تفاوت CPU و GPU در یک سیستم محاسباتی چیست؟

CPU  مغز کامپیوتر است و GPU روح آن! CPU و GPU دو اصطلاح رایج در حوزه کامپیوتر و فناوری هستند. با این حال، افراد بسیاری ممکن است تفاوت میان آن‌ها را ندانند. در طول دهه گذشته، GPU یا پردازنده گرافیکی از رایانه‌ها فراتر رفته‌اند و نقش بزرگی در رونق هوش مصنوعی داشته‌اند. آن‌ها به یک بخش کلیدی در ابر کامپیوترهای مدرن تبدیل شده‌اند و در صنعت گیمینگ حرف زیادی برای گفتن دارند. پردازنده‌های گرافیکی به شتاب‌دهنده‌هایی تبدیل شده‌اند که به انواع کارها از رمزگذاری گرفته تا شبکه و هوش مصنوعی سرعت می‌بخشند. حال بیایید به تفاوت CPU و GPU و مزایای استفاده از هرکدام نگاهی بیاندازیم.

تعریف CPU و GPU چیست؟

CPU که مخفف کلمه "واحد پردازش مرکزی" است که به اختصار "پردازنده" نامیده می‌شود. اجرای رایانه شما برعهده پردازنده است و تمام فرآیندهای رایانه را مدیریت می‌کند. در یک کلام، اگر CPU نداشته باشید، کامپیوتر هم نخواهید داشت!

GPU یا واحد پردازش گرافیکی که "کارت گرافیک" نیز نامیده می‌شود، گرافیک‌های روی صفحه نمایش را اجرا می‌کند. پردازنده‌ گرافیکی نیز برای عملکرد رایانه حیاتی است و بدون آن‌ چیزی روی صفحه نمایش خود نمی‌بینید. با این حال، آن‌ها همیشه به صورت مجزا در دسترس نیستند؛ بسیاری از CPU ها دارای GPU داخلی هستند. با این حال، کارت‌ گرافیک فضای زیادی ندارد. اگر می‌خواهید از بازی‌ها یا نرم افزارهای گرافیکی پیشرفته مانند مدل سازی سه بعدی استفاده کنید، به گرافیک‌ سطح بالا و در واقع یک GPU مجزا نیاز دارید.

چرا دو پردازنده متفاوت داریم؟

خب تا حدودی با تفاوت CPU و  GPU آشنا شدید. پردازنده‌ها از میلیون‌ها میلیون ترانزیستور کوچک با چندین هسته تشکیل شده‌اند و برای مدیریت پردازش کامپیوتر بسیار حائز اهمیت می‌باشند. اقدامات حیاتی مانند اجرای سیستم عامل و برنامه‌ها بدون آن امکان پذیر نخواهد بود. CPU همان چیزی است که سرعت کلی یک کامپیوتر را تعیین می‌کند. پردازنده‌های گرافیکی ماهیت تخصصی‌تری دارند. آن‌ها پردازش‌های بیشتری را به صورت موازی انجام می‌دهند. GPU برای استفاده در برنامه‌های گرافیکی و بازی استفاده می‌شود. این پردازنده‌ها در بسیاری از حوزه‌های دیگر مانند هوش مصنوعی و استخراج بیت‌کوین نیز کاربرد بسیاری دارند.

تفاوت اصلی بین CPU و GPU در نحوه پردازش دستورالعمل‌های داده شده به آن‌هاست. از نظر انسانی، می‌توان گفت که CPU استاد انجام یک کار در هر زمان است، در حالی که GPU می‌تواند چندین کار را همزمان انجام دهد. CPU مجموعه‌ای از داده‌ها را به ترتیب پردازش می‌کند. پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند داده‌ها را در واحدهای پردازشی متعددی که برای کارهای خاص طراحی شده‌اند، پخش کنند.

رابطه و تفاوت CPU و GPU

این که این دو مفهوم باهم متفاوت هستند به این معنی نیست که یکی از دیگری بهتر باشد. CPU می‌تواند همان محاسبات انجام شده توسط GPU را انجام دهد اما هر کدام از آن‌ها کاربرد خاصی در دنیای فناوری امروز ما دارند.

