Nhà khoa học dữ liệu với bên phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu có gì khác biệt? Vai trò, nhiệm vụ và công việc của hồ hết vị trí này ra sao?
Nhà khoa học dữ liệu với bên phân tích tài liệu với Kỹ sư dữ liệuVới tác động bùng nổ của dữ liệu, một vài vai trò cùng cơ hội quá trình liên quan tiền đến tài liệu đã mọc lên như mộc nhĩ trên toàn cầu. Theo công dụng của một báo cáo ngành, Khoa học dữ liệu sẽ chiếm phần 28% tổng số các bước kỹ thuật số vào khoảng thời gian 2020. Chúng có khả năng sinh lời cao nhờ tốc độ tạo dữ liệu gấp rút và nhu yếu mới nổi về việc hiểu nó. Mặc dù nhiên, report tương từ bỏ cũng nhấn mạnh sự khan hiếm khả năng trong nghành này.
Bạn đang xem: Phân tích dữ liệu với Pig (Data Analytics with Pig)
Lý do bao gồm của sự thiếu hụt nhân tài trong lĩnh vực này là sự việc thiếu rõ ràng về những kỹ năng cần thiết cho từng vai trò. Những công ty vẫn tìm phương pháp thuê những người dân có bộ khả năng chuyên biệt, thích hợp thay vì những người có kĩ năng đa ngành nghề. Nếu bạn có nhu cầu tránh bị gắn mác là bạn tổng quát, trước tiên bạn phải hiểu sự khác biệt giữa ba vai trò dữ liệu hàng đầu Nhà công nghệ dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu.
Đó là 1 trong quan niệm không đúng lầm thông dụng rằng những vai trò được đề cập ở trên rất có thể hoán đổi cho nhau. Vào suốt bài viết này, bọn họ sẽ tìm hiểu các diễn tả công việc, mục đích trong một nhóm chức, cỗ kỹ năng cần thiết và nút lương ý muốn đợi của từng nghề nghiệp và công việc dữ liệu thú vui này.
1. Nhà khoa học tài liệu với công ty phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu: mô tả công việc và vai trò tổ chức
Nhà khoa học tài liệu sử dụng những kỹ thuật dữ liệu nâng cấp như phân cụm, màng lưới thần kinh, cây quyết định và hầu như thứ giống như để chiếm được thông tin chi tiết về doanh nghiệp. Với sứ mệnh này, các bạn sẽ là người thời thượng nhất trong team và nên có trình độ chuyên môn sâu về vật dụng học, những thống kê và cách xử trí dữ liệu. Các bạn sẽ chịu trách nhiệm cải tiến và phát triển những đọc biết sâu sắc về doanh nghiệp rất có thể hành động sau khoản thời gian họ thừa nhận được thông tin đầu vào từ đơn vị phân tích tài liệu và Kỹ sư dữ liệu. Chúng ta nên có bộ tài năng của anh chị phân tích tài liệu và kỹ sư dữ liệu. Mặc dù nhiên, trong trường vừa lòng của một nhà khoa học dữ liệu, những bộ kĩ năng cần phải sâu sát và không thiếu thốn hơn.
Nhà phân tích tài liệu giữ mục đích cấp đầu vào trong nhóm so với dữ liệu. Với vai trò này, bạn cần thành thành thục trong bài toán dịch dữ liệu số lịch sự dạng nhưng mà mọi fan trong tổ chức hoàn toàn có thể hiểu được. Ngoại trừ ra, bạn cần phải có trình độ thông thạo quan trọng trong một số lĩnh vực, bao hàm các ngữ điệu lập trình như python, những công cố như excel, hiệ tượng cơ bản về xử trí dữ liệu, report và lập mô hình. Với đầy đủ kinh nghiệm, bạn cũng có thể dần dần tiến bộ từ một bên phân tích dữ liệu để đảm nhiệm vai trò của một kỹ sư tài liệu và một nhà kỹ thuật dữ liệu.
Kỹ sư dữ liệu là trung gian giữa những nhà phân tích dữ liệu và nhà công nghệ dữ liệu. Là một trong kỹ sư dữ liệu, các bạn sẽ chịu trách nhiệm ghép nối và sẵn sàng dữ liệu cho các mục đích vận hành hoặc phân tích. Bạn sẽ cần không ít kinh nghiệm trong việc xây dựng, trở nên tân tiến và bảo trì kiến trúc dữ liệu cho phương châm này. Thông thường, với vai trò này, bạn sẽ làm vấn đề với tài liệu lớn, tổng thích hợp các báo cáo về dữ liệu đó với gửi cho các nhà khoa học dữ liệu để phân tích.
