoasi tomonidan tahlil qilish uchun ochiq bo'lishini ta'minlaysiz.

Data scientist'ning asosiy vazifalari

Data scientist sifatidagi vazifalaringiz soha, kompaniya hajmi va loyihaning yo'nalishiga qarab farq qiladi. Ko'proq kontekst berish uchun men data scientist vazifalarini karyeram davomida ishlagan bir loyiha misolida tushuntiraman. Bu loyiha mehmondo'stlik sohasidagi mijoz uchun customer churn tahlilini o'z ichiga olgan.

1. Biznesni tushunish: Data scientist sifatida siz kontekstni tushunish va biznes haqida xulosalarga ega bo'lish uchun stakeholder'lar bilan yaqindan hamkorlik qilasiz. Customer churn tahlili loyihasida men biznes kontekstini tushunish va kerakli xulosalarga ega bo'lish uchun mijoz bilan yaqindan hamkorlik qildim. Bu mehmondo'stlik sohasi va unda qo'llaniladigan turli atamalarni chuqur tushunish imkonini berdi. Busiz biznes muammosini hal qilish deyarli imkonsiz bo'lardi.

2. Data ingestion: Data scientist sifatidagi ishingiz turli manbalardan xom ma'lumotlarni yig'ishni o'z ichiga oladi. Joriy biznes muammosini hal qilish uchun barcha tegishli ma'lumotlarni to'plash data scientist sifatida sizning mas'uliyatingizdir.

Customer churn tahlili loyihasi ustida ishlaganimda, men bir nechta manbalardan (mijozlar transaction log'lari, veb-sayt analytics'i va CRM vositalari) ma'lumot olishim kerak edi. Ammo tahlilni boshlashimdan oldin ham data engineer'lar bu ma'lumotlarni yig'ish va tozalash uchun ETL pipeline'larini qurishi kerak edi.

3. Ma'lumotlarni qayta ishlash va saqlash: Bu data scientist sifatidagi asosiy vazifalaringizdan biri. U yig'ilgan ma'lumotlarni tozalash va tahlil uchun mos formatlarga transformatsiya qilishni hamda ma'lumotlarni saqlash tizimlariga yozishni o'z ichiga oladi.

Customer churn tahlili loyihasida yig'ilgan ma'lumotlar yaroqsiz edi va ularni tahlilda ishlatish uchun tozalash kerak edi. Men ma'lumotlarni qayta ishlash uchun Python va NumPy kabi vositalardan foydalandim va qayta ishlangan ma'lumotlarni ma'lumotlar bazasiga saqladim.

4. Ma'lumotlarni tahlil qilish: Data scientist sifatida siz qayta ishlangan ma'lumotlarni statistik tahlil hamda Matplotlib, Seaborn va Pandas kabi data visualization vositalari yordamida tahlil qilasiz. O'zaro bog'liqliklar, yashirin qonuniyatlar, xususiyatlar va anomaliyalarni tushunish uchun ma'lumotlarni o'rganib chiqasiz. Ma'lumotlarni tushunarliroq va idrok etish osonroq bo'lishi uchun diagrammalar va grafiklardan foydalanasiz.

   Customer churn tahlili loyihasida men qaytib kelgan mijozlar sonini, faqat bir marta kelgan mijozlarni, haftaning eng ko'p mijoz keladigan kunini va hokazolarni aniqlash orqali ma'lumotlarni tahlil qildim. Bu tahlil yordamida ma'lumotlardagi tendensiyani aniqlay oldim va bu predictive model qurishda yordam berdi.

5. Model qurish: Data scientist sifatida siz kelajakdagi tendensiyalarni prognoz qilish uchun predictive model'lar va machine learning algoritmlarini qurasiz. Siz quradigan machine learning algoritmlarini ikki turga ajratish mumkin:

   • Supervised learning: misollar qatoriga linear regression, decision tree'lar va k-nearest neighbors kiradi.
   • Unsupervised learning: misollar qatoriga clustering va dimensionality reduction kiradi.

6. Hisobot berish: Ma'lumotlar tahlili va bashoratlar natijalarini talqin qilish va yetkazish data scientist sifatida sizning mas'uliyatingizdir. Ma'lumotlarni tahlil qilish va o'rganib chiqishning o'zi yetarli emas; ularni asosiy stakeholder'lar oson tushunishi, qaror qabul qilishga ta'sir o'tkazishi va biznes maqsadlariga erishilishi uchun aniq yetkazib berishingiz kerak.

Data scientist sifatida muvaffaqiyat qozonish uchun zarur ko'nikmalar va vositalar

Data scientist sifatida muvaffaqiyat qozonish uchun sizda texnik va tahliliy ko'nikmalar muvozanati bo'lishi kerak. Men tavsiya qiladigan ko'nikmalar va vositalardan ba'zilari:

1. Dasturlash tillari: Data scientist sifatida siz dasturlashni ozmi-ko'pmi bilishingiz kerak. Data scientist'lar eng ko'p foydalanadigan ikki dasturlash tili — Python va R.

