이 기사에서는 데이터와 관련된 작업을 구성하려고 노력할 것입니다.
대부분의 업무가 데이터 웨어하우스나 마트에서 이뤄지기 때문에 데이터 웨어하우스나 마트의 특성을 이해하고 잘 활용하는 것이 모든 업무의 기본인 것 같다.
데이터 웨어하우스 구축 후 데이터는 다음과 같이 다양한 방식으로 사용됩니다. B. BI, 기계 학습 및 데이터 제품.
데이터 웨어하우스를 구축하기 전까지는 데이터 엔지니어가 주축이고, 그 이후에는 데이터 분석가, 기계 학습 엔지니어, 데이터 과학자와 같은 다양한 직업이 다양한 애플리케이션에서 데이터를 사용할 것입니다. 이제 각 작업을 개별적으로 살펴보겠습니다.
데이터 엔지니어
데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인의 설계, 구축 및 유지 관리를 담당합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 추출, 변환 및 로드(ETL) 프로세스를 처리하고, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크를 설계하고, 데이터베이스 성능을 최적화하고, 데이터 보안을 유지 관리하는 스크립트 작성을 담당합니다.
데이터 분석가
데이터 분석가는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 일을 담당합니다. 데이터 분석가는 SQL, Python 및 R과 같은 도구를 사용하여 데이터를 추출 및 조작하고 그래프 및 차트와 같은 시각화 도구를 사용하여 데이터를 시각화합니다. 데이터 분석가는 비즈니스 의사 결정을 지원하기 위해 데이터에서 통찰력을 추출합니다.
데이터 과학자
데이터 과학자는 데이터 분석 기술과 통계 모델링 기술을 사용하여 비즈니스 문제를 해결합니다. 데이터 과학자는 데이터 추출, 전처리, 모델링 및 평가를 수행하고 데이터 시각화를 통해 결과를 시각화합니다. 데이터 과학자는 Python 및 R과 같은 프로그래밍 언어와 통계 분석 도구를 사용하여 데이터 분석을 수행합니다.
기계 학습 엔지니어(머신러닝 엔지니어)
기계 학습 여성 엔지니어 기계 학습 모델 개발하다 분배하다 역할 하다. 그만큼 ~을 위한 데이터 모으다 전처리 ~ 후에, 모델 디자인과 배우다. 기계 학습 여성 엔지니어 또한 모델의 성능 개선하다, 파일의 품질 잡고 있다, 모델의 예측 성능 감시 장치. 기계 학습 여성 엔지니어 기계 학습 액자(예: 텐서플로우, 파이토치)그리고 구름 서비스(예: AWS, GCP)붓다 사용 기계 학습 모델 개발하다.
ML Ops(머신 러닝 작업)
ML Ops는 기계 학습 모델을 운영하고 관리하는 프로세스를 말합니다. ML Ops는 기계 학습 모델을 개발한 다음 이러한 모델을 제품 또는 서비스에 통합합니다. 머신 러닝 모델을 제공하고 이를 모니터링하며 성능 메트릭을 추적하고 발생하는 문제에 대응함으로써 이를 수행합니다. ML Ops는 또한 데이터 파이프라인을 유지 및 관리하고 기계 학습 모델의 수명 주기를 관리합니다. 이를 위해 컨테이너, 오케스트레이션(예: Kubernetes) 및 모니터링 도구(예: Prometheus)와 같은 기술을 사용합니다.
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오늘은 데이터 관련 업무를 정리했습니다. 전체적인 이해를 돕기 위해 한번 큰 그림을 그렸으니 데이터 관련 업무 이해에 도움이 되었으면 합니다.