2. Bên khoa học dữ liệu với nhà phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu: bộ kỹ năng
Nhà khoa học tài liệu với đơn vị phân tích dữ liệu với Kỹ sư dữ liệu: nhiệm vụ công việc4.1 Nhà kỹ thuật dữ liệu
Các nhiệm vụ bạn phải gánh vác với bốn cách là 1 nhà khoa học dữ liệu bao gồm:
Quản lý, khai quật và làm sạch tài liệu phi cấu trúc để sẵn sàng cho việc thực hiện thực tế. Phát triển các quy mô có thể vận động trên dữ liệu lớnHiểu và phân tích và lý giải phân tích tài liệu lớn
Chịu trách nhiệm về nhóm tài liệu và giúp họ đã có được các kim chỉ nam tương ứng
Cung cấp tác dụng có tác động đến công dụng kinh doanh
4.2 Nhà so với dữ liệu
Là một nhà đối chiếu dữ liệu, bạn sẽ phải đảm nhận những trách nhiệm vắt thể, bao gồm:
Thu thập thông tin từ cơ sở dữ liệu với sự trợ giúp của truy vấn vấnCho phép xử lý tài liệu và cầm tắt kết quả
Sử dụng các thuật toán cơ bạn dạng trong quá trình của bọn họ như hồi quy logistic, hồi quy đường tính, v.v.Sở hữu và thể hiện chuyên môn sâu về trộn dữ liệu, trực quan lại hóa dữ liệu, phân tích cùng thống kê dữ liệu khám phá
4.3 Kỹ sư dữ liệu
Trách nhiệm của bạn trong mục đích này là:
Khai thác dữ liệu để nắm rõ hơn về dữ liệuChuyển đổi tài liệu sai thành dạng có thể sử dụng nhằm phân tích dữ liệu
Viết truy vấn vấn bên trên dữ liệu
Bảo trì thiết kế và loài kiến trúc dữ liệu
Phát triển kho tài liệu lớn với sự trợ góp của phụ cài đặt chuyển đổi
5. đơn vị khoa học dữ liệu với bên phân tích tài liệu với Kỹ sư dữ liệu
X
Hiện nay FUNi
X là đối kháng vị huấn luyện lập trình trực tuyến nhận thấy sự tin tưởng của rộng 20.000 học tập viên ở nhiều độ tuổi không giống nhau. Với phương pháp học mới lạ, tương xứng với đầy đủ người mắc và tê mê lập trình với sự dẫn dắt của 5000 mentor giỏi chuyên môn, FUNi
X đã trở thành trường đại học lập trình trực đường uy tín tuyệt nhất tại Việt Nam. Rõ ràng cách học tập của FUNi
X Way:
Học liệu MOOC trực quan, thực tếĐược dẫn dắt vì 5000 mentor và hannah ( cán bộ hướng dẫn) tận tâm
Đề cao tinh thần chủ hễ học tập cải thiện hiệu quả
Kiểm tra minh bạch, vấn đáp 1-1, làm dự án công trình thực tếHọc mang lại đâu cấp chứng từ đến đó, chứng chỉ FUNi
X FPT được hàng doanh nghiệp lớn công nhận
FUNi
X links với hàng trăm ngàn doanh nghiệp công nghệ thông tin trên cả nước nhằm kết nối đầu ra mang lại sinh viên. Với tình trạng khan thảng hoặc nhân sự IT tốt như hiện nay nay, các doanh nghiệp đã nhà động contact với FUNi
X với mong muốn muốn có được nhân sự ngay sau khoản thời gian học viên tốt nghiệp khóa học.
Bạn chạm mặt khó khăn khi thông số kỹ thuật Hadoop Cluster dưới on-premise nhằm xử lý dữ liệu lớn?
Hãy đọc bài viết này để tìm hiểu cách rất có thể giúp bạn tối ưu hóa gấp 10x thời gian đó.
1. Giới thiệu về Apache Pig:
Pig là một dự án nghiên cứu được ban đầu bởi Yahoo và năm 2006. 2 năm sau, vào khoảng thời gian 2008 Apache Pig được xây cất phiên bạn dạng đầu tiên.
Apache Pig là 1 nền tảng ngữ điệu cấp cao. Để phân tích và truy vấn tài liệu lớn được lưu trữ trong HDFS của một Hadoop Cluster.
Ngoài ra, Pig còn cung cấp một ngữ điệu cấp cao để viết những chương trình phân tích tài liệu gọi là Pig Latin, khá như là với SQL. Pig latin chất nhận được Data Analyst viết các câu truy nã vấn và phân tích. Thậm chí rất có thể sử dụng Pig latin để tạo ra ETL pipeline.
Trong nội dung bài viết này, tôi sẽ tập trung vào câu hỏi xây dựng hệ thống Hadoop Cluster thiết đặt Pig. Và áp dụng vài task Pig latin căn bản nhằm hỗ trợ một cái nhìn tổng quan liêu về câu hỏi phân tích dữ liệu với Pig.