افزایش عملکرد رایانه تنها با هماهنگی صحیح CPU و GPU امکان پذیر خواهد بود. GPU قرار نیست جایگزین CPU شود و پردازنده هنوز هم نقش اصلی محاسبات را ایفا می‌کند. این همان چیزی است که تصمیم می‌گیرد داده‌ها را پردازش یا به GPU منتقل کند. برای مثال، در حالی که یک CPU می‌تواند محاسبات یکسانی را انجام می‌دهد، GPU اغلب به دلیل نحوه طراحی آن استفاده می‌شود. در داخل GPU دستورالعمل‌های متعددی وجود دارد که می‌توانند دوباره استفاده شوند. این دستورالعمل‌ها طوری طراحی شده‌اند که به صورت موازی اجرا می‌شوند.

تفاوت CPU و GPU در نحوه کار آن‌ها

CPU و GPU به دلیل نحوه ساخت کارهای متفاوتی انجام می‌دهند. یک CPU فرآیندها را به صورت سریالی روی هسته‌های خود اجرا می‌کند. بیشتر پردازنده‌ها دارای 4 تا 8 هسته هستند، اگرچه CPU های سطح بالا می‌توانند تا 64 هسته داشته باشند. هنگامی که رایانه در حال اجراست، هر هسته یک فرآیند را به تنهایی اجرا می کند، مانند ثبت ضربه‌های کلید هنگام تایپ. هسته‌های دیگر تمام فرآیندهایی را که در Task Manager ویندوز شما اجرا می‌شوند، مدیریت می‌کنند. 

GPU اما روشی متفاوتی برای محاسبات دارد. هنگامی که یک کار به آن‌ها داده می‌شود، GPU آن را به هزاران کار کوچک‌تر تقسیم می‌کند و سپس همه آن‌ها را به طور همزمان پردازش می‌کند؛ نه به ترتیب. به همین دلیل پردازنده‌های گرافیکی برای مدیریت فرآیندهای بزرگی که از بخش‌های کوچک زیادی مانند گرافیک‌های سه‌بعدی تشکیل شده‌اند، مناسب‌ترند.

اگرچه GPU در عملکرد پردازشی یک واحد محاسباتی ضعیف‌تر از CPU عمل می‌کند، تعداد زیادی از واحدهای محاسباتی می‌توانند همزمان باهمکار کنند و عملکرد آن در محاسبات زیاد بهتر از CPU است. به طور خلاصه، CPU برای عملیات پیچیده عالی است، در حالی که GPU در انجام عملیات ساده روی داده‌های بزرگ عملکرد قابل قبولی ارائه می‌دهد.

تفاوت CPU و GPU از نظر قدرت

اگرچه GPU هسته‌های بیشتری نسبت به CPU دارد، اما از نظر سرعت کلاک قدرت کمتری دارد. به طور معمول، سرعت کلاک GPU بین 500 تا 800 مگاهرتز با هسته‌های متراکم‌تر روی یک تراشه واحد است. برعکس، CPU امروزه می‌تواند با سرعت 3.5 تا 4 گیگاهرتز حرکت کند. پردازنده‌های گرافیکی به دلیل داشتن مجموعه دستورالعمل‌های محدود، تطبیق‌پذیری کمتری دارند. به این ترتیب، تعداد زیاد هسته‌های GPU و موازی‌سازی که انجام می‌دهند، می‌تواند قدرت کم آن‌ها را جبران کند.

تفاوت CPU و GPU از نظر حافظه

رم GPU حافظه اختصاصی است. این یک رابط بسیار گسترده با مسیرهای کوتاه و یک اتصال P2P است و به سرعت بسیار بالاتری نسبت به حافظه موجود در CPU دارد. رم CPU یک حافظه سیستم است و زمانی که با سرعت پایین کار می‌کند، باز هم به قدرت بیشتری برای پردازش نیاز دارد. از لحاظ طراحی داخلی، هر دوی این حافظه‌ها بسیار شبیه به یکدیگر هستند.

