डेटा साइंटिस्ट बनाम डेटा इंजीनियर

डेटा साइंस बनाम डेटा इंजीनियरिंग: जिम्मेदारियाँ

डेटा इंजीनियर की जिम्मेदारियाँ

डेटा इंजीनियर डेटाबेस और बड़े पैमाने के प्रोसेसिंग सिस्टम जैसी आर्किटेक्चर का विकास, निर्माण, परीक्षण और रखरखाव करता है। दूसरी ओर, डेटा साइंटिस्ट (बड़े) डेटा को साफ़ करता है, परिष्कृत करता है और व्यवस्थित करता है।

हो सकता है कि आपको "massage" क्रिया का चयन कुछ असामान्य लगे, पर यह डेटा इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट के बीच के अंतर को ही और स्पष्ट करता है।

आम तौर पर, डेटा को उपयोगी प्रारूप में लाने के लिए दोनों पक्षों को जो प्रयास करने पड़ते हैं, वे काफी अलग होते हैं।

डेटा इंजीनियर कच्चे डेटा से निपटते हैं जिसमें मानवीय, मशीन या उपकरण संबंधी त्रुटियाँ हो सकती हैं। डेटा सत्यापित न भी हो और संदिग्ध रिकॉर्ड्स शामिल हो सकते हैं। यह अनफ़ॉर्मैटेड हो सकता है और सिस्टम-विशिष्ट कोड्स शामिल कर सकता है।

डेटा इंजीनियरों को डेटा की विश्वसनीयता, कुशलता और गुणवत्ता सुधारने के तरीकों की सिफारिश करनी होगी और कभी-कभी उन्हें लागू भी करना होगा। इसके लिए, उन्हें विभिन्न भाषाएँ और टूल्स इस्तेमाल करने होंगे ताकि सिस्टम्स को आपस में जोड़ा जा सके या अन्य सिस्टम्स से नया डेटा प्राप्त करने के अवसर खोजे जा सकें—जिससे उदाहरण के लिए सिस्टम-विशिष्ट कोड्स को आगे डेटा साइंटिस्ट्स द्वारा प्रोसेसिंग के लिए जानकारी में बदला जा सके।

इन्हीं से जुड़े एक और महत्वपूर्ण पहलू में, डेटा इंजीनियरों को यह सुनिश्चित करना होता है कि मौजूदा आर्किटेक्चर डेटा साइंटिस्ट्स, स्टेकहोल्डर्स और बिज़नेस की आवश्यकताओं को सपोर्ट करता हो।

अंततः, डेटा इंजीनियरिंग टीम को डेटा मॉडलिंग, माइनिंग और प्रोडक्शन के लिए डेटा सेट प्रोसेसेज़ विकसित करने होंगे ताकि डेटा साइंस टीम तक डेटा पहुँचाया जा सके।

हमारे पूरे लेख में और जानें कि डेटा इंजीनियर क्या करता है। 

डेटा साइंटिस्ट की जिम्मेदारियाँ

डेटा साइंटिस्ट्स को आमतौर पर वह डेटा मिलता है जो पहली सफाई और हेरफेर के दौर से गुजर चुका होता है, जिसे वे उन्नत एनालिटिक्स प्रोग्राम्स और मशीन लर्निंग व सांख्यिकीय तरीकों में फ़ीड कर सकते हैं ताकि उसे प्रेडिक्टिव और प्रिस्क्रिप्टिव मॉडलिंग में उपयोग के लिए तैयार किया जा सके। बेशक, मॉडल बनाने के लिए उन्हें उद्योग और बिज़नेस संबंधी प्रश्नों पर शोध करना होता है, और बिज़नेस ज़रूरतों का उत्तर देने के लिए आंतरिक और बाहरी स्रोतों से बड़े पैमाने पर डेटा का सहारा लेना होता है। इसमें कभी-कभी छिपे पैटर्न खोजने के लिए डेटा की खोजबीन और परीक्षा भी शामिल होती है।

विश्लेषण पूरा होने के बाद, डेटा साइंटिस्ट्स को प्रमुख स्टेकहोल्डर्स को स्पष्ट कहानी प्रस्तुत करनी होती है। जब परिणाम स्वीकार कर लिए जाते हैं, तो उन्हें यह सुनिश्चित करना होता है कि काम ऑटोमेटेड हो ताकि इनसाइट्स रोज़ाना, मासिक या वार्षिक आधार पर बिज़नेस स्टेकहोल्डर्स तक पहुँचती रहें।

