Инжиниринг данных — это процесс проектирования, создания, обслуживания и масштабирования конвейеров данных для извлечения, преобразования и загрузки данных для использования в машинном обучении (ML) и других приложениях, управляемых данными. Он включает в себя работу с большими и сложными наборами данных, а также проектирование и внедрение инфраструктуры, необходимой для обработки, хранения и анализа этих данных.
Инжиниринг данных является критически важным компонентом процесса машинного обучения, поскольку он играет ключевую роль в обеспечении того, чтобы данные, используемые для обучения и оценки моделей машинного обучения, были высокого качества и доставлялись своевременно и надежно. Без надежных методов обработки данных может быть сложно получить большие объемы высококачественных данных, необходимых для обучения и оценки моделей машинного обучения, что может снизить их точность и эффективность.
Одной из ключевых задач проектирования данных является разработка и реализация конвейеров данных, которые эффективно извлекают данные из различных источников, таких как базы данных, журналы приложений и каналы социальных сетей. Эти конвейеры должны иметь возможность обрабатывать широкий спектр типов и форматов данных и масштабироваться для удовлетворения потребностей моделей машинного обучения, которые они передают. Например, конвейер данных может использоваться для извлечения данных из нескольких баз данных, преобразования данных в стандартизированный формат и загрузки их в хранилище данных для анализа.
Еще одним важным аспектом инженерии данных является преобразование и подготовка данных. Это включает в себя очистку и предварительную обработку данных, чтобы убедиться, что они находятся в подходящем формате для использования в моделях ML. Сюда могут входить такие задачи, как удаление неверных или отсутствующих данных, преобразование данных в стандартизированный формат и агрегирование данных из нескольких источников.
Наконец, проектирование данных также включает в себя внедрение инфраструктуры и инструментов, необходимых для хранения, управления и анализа больших объемов данных. Сюда могут входить такие задачи, как настройка распределенных систем хранения данных, разработка схем данных и реализация мер безопасности и конфиденциальности данных.
Инжиниринг данных является критически важным компонентом процесса машинного обучения, поскольку он играет ключевую роль в обеспечении того, чтобы данные, используемые для обучения и оценки моделей машинного обучения, были высокого качества и доставлялись своевременно и надежно. Разрабатывая и внедряя надежные конвейеры данных и инфраструктуру, инженеры данных помогают разрабатывать и развертывать модели ML, которые могут управлять широким спектром приложений, управляемых данными.
