Data-практика в EPAM представлена різними напрямами: Data Science, Business Intelligence, Data Quality, Big Data, Business Analysis, DevOps. Ми попросили провідного розробника Дмитра Ципіна пояснити, в чому різниця між ними та які задачі виконують фахівці з кожного напряму.
Big Data
Інженери Big Data розробляють розподілені програмні рішення з обробки та аналізу інформації. Для цього вони використовують технології Big Data, які гарантують фахівцям з великих даних постійний розвиток та затребуваність у найрізноманітніших сферах розробки ПЗ.
DevOps in Data
Системні інженери в Data інтегрують новий функціонал у реалізовані проєкти, налаштовують та автоматизують релізний цикл, проєктують та створюють дата-платформи. Варто зазначити, що DevOps у Data, на відміну від Cloud & DevOps, крім стандартних хмар і Ansible, Jenkins, Bash працюють з Hadoop, NoSQL і міграціями.
Data Science
Data Science спеціалісти проєктують математичні моделі та алгоритми, які дозволяють отримувати бізнес-інсайти з даних та автоматизувати когнітивні бізнес-процеси. В проєктах застосовуються як класичні методи машинного навчання, так і нейронні мережі та навчання з підкріпленням.
Data Quality
Data Quality Engineering. Відносно новий, але дуже перспективний напрям в ЕРАМ. За механікою роботи близький до автоматизованого тестування. До переліку задач "тестувальників даних" входить перевірка інформації на відповідність бізнес-вимогам та певним метрикам якості, а також зручності її використання. Инженери Data Quality також вибудовують процеси автоматичних перевірок даних на різних рівнях та етапах їх обробки.
Business Intelligence
BI-інженери допомагають клієнтам побудувати систему, яка дозволить аналізувати важливі для бізнесу параметри та KPI. Процес складається з трьох частин.
- ETL (Extract, Transform, Load) — налаштування процесів збору інформації з численних джерел, її очищення та трансформація у певний вимаганий формат.
- Warehousing — организація аналітичного сховища даних.
- Reporting — підготовка візуализацій та представлення табличних даних у вигляді графіків.
Business Analysis
Задачі аналітиків можуть бути бізнес- або системно-орієнтованими та змінюватися залежно від масштабу та специфіки проєкту. Бізнес-орієнтовані задачі допомагають виявляти потреби замовника, а системно-орієнтовані вимагають аналізу інформації, створення моделі даних.
Відкрийте для себе всесвіт можливостей у Data Science з освітніми програмами від EPAM. Не пропустіть — реєструйтесь зараз і почніть свою кар'єрну подорож!