यह स्पष्ट है कि दोनों पक्षों को मिलकर डेटा सँभालना और व्यापार-निर्णयों के लिए इनसाइट्स प्रदान करनी होती है। कौशल में निश्चित रूप से ओवरलैप है, पर उद्योग में दोनों भूमिकाएँ धीरे-धीरे अधिक अलग होती जा रही हैं: जहाँ डेटा इंजीनियर डेटाबेस सिस्टम्स, डेटा APIs और ETL टूल्स के साथ काम करता है तथा डेटा मॉडलिंग और डेटा वेयरहाउस सॉल्यूशन्स स्थापित करने में शामिल रहता है, वहीं डेटा साइंटिस्ट को प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए आँकड़ों, गणित और मशीन लर्निंग का ज्ञान चाहिए।

डेटा साइंटिस्ट को डिस्ट्रिब्यूटेड कम्प्यूटिंग की जानकारी होनी चाहिए, क्योंकि उसे डेटा इंजीनियरिंग टीम द्वारा प्रोसेस किए गए डेटा तक पहुँच बनानी होती है। उसे बिज़नेस स्टेकहोल्डर्स को रिपोर्ट करने में भी सक्षम होना चाहिए, इसलिए स्टोरीटेलिंग और विज़ुअलाइज़ेशन पर फोकस अनिवार्य है।

यह डेटा साइंस वर्कफ़्लो के चरणों पर फोकस के लिहाज़ से क्या मतलब रखता है, यह नीचे दी गई छवि में देखें:

डेटा साइंस बनाम डेटा इंजीनियरिंग: भाषाएँ, टूल्स और सॉफ़्टवेयर

स्वाभाविक रूप से, कौशल-समूह के इस अंतर का असर दोनों द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली भाषाओं, टूल्स और सॉफ़्टवेयर पर पड़ता है। निम्नलिखित अवलोकन में कमर्शियल और ओपन-सोर्स दोनों विकल्प शामिल हैं।

हालाँकि दोनों पक्षों द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल्स काफी हद तक इस पर निर्भर करते हैं कि कंपनी के संदर्भ में भूमिका को कैसे परिभाषित किया गया है, डेटा इंजीनियर्स अक्सर SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, Hive और Sqoop जैसे टूल्स के साथ काम करते हैं।

डेटा साइंटिस्ट्स मॉडल बनाने के लिए SPSS, R, Python, SAS, Stata और Julia जैसी भाषाओं का प्रयोग करते हैं। यहाँ सबसे लोकप्रिय टूल्स निस्संदेह Python और R हैं। जब आप डेटा साइंस के लिए Python और R के साथ काम करते हैं, तो आप अक्सर R में शानदार डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए ggplot2 या Python की डेटा मैनिपुलेशन लाइब्रेरी Pandas जैसे पैकेजों का सहारा लेते हैं। बेशक, डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स पर काम करते समय scikit-learn, NumPy, Matplotlib, Statsmodels आदि जैसे कई और पैकेज भी काम आते हैं।

उद्योग में, आप पाएँगे कि कमर्शियल SAS और SPSS भी अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन अन्य टूल्स जैसे Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel और Gephi भी डेटा साइंटिस्ट के टूलबॉक्स में जगह पाते हैं।

आप फिर देखेंगे कि डेटा इंजीनियर्स और डेटा साइंटिस्ट्स के बीच मुख्य अंतरों में से एक—डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और स्टोरीटेलिंग पर जोर—उल्लेखित टूल्स में झलकता है।

जैसा कि आप शायद पहले ही समझ गए होंगे, Scala, Java और C# वे टूल्स/भाषाएँ/सॉफ़्टवेयर हैं जो दोनों के बीच समान हैं।

ये भाषाएँ ज़रूरी नहीं कि डेटा साइंटिस्ट्स और इंजीनियर्स की पसंदीदा हों। कहा जा सकता है कि Scala डेटा इंजीनियर्स में अधिक लोकप्रिय है क्योंकि Spark के साथ इसका इंटीग्रेशन बड़े ETL फ़्लोज़ सेट करने में खासा काम आता है।