2. Giới thiệu AWS Elastic Mapreduce:
Việc vận dụng Hadoop Cluster dưới on – premises có nhiều hạn chế, bắt buộc tôi đã tiến hành phương án trên điện toán đám mây. Để bổ sung những điểm yếu của Hadoop Cluster bên dưới on – premises. Việc xúc tiến Hadoop Cluster để sử dụng phân tích bởi Pig bên trên AWS cung cấp doanh nghiệp dễ dàng mở rộng, chịu lỗi cao và thỏa mãn nhu cầu tính sẵn sàng.
AWS Elastic Map
Reduce là căn cơ dữ liệu bự trên nền tảng gốc rễ đám mây hàng đầu. Để xử lý lượng lớn tài liệu bằng các công núm nguồn mở như Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Apache Flink, Apache Hudi với Presto. Amazon EMR giúp chúng ta dễ dàng thiết lập, quản lý và vận hành và mở rộng môi trường xung quanh dữ liệu lớn bằng cách tự động hóa các tác vụ tốn thời gian như cung ứng dung lượng và tinh chỉnh các cluster. Với EMR, bạn có thể chạy phân tích ở lever petabyte với giá thành ít rộng một nửa so với các giải pháp tại chỗ truyền thống lâu đời và nhanh hơn gấp 3 lần đối với Apache Spark tiêu chuẩn. Bạn cũng có thể chạy khối lượng công việc trên các phiên bạn dạng Amazon EC2, trên các cụm Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) hoặc trên chỗ bằng cách sử dụng EMR bên trên AWS Outpost
3. Xây dựng hệ thống Hadoop Cluster
Chuẩn bị dữ liệu:Dữ liệu về các loại bia được lấy từ mối cung cấp Kaggle: https://www.kaggle.com/gauravharamkar/beer-data-analytics cùng upload lên AWS S3 Bucket. Việc thực hiện phân tích bia sẽ nổi lên cùng đương nhiên, các nhà thêm vào bia bao gồm lượng dữ liệu lớn số 1 sẽ có lợi thế hơn. Những nhà vật dụng bia đã với đang sử dụng dữ liệu để thúc đẩy những chiến lược tiếp thị của họ. Sử dụng những khía cạnh khác doanh số bán.
Bộ tài liệu này chứa tin tức về các loại bia khác biệt và những khía cạnh khác nhau của nó. Như phong thái bia, cân nặng bia tốt đối, thương hiệu bia, thương hiệu nhà cấp dưỡng bia. Dữ liệu bia giúp những nhà đồ vật bia gọi được hành vi của người tiêu dùng và có thể nâng cấp do vẻ ngoài bia, mùi vị bia, hương thơm thơm của nó, xếp hạng tổng thể, tiến công giá, vv.
Kiến trúc hệ thốngHệ thống Hadoop Cluster được tạo nên bằng AWS Elastic Map
Reduce tự động hóa tạo ra những instances AWS EC2. Phân quyền tự động cho các EC2 thành Master node cùng Slave nodes. Hadoop Cluster sẽ được cấu hình tự động hóa Pig 0.17.0 và Hadoop 2.10.1.
Hadoop Cluster này sẽ được bảo vệ bằng phương pháp đặt vào lớp Public Subnet. (Cách đặt tên ngụ ý được cho phép dữ liệu được phép ra vào lớp mạng ảo) phía trong lớp mạng ảo VPC. Và câu hỏi tạo lớp mạng ảo VPC nhằm mục tiêu mục đích bóc biệt các Hadoop Cluster khác biệt (trong trường hợp có nhiều Hadoop Cluster).
Hadoop Cluster này sẽ tiến hành đặt bóc tách ra từng Security Group riêng lẻ cho Master với Slave. Nhằm mục đích mục đích giới hạn các Port cùng IPs được đi vào hệ thống trong Public Subnet.
Các dữ liệu lưu trữ của Hadoop Cluster, rõ ràng là các file log, dữ liệu sử dụng và công dụng sẽ được tàng trữ tại S3 Bucket, là một trong features của dịch vụ thương mại lưu trữ dữ liệu dạng object, Simple Storage Service – AWS S3.
Xem thêm: Những Hình Ảnh Hài Hước Chúc Mừng Sinh Nhật Hài Hước, Vui Vẻ
Phân vùng của dòng sản phẩm chủ đang lưu trữ Hadoop Cluster là Asia Pacific (Singapore)ap-southeast-1.
Cài để Hadoop Cluster1 thiết lập VPCTiến hành thiết lập VPC vào AWS VPC
Bước 1 tùy chỉnh chọn Launch VPC Wizard
Chân thành cảm ơn mọi fan đã dành thời hạn cho bài share của Hùng Lê – Cloud Consultant tại Renova Cloud. Ao ước bạn đã nhận được nhiều hữu dụng từ bài viết này với đón chờ nội dung bài viết theo về Machine Learning bởi Py
Spark với AWS EMR nhé.