2. Matematika va statistika: Data scientist sifatida muvaffaqiyat qozonish uchun matematika va statistikani bilishingiz shart. Ular ma'lumotlaringizni tushunishga va qaysi statistik modelni qo'llash kerakligini bilishga yordam beradi. Calculus, ehtimollar nazariyasi va chiziqli algebra kabi matematik tushunchalarni bilish data scientist sifatidagi muvaffaqiyatingiz uchun asos hisoblanadi.

3. Data visualization: Bu ma'lumotlarni tushunarli va qulay formatda taqdim etish uchun grafiklar, diagrammalar va xaritalardan foydalanishni o'z ichiga oladi. Ma'lumotlarni qanday vizuallashtirishni bilish muhim. Vizualizatsiyalar yaratish uchun ishlatiladigan vositalardan ba'zilari — Matplotlib, Seaborn, ggplot2 va Pandas.

4. Ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlari: Ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlari — ma'lumotlarni olish va tahlil qilish uchun foydalanuvchilar, boshqa ilovalar va ma'lumotlar bazasi bilan o'zaro ishlaydigan ilovalar. Data scientist sifatida siz ma'lumotlar bazalari bilan ko'p ishlaysiz va ular bilan muloqot qilish uchun query'larni qanday yozishni bilishingiz kerak.

SQL — relational ma'lumotlar bazalarini boshqarish va ular bilan muloqot qilish uchun ishlatiladigan dasturlash tili. Relational ma'lumotlar bazalariga MySQL, PostgreSQL va Microsoft Server SQL misol bo'ladi. Unstructured ma'lumotlarni saqlaydigan NoSQL ma'lumotlar bazalari ham mavjud. Ularga MongoDB, Neo4j va Cassandra misol bo'ladi.

5. Machine learning va sun'iy intellekt: Data scientist sifatida siz machine learning haqida tushunchaga ega bo'lishingiz kerak. Machine learning'ni supervised, unsupervised, deep va reinforced learning'ga ajratish mumkin. Data scientist'lar foydalanadigan asosiy vositalardan ba'zilari — Scikit-learn, TensorFlow va PyTorch.

Data engineer'ning asosiy vazifalari

Data engineer'ning asosiy vazifalarini tushuntirish va ko'proq kontekst berish uchun men o'zim ishlagan IoT loyihasidan foydalanaman. Bu loyiha mijozning joylardagi IoT qurilmalaridan ma'lumotlarni saqlash tizimiga uzatish uchun IoT data pipeline'ini ishlab chiqishni o'z ichiga olgan. Data engineer sifatidagi asosiy vazifalaringiz quyidagilarni o'z ichiga oladi:

1. Data pipeline ishlab chiqish: Data pipeline — turli ma'lumot manbalaridan ma'lumotlarni qabul qilish, ularni transformatsiya qilish va keyin saqlash hamda qayta ishlash tizimlariga uzatish usuli. Data engineer sifatida data pipeline'larni qurish va ularga xizmat ko'rsatish sizning mas'uliyatingizda. Data pipeline'larning turli xillari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

   • Batch processing pipeline'lari
   • Data streaming pipeline'lari
   • Data integration pipeline'lari
   • Cloud-native data pipeline'lar IoT loyihasida data engineer'lar IoT qurilmalaridan ma'lumotlarni saqlash tizimiga uzatish uchun ishlatilgan data pipeline'ni loyihalashdi. Pipeline xabar almashish tizimi bo'lib, IoT qurilmalari ma'lumotlarni unga publish qilar, so'ngra bu ma'lumotlar qabul qilinib, ma'lumotlar bazasida saqlanar edi.

2. Data arxitekturasini loyihalash: Data engineer sifatida siz ma'lumotlarni saqlash va olish uchun data lake'lar va warehouse'larni qurasiz, loyihalaysiz va boshqarasiz. Scalable va ishonchli saqlash yechimlarini ishlab chiqish uchun cloud platformalari (AWS, GCP, Azure) bilan ishlaysiz.

3. Ma'lumotlar bazalarini boshqarish: Data engineer sifatida siz relational ma'lumotlar bazalari, document ma'lumotlar bazalari va data lake'larni o'z ichiga olgan saqlash yechimlarini boshqarasiz va optimallashtirasiz. Bu ma'lumotlarni saqlash yechimlari data integrity, unumdorlik va foydalana olishni ta'minlagan holda tahlil va bashorat uchun big data'ni saqlaydi.