Java के लिए भी यही बात लागू होती है: फिलहाल डेटा साइंटिस्ट्स में इसकी लोकप्रियता बढ़ रही है, लेकिन समग्र रूप से यह रोज़मर्रा में व्यापक रूप से प्रयुक्त नहीं है। फिर भी, आप देखेंगे कि दोनों भूमिकाओं की जॉब ओपनिंग्स में ये भाषाएँ दिखाई देती हैं। वही बात उन टूल्स पर भी लागू होती है जो दोनों के बीच कॉमन हो सकते हैं, जैसे Hadoop, Storm और Spark।

बेशक, टूल्स, भाषाओं और सॉफ़्टवेयर की तुलना उस विशिष्ट संदर्भ में देखी जानी चाहिए जिसमें आप काम कर रहे हैं और जिन डेटा साइंस भूमिकाओं की आप व्याख्या करते हैं; कुछ विशेष मामलों में डेटा साइंस और डेटा इंजीनियरिंग काफी करीब हो सकते हैं, जहाँ टीमों के बीच का फर्क इतना कम होता है कि कभी-कभी दोनों टीमों का विलय भी कर दिया जाता है।

यह अच्छा विचार है या नहीं, यह किसी और चर्चा का विषय है, जो आज के ब्लॉग के दायरे से बाहर है।

डेटा साइंस बनाम डेटा इंजीनियरिंग: शैक्षणिक पृष्ठभूमि

इन सबके अलावा, डेटा साइंटिस्ट्स और डेटा इंजीनियर्स में एक समानता और हो सकती है: उनकी कंप्यूटर साइंस पृष्ठभूमि। यह अध्ययन क्षेत्र दोनों पेशों के लिए व्यापक रूप से लोकप्रिय है। बेशक, आप यह भी देखेंगे कि डेटा साइंटिस्ट्स ने अक्सर इकोनोमेट्रिक्स, गणित, सांख्यिकी और ऑपरेशंस रिसर्च का अध्ययन किया होता है। उनके पास डेटा इंजीनियर्स की तुलना में अक्सर थोड़ी अधिक व्यवसायिक समझ होती है। आप अक्सर देखेंगे कि डेटा इंजीनियर्स भी इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि से आते हैं; अधिकतर मामलों में, उनके पास कंप्यूटर इंजीनियरिंग में पूर्व शिक्षा होती है।

हालाँकि, इसका मतलब यह नहीं है कि आपको ऐसे डेटा इंजीनियर्स नहीं मिलेंगे जिन्होंने पहले के अध्ययन से ऑपरेशंस और बिज़नेस एक्यूमेन में ज्ञान अर्जित किया हो।

आपको यह समझना होगा कि सामान्य तौर पर डेटा साइंस उद्योग विभिन्न पृष्ठभूमि से आने वाले पेशेवरों से बना है: भौतिकविदों, जीवविज्ञानियों या मौसम वैज्ञानिकों का डेटा साइंस में आना असामान्य नहीं है। अन्य लोग वेब डेवलपमेंट, डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेशन आदि से करियर बदलकर डेटा साइंस में आते हैं।

डेटा साइंस बनाम डेटा इंजीनियरिंग: वेतन और हायरिंग

अमेरिका में, औसत वार्षिक डेटा साइंटिस्ट वेतन $123,069 है, रेंज $78k से $194k तक। अलग-अलग देशों में भी यही रुझान है, जहाँ औसत डेटा साइंटिस्ट वेतन राष्ट्रीय औसत से कम से कम 30% अधिक होता है (और भारत में, यह आँकड़ा काफी अधिक है!).

अमेरिका में डेटा इंजीनियर्स का औसत वार्षिक वेतन $125,686 है; अन्य देशों में, औसत वेतन डेटा साइंटिस्ट्स के समान ही होता है।

दोनों भूमिकाओं की भारी मांग है। लेखन के समय, Indeed पर अमेरिका में 10,000+ डेटा साइंटिस्ट और 5,000+ डेटा इंजीनियर भूमिकाएँ सूचीबद्ध हैं। Spotify, Meta, Amazon, Google और Microsoft जैसी अग्रणी कंपनियाँ लगभग हमेशा दोनों भूमिकाओं के लिए हायरिंग करती रहती हैं।

डेटा साइंस बनाम डेटा इंजीनियरिंग: नौकरी का दृष्टिकोण

जैसा कि पहले बताया गया, बदलती ज़रूरतों को दर्शाने के लिए भूमिकाएँ और पदनाम बनाए जाते हैं, पर कभी-कभी उन्हें प्रतिस्पर्धी भर्ती कंपनियों से अलग दिखने के लिए भी बनाया जाता है।

