Data Engineering (Datentechnik)
Was es ist
Datentechnik deckt den Entwurf und Bau robuster Pipelines zum zuverlässigen Sammeln, Speichern, Transformieren, und Bereitstellen von Daten im großen Maßstab ab — einschließlich ETL/ELT-Architektur, Datenqualität und -validierung, und Infrastrukturentscheidungen, die bestimmen, ob nachgelagerte Analyse vertrauenswürdig sein kann.
Warum es wichtig ist
Das ausgefeilteste statistische Modell ist wertlos, wenn es auf unzuverlässigen, schlecht validierten Daten trainiert wird — Datentechnik ist die wenig glamouröse, aber wesentliche Disziplin, die bestimmt, ob die Datenwissenschaftsergebnisse einer Organisation tatsächlich vertrauenswürdig sind.
Prüfungstipp
Bauen Sie beim Entwerfen einer Datenpipeline Validierungsprüfungen bei jedem Schritt ein, nicht nur bei der endgültigen Ausgabe — ein Datenqualitätsproblem früh, nahe seiner Quelle, zu erkennen ist erheblich billiger und leichter zu diagnostizieren, als es zu entdecken, nachdem es sich durch mehrere Transformationsstufen fortgepflanzt hat.
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