تفاوت CPU و GPU از نظر مدت زمان سوئیچ 

زمان سوئیچ یا Context Switch Time به زبان ساده، مدت زمانی است که واحد پردازش برای اجرای یک فرآیند طول می‌کشد. جابجایی CPU میان چندین رشته نسبتا کند است؛ چرا که باید اطلاعات را در رجیسترها ذخیره کند. با بازیابی این اطلاعات در صورت نیاز، کش را پاکسازی کنید. این عملیات بخش بزرگی از منابع را مصرف می‌کند. از طرفی دیگر، هیچ سوئیچینگی در GPU وجود ندارد. آن‌ها معمولا فقط یک کار را در یک زمان مشخص اجرا می‌کنند.

مزایای CPU و GPU

CPU مزایای مختلفی دارد. آن‌ها سازگار و بادوامند. CPU ها به طور گسترده ساخته و عرضه می‌شوند و در نتیجه مقرون به صرفه می‌باشند. آن‌ها قادر به انجام مولتی تسک در رایانه هستند و با دقت بیشتری در محاسبات ریاضی کار می‌کنند. یک CPU قدرتمند می تواند از نظر عملکرد برای استفاده معمولی از یک کامپیوتر بهتر از یک GPU عمل کند. CPU ها معمولا حافظه کش گسترده‌ای دارند که به آن‌ها اجازه می‌دهد مجموعه وسیع‌تری از دستورالعمل‌های خطی را مدیریت کنند. آن‌ها می‌توانند محاسبات عمیق‌تر را مدیریت کنند که برای کارهای تخصصی اهمیت بسیاری پیدا کرده‌اند.

از طرفی دیگر، GPU از صدها هسته تشکیل شده است و می‌تواند عملیات موازی زیادی را انجام دهد. پردازنده‌های گرافیکی را می‌توان در هر جایی برای پردازش تصویر استفاده کرد. GPU با حافظه خود برای انجام تمام وظایف و پردازش‌های مرتبط با گرافیک ارائه می‌شود.

نتیجه گیری

CPU برای انجام طیف وسیعی از وظایف به کار گرفته می‌شود. GPU برای مالتی تسکینگ ساخته شده است و معمولا تنها یک وظیفه را پشتیبانی می‌کند: پردازش گرافیکی. تفاوت اصلی بین CPU و GPU این است که CPU کمترین تاخیر را همیشه در اولویت قرار می دهد. در مقابل، پردازنده‌های گرافیکی بر توان عملیاتی بالا تاکید دارند. اکنون که درک خوبی از تفاوت GPU و CPU دارید، می‌توانید به شیوه بهتری از این اجزا استفاده کنید.

رونمایی از نمایشگر جدید LG که 20 درصد کش می‌آید

نمایشگرهای آزاد یا نمایشگرهای قابل گسترش قابلیت‌هایی مانند کشیده شدن، تا شدن و حتی چرخش را دارند. ال جی از سال 2020 در حال کار بر روی این نمایشگر کشسانی است که گفته است تا سال 2024 میلادی این فرایند به پایان می‌رسد. مانیتورهای LG با دقت نمایش بالا، رنگ‌های واقعی و زمان پاسخگویی کوتاه، تجربه‌ای متفاوت را به کاربران ارائه می‌دهد. LG انقلابی در تکنولوژی ایجاد کرده است. نمایشگر جدید LG دارای ساختاری منعطف خواهد بود که ابعاد آن تا 20 در صد کش می‌اید. 

معرفی نمایشگر جدید LG

زمان زیادی از ورود نمایشگرهای تاشو به دنیای گوشی‌های هوشمند نمی‌گذرد، در حالی که شرکت‌ها امروزه شروع به کار روی نسل بعدی نمایشگرها کرده‌اند. LG از نمایشگری رونمایی کرده که 12 اینچی است و تا14  اینچ کش می‌اید. LG اعلام کرده است که زیر لایه مواد سیلیکونی باعث می‌شود تا انعطاف پذیری این نمایشگر جدید به میزان قابل توجهی افزایش یابد.