4. ETL jarayonlarini ishlab chiqish: Extract, Transform, Load (ETL) — bir nechta ma'lumot manbalaridan kelgan ma'lumotlarni saqlash va keyingi qayta ishlash uchun yagona va izchil dataset'ga tozalab, tartibga soladigan jarayon. Data engineer sifatida to'g'ri data integration'ni ta'minlash va ma'lumotlarni data scientist'lar foydalanishi uchun keyingi bosqichga uzatish maqsadida ETL jarayonini ishlab chiqish va unga xizmat ko'rsatish sizning mas'uliyatingizda.

   IoT qurilmalaridan kelgan ma'lumotlar turli formatlarda edi, shuning uchun data engineer'lar ma'lumotlarni keyingi qayta ishlash va saqlash uchun transformatsiya qiladigan ETL jarayonini qurishlari kerak edi.

5. Real-time data streaming: Data engineer'lar turli ma'lumot manbalaridan keladigan real-time ma'lumotlarni qayta ishlaydi; bu ma'lumotlar event'lar yoki observer'lar orqali ishga tushirilishi mumkin. Data engineer sifatida siz real-time ma'lumotlarga javob beradigan tizimlarni loyihalaysiz va ularni uzatish hamda qayta ishlash uchun Google Publish and Subscribe va Azure Publish and Subscribe kabi vositalardan foydalanasiz.

   IoT qurilmalaridan yuborilgan ma'lumotlar real-time ma'lumotlar edi va data engineer'lar ma'lumotlarni stream qiladigan xabar almashish tizimini qurishdi.

6. Data governance va xavfsizlik: Data engineer'lar ma'lumotlar maxfiyligi to'g'risidagi qonunlarga rioya qilinishi uchun javobgar. Ular data validation va integrity tekshiruvlarini joriy etadi, natijada ma'lumotlar toza va ishonchli bo'ladi. Shuningdek, ular foydalanuvchilarning maxfiy ma'lumotlari himoyalanganligiga va yetarli ruxsatsiz oshkor qilinmasligiga ishonch hosil qiladi.

Data engineer sifatida muvaffaqiyat qozonish uchun zarur ko'nikmalar va vositalar

Data engineer sifatida muvaffaqiyat qozonish uchun sizga dasturlash, ma'lumotlarni boshqarish, data pipeline'lar va cloud computing ko'nikmalarining uyg'unligi kerak. Quyida bu ko'nikmalarni tushuntirib beraman.

1. Dasturlash tillari: Siz dasturlash va scripting'ni bilishingiz kerak. Python — data engineer sifatida foydalanadigan eng keng tarqalgan dasturlash tillaridan biri. Python ma'lumotlarni qayta ishlash, ETL pipeline'lar yaratish va avtomatlashtirish uchun ishlatiladi. Ishlatiladigan boshqa dasturlash tillari — Java, SQL va Scala. Workflow'larni avtomatlashtirish uchun Bash scripting ham sizda bo'lishi kerak bo'lgan zarur ko'nikma.

2. Ma'lumotlar bazalari: Data engineer sifatida sizdan ma'lumotlar bazasini boshqarish tizimlarini qanday loyihalash va ularga qanday xizmat ko'rsatishni bilish kutiladi. Ma'lumotlarni saqlash va olish uchun relational va NoSQL ma'lumotlar bazalaridan foydalanasiz. Relational ma'lumotlar bazalariga PostgreSQL, MySQL va Microsoft SQL Server misol bo'ladi. NoSQL ma'lumotlar bazalariga MongoDB, Redis va DynamoDB misol bo'ladi. NoSQL ma'lumotlar bazalari unstructured ma'lumotlarni saqlash uchun ishlatiladi.

3. Data warehouse'lar: Data warehouse — turli manbalardan ma'lumotlarni yig'ib, ularni markaziy joyda saqlaydigan tizim. U ma'lumotlarni data analytics, machine learning va sun'iy intellekt uchun tayyorlashga yordam beradi.

   Data engineer sifatida siz data warehouse'lar bilan ishlashni, shuningdek ularni loyihalash va ularga xizmat ko'rsatishni bilishingiz kerak. Cloud-based va on-premise data warehouse'lar mavjud. Cloud-based data warehouse'lar cloud platformalari tomonidan taqdim etiladi va ularga Amazon Redshift, Google BigQuery va Azure Synapse Analytics kiradi. On-premise data warehouse'larga SAP BW/4HANA va IBM Db2 Warehouse misol bo'ladi.

4. Data lake'lar: Data engineer'lar structured va unstructured ma'lumotlarni asl formatlarida saqlash uchun data lake'lardan foydalanadi. Ular turli formatdagi har xil turdagi ma'lumotlarni saqlaydi va data analysis workload'lari uchun markaziy repository vazifasini bajaradi. Data lake'larga AWS S3, Azure Data Lake va Google Cloud Storage misol bo'ladi.

