整个数据行业就像一个金字塔,底层的DE负责收集、整理和存储数据,中间的DA进行数据探索和集聚,而顶层的DS或算法工程师(MLE)则进行高级分析或机器学习模型的构建。👉数据仓库与ETL: 数据仓库是商业智能、A/B测试和机器学习的基础。除了数据仓库,还有数据湖(Data Lake)、OLAP vs. OLTP等概念。ETL是Extract、Transform...
DevOps工程师(DO)可以建立监控系统生成数据,作为DE的数据源,并帮助管理基础设施。👩💻此外,数据科学家(DS)使用数据训练和部署机器学习模型。然而,现实工作中有些DS在大数据处理上没有经验,只能选取小量数据样本,降低模型有效性。DE需要建造方便的环境和工具,帮助DS高效处理数据,以及将训练和使用模型的代码部署...
数据工程是信息系统的基础工程。围绕数据的生命周期,规范数据从产生到应用的全过程,目标是为信息系统的运行提供可靠的数据保障和服务,为信息系统之间的数据共享提供安全、高效的支撑环境,为信息系统实现互连、互通、互操作提供有力的数据支撑。 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,它从抽象层次上描述了系统的静态特征...
就像把枯燥的数字变成一个好看的图表,有柱状图像一根根柱子一样直观地比较数据大小,有折线图像一条起伏的线展示数据的变化趋势。如果数据是一个故事,可视化就是把这个故事讲得生动有趣的方式。 作为一名数据工程师,掌握这些基础知识就像是打好了地基,才能在数据的大厦上不断添砖加瓦。只有把这些知识融会贯通,才能...
先创建产品或服务,然后再处理隐私是一个糟糕的选择,最好的方法是在工程阶段开始实施隐私权保护。 这就是所谓的隐私设计。隐私是商业中不可或缺的一部分,而不仅仅是随意的。 查看维基百科关于隐私设计的重要原则:隐私设计 Linux系统 学习Linux非常重要,至少要掌握基础知识。大多数大数据工具或NoSQL数据库都运行在Linux...
工程基础数据库主要由数据模型、数据库管理系统(DBMS)、存储硬件和软件、数据库应用程序、数据库管理员(DBA)组成。这些组成部分共同构成了一个高效、稳定、安全的数据管理系统,对于工程项目的成功执行至关重要。对于其中的数据库管理系统(DBMS),我们可以详细展开来描述。数据库管理系统是一种软件系统,可以用来定义、创建...
我们想研究语言建模数据工程的理论支持。我们相信,对问题的深入理解与开发解决问题的方法同样重要,理论分析将引导我们实现可预测的扩展:在实际进行实验之前预测每项任务的最终性能。 在这篇文章中,我们汇总了最近关于数据工程的见解,并给出了数据优化的问题表述——也就是说,我们不提出优化数据的具体方法,但我们讨论优化...
829数据工程基础 829 数据工程基础是一门具有宽泛范围的数据科学课程,旨在让学生能够开发可靠、可扩展、可用于生产系统的数据处理和分析流程。课程将从数据的技术和业务角度为学生提供有关数据分析和工程实施的知识和技能。课程重点包括数据收集、清洗、标记和转换、特征工程、建模和评估,以及数据架构和技术选择,这些领域...
数据工程基础数据工程是一门多领域交叉学科,旨在利用软件工程、数据库理论和机器学习原理来构建、实施和维护大量的数据集。它主要关注如何将大量的原始数据进行加工,从而使其能够供分析或决策使用。 常见的数据工程方法包含ETL(Extract, Transform and Load):从不同来源中获取原始数据并清理、标准化、归一化; 数据库...