O foco de atuação da área de ciência de dados e da área de engenharia de dados.

A principal diferença entre engenheiros e cientistas de dados é o foco. Embora, exista uma sobreposição de tarefas significativa no que diz respeito as suas habilidades.

O Engenheiro de Dados é um Engenheiro de Software especializado em responder questões sobre grandes volumes de dados com restrições específicas de latência e tempo.” - Nathan Marz - Criador do Apache Storm e autor do livro “Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Realtime Data Systems".

Um dos focos de um Engenheiros de Dados é a construção da infraestrutura e arquitetura escaláveis para geração dos dados. É de sua total responsabilidade sobre os dados:

  • Coleta: por meio de serviços ou jobs.
  • Transformação: por meio de ETLs, pipelines, streamings, realtime ou batch.
  • Armazenamento: em bancos de dados, armazéns de dados e repositórios diversos.
  • Disponibilidade: por meio de serviços ou interfaces de consultas.


Vale destacar que o Engenheiro de Dados tem perfil generalista e é focado no pipeline e em bases de dados em geral.

Já o Cientista de Dados se preocupa com as análises de negócio dos dados disponibilizados pelo Engenheiro de Dados. O foco do Cientista de Dados está na análise estatística nos dados e na criação de modelos preditivos usando algoritmos de aprendizado de máquina. O Cientista de dados usa a infraestrutura e pipeline de dados criados e mantidos pelo Engenheiro de Dados.

O Cientista de Dados é o “cliente” de infraestrutura e pipeline dados. E é daí que este profissional consegue conduzir pesquisas de alto nível para identificar tendências e extração de conhecimento para tomada de decisões de um negócio.

Ferramentas Open Source para Ciência e Engenharia de Dados:

Data Science
 

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Serviços de Consultoria e Suporte Ciência de Dados

As APIs em Python para Análise de Dados e Algoritmos de Machine Learning tornaram-se padrão para a maioria dos projetos que envolvam Ciência ou Engenharia de Dados. E a 4Linux está apta para desenvolver projetos de:

  • Consultoria em projetos de Machine Learning;
  • Análise exploratória de dados;
  • Desenvolvimento de Sistemas de Recomendação;
  • Busca de documentos por similaridade;
  • Classificação de documentos;
  • Busca por padrões de fraudes;
  • Deep Learning aplicado a problemas que envolvam imagem e documentos de texto;
  • Visualização de dados;
  • Processamento de Alto Desempenho com Python aplicado a algoritmos de Machine Learning e algoritmos de Análise de Dados

Serviços de Consultoria e Suporte Engenharia de Dados

Usando preferencialmente soluções open source ou os serviços de bigdata da Google Cloud Platform, os serviços de engenharia de dados incluem:

  • Planejamento e arquitetura de Big Data usando ferramentas OpenSource ou nuvem com Google Cloud Plataform;
  • Consultoria para instalação e configuração do Cluster ou Data Lake (HDFS, Google Cloud Storage);
  • Consultoria para definição de viabilidade para a implantação On Premise ou Nuvem;
  • Consultoria na engenharia de como os dados devem ser armazenados;
  • Consultoria e desenvolvimento de processos de ingestão de dados;
  • Consultoria e desenvolvimento de criação de modelos para análise preditiva;
  • Consultoria para formação de equipe para Big Data interna (engenheiros de dados, cientistas de dados, programadores e profissionais para infraestrutura de Clusters);
  • Aplicação de Big Data em AWS, GCP e Azure;

Tecnologias que somos especialistas:

  • Ecossistema Apache Hadoop e Apache Spark (100% Open Source);
  • Distribuição Hadoop Hortonworks e Cloudera;
  • Spark, PySpark, Google Cloud Dataprep, Google Cloud Dataflow
  • Data warehouse com Hive, Google BigQuery;
  • Banco de dados: MongoDB, Hbase, Google BigTable;
  • Integração com Elasticsearch.
 
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Temos expertise para construir seu Cluster de Big Data ‘on premise’ ou na nuvem.

4linux

A 4Linux é parceira oficial da Cloudera e da MongoDB.

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Conheça também nossos treinamentos voltados para BigData.

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