این نمایشگر جدید LG علاوه بر کشسانی بودن تاب هم می‌خورد. نام نمایشگر جدید LG  نمایشگر free-form   )بدون فرم( است. از نمایشگر جدید LG  می‌توان در صنایع مختلف مانند لوازم خانگی و پوشاک استفاده کرد. در حال حاظر صفحه نمایش قابل گسترش پس از نمایشگرهای تاشو به عنوان جدیدترین فناوری شناخته شده است.

کاربرد نمایشگر جدید LG در صنایع مختلف 

از نمایشگر جدید LG می‌توان در صنایع مختلفی از جمله: مد، گجت‌های پوشیدنی و دنیای گیمینگ گرفته تا دنیای خودرو و هواپیما استفاده کرد. این نمایشگر با تراکم پیکسل 100 در هر اینچ، عملکردی مشابه تلویزیون 40 اینچی با رزولوشن 4K دارد و به ‌طور کامل از رنگ‌های RGB پشتیبانی می‌کند. 

نمایشگر جدید LG بر روی یک بستر خاص سیلیکون ساخته شده است که حتی برای لنزهای تماس هم مورد استفاده قرار می‌گیرد. تا یک بستر انعطاف پذیر، با استفاده از LEDهای ریز به عنوان منبع نور تشکیل شود.  این پنل دارای میکرو LED با اندازه‌ای کوچک‌تر از 40 میکرومتر است که به ‌جای سیم‌های صاف، با فنرهای S شکل به یکدیگر متصل شده‌اند. با این طراحی، نمایشگر می‌تواند بدون شکستگی تا 20 درصد کشیده شود.

از قبل هم گوشی‌هایی با نمایش تاشو، تلوزیون‌های لوله شدنی و نمایشگرهایی که می‌توان به صورت دستی در زوایای مختلف خم شوند مورد استفاده کاربران قرار گرفته است. البته قابل ذکر است که صفحه نمایش گوشی‌های هوشمند و کمپانی‌های دیگر فقط قابلیت تا شدن دارند و کشیده‌‎تر از چیزی که هستند، نمی‌شوند. 

چگونه یک نمایشگر خم می‌شود؟

استفاده از زیر لایه سیلیکونی با کیفیت بالا در لنزهای تماس باعث می‌شود که لنز نرم انعطاف پذیر باقی بماند تا در هنگام خم شدن تا شدن یا کشیده شدن شکسته نشود. در غیر این صورت، برای نمایش تصاویر به منبع نور میکرو LED نیاز است. استفاده از این ویژگی باعث می‌شود در مقایسه با هر چیزی که  در حال حاظر در بازار موجود است بسیار مقاوم‌تر و با دوام‌تر باشد.

شاید در آینده چنین نمایشگرهای منعطفی حتی با وضوح بالاتر هم داشته باشیم، نمایشگری که همتراز یا حتی فراتر از بهترین چیزی است که در حال حاضر در بازار شاهد آن هستیم. این امر به معنای آغاز عصر جدیدی است که در آن نمایشگر دستگاه‌ها در هنگام سقوط یا در اثر ضربه شدید شکسته نمی‌شوند.

اولین نمایشگرهای با قابلیت کشسانی

البته این نمایشگر جدید LG اولین نمونه در نوع خود نیست، بلکه ما قبلا هم نمونه‌های اولیه نمایشگر قابل انعطاف را دیده‌ایم. مانند نمونه‌ای از Royole در سال گذشته. هر چند که می‌تواند تا 30 درصد قابلیت کشسانی داشته باشد و کیفیت تصویر در این فناوری می‌تواند به 120 ppi برسد. اما واحد نمایشی آن تنها یک پنل کوچک 2.7 اینچی با وضوح 96 در 60 پیکسل بود. 

انواع مانیتورهای LG 

Monitor de Gaming این مانیتور در محدوده Ultra-Gear یا Ultraـ Wide با ویژگی‌های پیشرفته مانند Flicker ایمن، همگام‌ سازی تطبیقی یا سازگاری G-Sync برای کاربران ایده‌آل است.