डेटा प्रबंधन मुद्दों में रुचि के बढ़ने के साथ-साथ, कंपनियाँ अपने डेटा को स्टोर और मैनेज करने के लिए सस्ती, लचीली और स्केलेबल सॉल्यूशन्स तलाश रही हैं। वे अपना डेटा क्लाउड पर ले जाना चाहती हैं, और इसके लिए उन्हें अपने मौजूदा डेटा वेयरहाउस की पूरकता हेतु या ऑपरेशनल डेटा स्टोर (ODS) को बदलने के लिए "डेटा लेक्स" बनाने की ज़रूरत पड़ती है।

आने वाले वर्षों में डेटा फ़्लोज़ को फिर से निर्देशित और प्रतिस्थापित करने की ज़रूरत होगी, और परिणामस्वरूप, डेटा इंजीनियरों को हायर करने पर फोकस और जॉब पोस्टिंग्स की संख्या वर्षों में धीरे-धीरे बढ़ी है।

डेटा साइंटिस्ट की भूमिका हाइप की शुरुआत से ही मांग में रही है, पर आजकल कंपनियाँ ऐसे यूनिकॉर्न डेटा साइंटिस्ट्स को हायर करने के बजाय डेटा साइंस टीम्स बनाना चाहती हैं जिनमें संचार कौशल, रचनात्मकता, चतुराई, जिज्ञासा, तकनीकी विशेषज्ञता आदि सब कुछ हो। रिक्रूटर्स के लिए उन लोगों को खोजना मुश्किल है जिनमें कंपनियों द्वारा खोजी जा रही सभी खूबियाँ हों, और मांग स्पष्ट रूप से आपूर्ति से अधिक है।

आप कह सकते हैं कि "डेटा साइंटिस्ट बबल" फूट चुका है। या शायद यह फूटने ही वाला था, जब तक कि GPT-3 और GPT-4 जैसी AI प्रगतियों ने दुनिया में तहलका नहीं मचा दिया। 

एक बात इन सबके बीच स्थिर रहेगी: डेटा साइंस विषयों के प्रति जुनूनी विशेषज्ञों की मांग हमेशा बनी रहेगी। इन विशेषज्ञों के लिए नौकरी का दृष्टिकोण बेहद सकारात्मक है। उदाहरण के लिए, यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स अगले दशक में हर साल 20,800 डेटा साइंटिस्ट जॉब ओपनिंग्स का अनुमान लगाता है, जो 2023 से 2033 के बीच 36 प्रतिशत की वृद्धि दर्शाता है—जो सभी व्यवसायों के औसत से कहीं तेज है। इसी तरह डेटा इंजीनियर ओपनिंग्स के लिए भी दृष्टिकोण मजबूत है।

डेटा साइंस बनाम डेटा इंजीनियरिंग: सारांश

डेटा इंजीनियरिंग और डेटा साइंस से कैसे शुरू करें

यदि आप इन दोनों में से किसी भी करियर की ओर अपना मार्ग तय करना चाहते हैं, तो हमारे गाइड्स बेहतरीन प्रारंभिक बिंदु हैं:

• डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें
• डेटा इंजीनियर कैसे बनें

यदि आप सीधे अपनी सीखने की यात्रा शुरू करना चाहते हैं, तो DataCamp आपके लिए तैयार है। यदि आप डेटा इंजीनियरिंग सीखना शुरू करना चाहते हैं, तो हमारे पास कई उत्कृष्ट कोर्स हैं। उदाहरण के लिए, DataCamp के Importing Data in Python और Importing Data in R कोर्स। हमारा डेटा इंजीनियर सर्टिफिकेशन एक और बढ़िया विकल्प है, जिससे आप हायरिंग मैनेजर्स को साबित कर सकें कि आपके पास एंट्री-लेवल भूमिका के लिए आवश्यक कौशल हैं।

जो लोग डेटा साइंस से शुरुआत करना चाहते हैं, उनके लिए Exploratory Data Analysis, Introduction to R for Data Science, Machine Learning Toolbox और Introduction to Python for Data Science कोर्स उपलब्ध हैं। इसी तरह, हमारा डेटा साइंटिस्ट सर्टिफिकेशन अत्यधिक सम्मानित है और शीर्ष कंपनियों में अवसर पाने में आपकी मदद करेगा।