これは何か
データエンジニアリングは、大規模にデータを信頼できる形で収集し、保存し、変換し、提供するための堅牢なパイプラインの設計と構築を扱います——ETL/ELTアーキテクチャ、データの品質と検証、そして下流の分析が信頼できるかどうかを決定するインフラの決定を含みます。
なぜ重要か
どんなに洗練された統計モデルでも、信頼性が低く検証の甘いデータで学習されていれば無価値です——データエンジニアリングは、組織のデータサイエンスの結果が本当に信頼できるかどうかを決定する、地味だが不可欠な学問分野です。
試験のコツ
データパイプラインを設計する際は、最終的な出力だけでなく、各段階に検証チェックを組み込みましょう——データ品質の問題をその発生源に近い早い段階で検出することは、複数の変換段階を通じて広がった後に発見するよりも、はるかに安く、診断も容易です。
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