Monitor Touchscreen نمایشگرهای لمسی برای برنامه‌های POS، مجلات، سوپر مارکت‌ها، رستوران‌ها، داروخانه‌ها، هتل‌ها، بانک‌ها و برنامه‌های مختلف برای تراکنش‌های تجاری و برای ارائه خدمات کاربردی مناسب هستند. 

  Monitor 4K وضوح تصویر خیره کننده نمایشگرهای 4k برای تصویری شفاف و نمایش جزئیات، مانیتورهای سینمایی 4k ال جی تجربه تماشایی متفاوتی را به شما ارائه می‌دهند. وضوح تصویر حیرت انگیز مانیتورهای k4 باعث می‌شوند تا تصاویر طبیعی داشته باشند. مانیتورهای k4 نیم میلیون پیکسل بیشتر از وضوح UHD را دارند و همراه با توانایی تولید بیش از یک میلیون رنگ، لذت نمایشی فوق ‌العاده‌ای را به کاربران می‌دهد. 

Monitor IPS  برای دیدن رنگ‌های زنده و حقیقی، نمایش عمیق رنگ مشکی و وضوحی عالی در هر زاویه‌ای نسبت به نمایشگرهای دیگر استفاده می‌شود. 

مانیتورهای Office از مزایای مانیتورهای Office می‌توان به شخصی سازی محیط کار برای انجام همزمان چند کار، دسترسی راحت به گزینه‌های شخصی و رویت بهتر رنگ‌ها اشاره کرد. مانیتورهای Office، مانیتورهای مخصوص مورد استفاده در دفاتر برای انجام کارهای روزانه هستند. 

مانیتورهای عریض 21:9 فرقی ندارد برای بازی باشد یا کار، با مانیتورهای عریض 21:9 LG از هر زاویه‌ای که نسبت به مانیتور باشید، تصاویری کریستالی، HD و خیره کننده را خواهید دید. مانیتورهای عریض 21:9 ال جی برای گیمرها، حرفه‌ای‌ها و تمام کسانی که خواستار تجربه‌ای لذت بخش از کار با کامپیوتر خود هستند ساخته شده است.

پنل نمایشگر IPS چیست ؟

پنل‌های IPS یا همان In-Plane Switching ترند نسبتا جدیدی در تولید نمایشگرها هستند که قیمت بالاتری دارند. این پنل‌ از کریستال برای انتقال نور و در نتیجه نمایش تصویر استفاده می‌کند. با این حال چینش کریستال‌ها در پنل‌های IPS بسیار متفاوت‌ است.

چیدمان مولکول‌ها در پنل IPS به‌ صورت افقی است. بدین شکل پراکندگی نور کاهش یافته و مانیتور تصویری زنده‌تر و با رنگ‌هایی طبیعی‌تر ارائه می‌دهد. دقت رنگ و وضوح دید در نمایشگرهای IPS با تغییر زاویه دید کاربر کاهش نمی‌یابد و تصویری زنده را از تمامی زاوایا عرضه می‌کند.

این پنل‌ها در نرخ کنتراست ضعیف‌تر عمل می‌کنند اما به دلیل قابلیت تولید رنگ مشکی واقعی‌تر، تصاویر زنده‌تری ارائه می‌دهند. در پنل‌های IPS به هر سایه رنگ قرمز، سبز و آبی 8 بیت اختصاص می‌دهد که رنگ‌های واقعی 24 بیتی را تشکیل می‌دهند. در واقع پنل‌های IPS توانایی اجرای 16/7 میلیون رنگ را دارند.

همین امر این پنل‌ها را به انتخاب اول ویرایشگران حرفه‌ای تصویر و هنرمندان تبدیل کرده است. این پنل با وجود دقت رنگ فوق العاده بالا، معمولا از نرخ refresh پایین‌تری بهره می‌برد. تهیه مانیتورهای پنل IPS با نرخ refresh بالا مناسب گیمرها هم می‌باشد. اما این مدل‌ پنل نمایشگر به شدت گران و محدود است.

