‫Ben tornato.
‫Voglio prendere una breve sezione per trattare un argomento che viene spesso dimenticato nei corsi di data science e
‫machine learning.
‫Tuttavia, per comprendere veramente un argomento, dobbiamo comprendere i principi di alto livello e
‫il panorama di quell'argomento.
‫In questo caso, vogliamo lavorare come data scientist o ingegnere di machine learning.
‫Quindi dobbiamo almeno capire il tema dell'ingegneria dei dati.
‫Ma cosa significa?
‫Cosa succede con tutti questi titoli, scienziato dei dati, analista dei dati, visualizzazione dei dati, questa è follia, è
‫così confusa.
‫Bene, parliamo di ingegneria dei dati e di come si inserisce in questo intero ecosistema di cui abbiamo parlato fino
‫ad ora.
‫Ora, abbiamo appreso che la scienza dei dati riguarda l'utilizzo dei dati per prendere decisioni aziendali.
‫Destra.
‫Uno dei modi in cui possiamo prendere decisioni aziendali è utilizzare una tecnica come l'apprendimento automatico.
‫E ciò consente a un computer di apprendere e trovare la soluzione a un problema che potrebbe essere
‫un po' troppo complicato da risolvere per un essere umano o potrebbe essere troppo noioso e richiedere troppo tempo.
‫Quindi vogliamo automatizzarlo in modo che l'apprendimento automatico sia una tecnica e la scienza dei dati sia l'idea di utilizzare i
‫dati e convertirli in qualcosa di utile per un prodotto o un'azienda.
‫E l'analisi dei dati è un sottoinsieme della scienza dei dati che ci consente di analizzare i dati che abbiamo, ma il pezzo
‫mancante è quello dell'ingegneria dei dati e non tutte le aziende hanno ingegneri dei dati.
‫Ma poiché le aziende diventano sempre più grandi, devono assumere per questo ruolo.
‫Diamo un'occhiata al perché chi ci porta tutti questi dati in un bel filetto.
‫Da dove provengono questi dati?
‫Come lo gestiamo?
‫Lo buttiamo via dopo che abbiamo finito?
‫Chi ha etichettato questi dati?
‫Vedete, uno scienziato di dati o un esperto di machine learning non ha bisogno di occuparsi per la maggior
‫parte del tempo di questi argomenti.
‫Idealmente hai i dati a tua disposizione, perché questa parte dei dati è gestita da un ingegnere dei dati, quindi chi
‫è questa figura mitica?
‫Bene, un ingegnere dei dati prenderebbe tutti i punti dati in arrivo, diciamo, per un'azienda.
‫Diciamo che questa azienda ha tutti questi prodotti e tutti questi dati che provengono dai propri
‫utenti, dalle telecamere di sicurezza, dal sito Web, dai dispositivi Iot.
‫E un ingegnere dei dati prende tutte queste informazioni.
‫E poi lo produce e lo mantiene in database o un certo tipo di computer in modo che l'azienda
‫abbia accesso a questi dati in modo organizzato.
‫Quindi sono un po' come i bibliotecari dove raccolgono tutte queste informazioni e le organizzano per
‫noi in modo che persone come l'apprendimento automatico o gli esperti di data science possano utilizzare questi dati.
‫Ma questa è una versione semplificata di ciò che fa un data engineer.
‫Per capire veramente questo, dobbiamo tornare all'inizio e porre la domanda,
‫quali sono i dati che vedrò nel prossimo.