5. ETL jarayonlari: Data engineer'lar ma'lumotlar bazasida ma'lumotlarni saqlash va olishni avtomatlashtirish uchun ETL jarayonlaridan foydalanadi. Ma'lumotlar o'z manbasidan olinadi (extract), avtomatlashtirilgan script'lar va dasturlar yordamida kerakli formatga transformatsiya qilinadi (transform) va keyin manzilga yuklanadi (load). Data engineer sifatida siz ETL jarayonlarini loyihalash va data pipeline'larni qurishni bilishingiz kerak.

Data scientist vs. data engineer: sizga qanday karyera imkoniyatlari ochiq?

Ikkala mutaxassis ham sog'liqni saqlash, texnologiya, moliya va chakana savdo kabi bir qancha sohalarda katta talabga ega.

Data science'dagi odatiy karyera yo'li quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• Junior data scientist
• Data scientist
• Senior data scientist
• Machine learning engineer

Data engineer'ning karyera yo'li data scientist'nikiga o'xshaydi. Data engineering'dagi odatiy karyera yo'li quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• Junior data engineer
• Data engineer
• Senior data engineer
• Data architect
• Senior data architect

Maoshlar va mehnat bozoridagi tendensiyalar

Meni hayratga solgan narsalardan biri — maoshlar soha va ixtisoslikka qarab qanchalik farq qilishi bo'ldi. Mening tajribamda moliya va sog'liqni saqlash sohasidagi kompaniyalar data scientist'larga ko'proq maosh to'lashga moyil, yirik texnologiya kompaniyalari esa katta hajmdagi infratuzilma ustida ishlaydigan data engineer'larga yuqori kompensatsiya taklif qiladi.

Indeed ma'lumotlariga ko'ra, AQShda o'rtacha yillik data scientist maoshi $125,156 bo'lib, $79,612 dan $196,755 gacha oraliqda.

AQShda o'rtacha data engineer maoshi $125,758 bo'lib, $82,340 dan $192,069 gacha oraliqda.

AI'ning yuksalishi bilan data scientist va data engineer rollarining ikkalasiga ham talab katta. Kompaniyalar doimiy ravishda data scientist va data engineer'larni ishga olmoqda. Indeed'da faqat AQShning o'zida data scientist'lar uchun 10,000 dan ortiq va 5,000 dan ortiq bo'sh ish o'rinlari mavjud.

Data scientist va data engineer'lar kelajakda ham juda muhim rol o'ynaydi va katta talabga ega bo'ladi. US Bureau of Labour Statistics ma'lumotlariga ko'ra, kelgusi o'n yil davomida har yili data scientist'lar uchun 20,800 ta yangi ish o'rni ochiladi.

Data science vs. data engineering: qaysi yo'l sizga ko'proq mos keladi?

Data science yoki data engineering'ni tanlash sizning qiziqishlaringiz, kuchli tomonlaringiz va karyeradagi maqsadlaringizga bog'liq.

Agar sizga tahliliy muammolarni hal qilish, algoritmlar bilan ishlash va biznesdagi qaror qabul qilish jarayonlariga yo'nalish berish yoqsa, data science haqida o'ylab ko'rishingiz kerak. Katta hajmdagi tizimlar va data infratuzilmasini qurish hamda data pipeline'lar uzluksiz ishlashini ta'minlash sizga yoqadimi? Unda data engineering'ni ko'rib chiqishingiz kerak.

Statistika, matematika, ma'lumotlar tahlili va vizualizatsiyani yaxshi tushunasizmi? Data science sizga juda mos keladi. Agar sizda kuchli dasturlash ko'nikmalari bo'lsa va system design hamda arxitekturani yaxshi bilsangiz, data engineering to'g'ri tanlov bo'ladi.

Keyingi qadamlar

Agar hammasini boshidan boshlashimga to'g'ri kelsa, kichik loyihalardan boshlagan bo'lardim. Mening ilk haqiqiy o'rganish lahzam Python va Pandas yordamida film reytinglari uchun oddiy recommendation tizimini qurganimda bo'lgan. Agar data engineering haqida o'ylayotgan bo'lsangiz, Apache Airflow yordamida ETL pipeline sozlash ajoyib boshlang'ich nuqta bo'ladi. Faqat o'qib qolmang — quring.

Shuningdek, tizimli o'quv yo'liga amal qilishingiz kerak. roadmap.sh sizga tizimli data science roadmap'ini taqdim etadi, unda siz o'z rivojlanishingizni kuzatib borishingiz va uni profilingizda ulashishingiz mumkin. Shuningdek, roadmap'ingizni o'quv ehtiyojlaringizga qarab moslashtirishingiz ham mumkin.