نتیجه گیری

در واقع نمایشگر جدید LG  یا نمایشگرهای کشسان گام بعدی تکامل صفحه ‌نمایش چرخشی و تاشو هستند. که سامسونگ و LG قبلا نمونه‌های تجاری آن‌ها را تولید کرده‌اند. سامسونگ هم البته فناوری مشابهی در دست تولید دارد و دستاوردهای خود را به نمایش گذاشته است. نکته جالب این است که گوگل در حال حاضر سرمایه گذاری هنگفتی روی LG Display کرده و امید دارد تا نمایشگرهای OLED خمیده در ابعاد کوچک برایش تولید کند.

نیازها و پیش نیازهای علم داده و استفاده کاربردی از این چرخه‌ی حیاتی

علم داده یک حوزه بین رشته‌ای است که از روش‌های علمی، فرآیندها و الگوریتم‌ها برای استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار استفاده می‌کند. Data Science به داده کاوی، یادگیری ماشین و کلان داده مرتبط است. امروزه با توجه به حجم انبوه داده‌ای که تولید می‌شود، علم داده بخش ضروری بسیاری از صنایع می‌باشد که یکی از موضوعات داغ در مباحث فناوری اطلاعات بوده که محبوبیت آن در طی سال‌ها افزایش یافته است. امروزه شرکت‌ها شروع به پیاده سازی تکنیک‌های Data Science برای رشد کسب و کار خود و افزایش رضایت مشتری کرده‌اند.    

Data Science حوزه مطالعاتی است که تخصص‌هایی از جمله برنامه نویسی، دانش ریاضیات و آمار را برای استخراج بینش معنادار از داده‌ها ترکیب می‌کند. متخصصان علوم داده الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را روی اعداد، متن، تصاویر، ویدئو، صدا و موارد دیگر برای تولید سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) و انجام کارهایی که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند، اعمال می‌کنند. Data Science به نوبه خود، بینشی ایجاد می‌کند که تحلیلگران و کاربران تجاری می‌توانند آن را به ارزش تجاری ملموس تبدیل کنند.

علم داده (Data Science) چیست؟

Data Science با حجم وسیعی از داده‌ها با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهای کاربردی، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم گیری‌های تجاری سر و کار دارد. این تکنولوژی از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش بینی شده استفاده می‌کند. داده‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل می‌توانند از منابع مختلف و در قالب‌های مختلف ارائه شوند. Data Science یک نیروی محرکه بین تجربیات بسیار تخصصی کاربران است که از طریق شخصی سازی و سفارشی سازی ایجاد می‌شود. این تجزیه و تحلیل می‌تواند برای ایجاد حس دیده شدن و درک مشتریان توسط یک شرکت مورد استفاده قرار گیرد.

علم داده چگونه کار می‌کند؟

Data Science شامل چندین رشته برای ایجاد نگاهی جامع، کامل و تصفیه شده به داده‌‎های خام است. دانشمندان داده باید در همه چیز از مهندسی داده، ریاضی، آمار، محاسبات پیشرفته گرفته تا تجسم ماهر باشند که بتوانند به طور موثر توده‌های درهم از اطلاعات را غربال کنند. دانشمندان داده اغلب برای ایجاد مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های دیگر، به ‌شدت به هوش مصنوعی، به ‌ویژه زیر شاخه‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، تکیه می‌کنند.

چرخه حیات علم داده 

 چرخه حیات شامل پنج مرحله مجزا است که هر کدام وظایف خاص خود را دارند:

1. ضبط: این مراحل شامل جمع آوری داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار است. مانند: اکتساب داده، دریافت سیگنال و استخراج داده. 

2. نگهداری: این مرحله شامل گرفتن داده‌های خام و قرار دادن آن‌ها به شکلی است که قابل استفاده باشد مانند: انبار داده، پاکسازی داده، مرحله بندی داده، پردازش داده و معماری داده.

3. فرآیند: دانشمندان داده، اطلاعات آماده‌ شده را دریافت می‌کنند و الگوهای آن را بررسی می‌کنند تا تعیین کنند که چقدر در تحلیل پیش‌ بینی مفید خواهد بود. داده کاوی، طبقه بندی، مدل سازی داده‌ها

4. تجزیه و تحلیل: این مرحله شامل انجام تحلیل‌های مختلف بر روی داده‌ها می‌باشد. مانند: رگرسیون، متن کاوی، تحلیل کیفی. 

5. ارتباط: در قسمت نهایی، تحلیلگران تجزیه و تحلیل‌ها را به شکل‌های قابل خواندن مانند نمودارها آماده می‌کنند. 

چه کسانی بر Data Science نظارت دارند؟

مدیران کسب و کار

مدیران کسب و کار افرادی هستند که وظیفه نظارت بر روش آموزش علوم داده را بر عهده دارند. مسئولیت اصلی آن‌ها همکاری با تیم Data Science برای مشخص کردن مشکل و ایجاد یک روش تحلیلی است. یک دانشمند داده ممکن است بر بخش بازاریابی، مالی یا فروش نظارت داشته باشد و به مدیر اجرایی مسئول بخش گزارش دهد. هدف آن‌ها اطمینان از تکمیل به موقع پروژه‌ها با همکاری نزدیک با دانشمندان داده و مدیران فناوری اطلاعات است.

مدیران فناوری اطلاعات

در رتبه دوم مدیران فناوری اطلاعات هستند. اگر عضوی برای مدت طولانی در سازمان بوده باشد، بدون شک مسئولیت‌های او بیش از سایرین مهم خواهد بود. آن‌ها در درجه اول مسئول توسعه زیرساخت‌ها و معماری برای فعال کردن فعالیت‌های علم داده هستند. تیم‌های Data Science نظارت می‌شوند و منابع مورد نیاز تیم تامین می‌شود تا اطمینان حاصل شود که کارآمد و ایمن عمل می‌کنند. آن‌ها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و نگهداری محیط‌های IT برای تیم‌های تحلیل داده باشند.

 مدیران علوم داده

مدیران علوم داده بخش نهایی کار را تشکیل می‌دهند. آن‌ها در درجه اول بر روند کاری همه اعضای تیم Data Science نظارت دارند. که همچنین فعالیت‌های روزانه تیم علم داده را مدیریت و پیگیری می‌کنند. مدیران علوم داده تیم سازانی هستند که می‌توانند برنامه ریزی و نظارت پروژه را با رشد تیم ترکیب کنند.

پیش نیازهای علم داده

در اینجا برخی از مفاهیم فنی وجود دارد که باید قبل از شروع یادگیری Data Science در مورد آن‌ها بدانید.

1. یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی ستون فقرات Data Science است. دانشمندان داده علاوه بر دانش اولیه آمار، باید درک کاملی از ML داشته باشند.

2. مدل سازی

مدل‌های ریاضی شما را قادر می‌سازد تا محاسبات و پیش‌بینی‌های سریعی را بر اساس آنچه از قبل درباره داده‌ها می‌دانید انجام دهید. مدل ‌سازی نیز بخشی از یادگیری ماشینی است و شامل شناسایی این موضوع است که کدام الگوریتم برای حل یک مسئله معین مناسب‌تر است و چگونه این مدل‌ها را آموزش دهیم.

3. آمار

آمار در هسته Data Science قرار دارد. یک آمار دقیق و درست می‌تواند به شما کمک کند تا داده بیشتری را استخراج کرده و نتایج معنی داره بیشتری کسب کنید.

4. برنامه نویسی

برای اجرای موفقیت آمیز پروژه Data Science به سطحی از برنامه نویسی نیاز است. رایج‌ترین زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R هستند  R .و Python  از محبوبیت خاصی برخوردار هستند زیرا یادگیری آن‌ها آسان است و از چندین کتابخانه برای Data Science و ML پشتیبانی می‌کنند.

5. پایگاه‌های داده

یک دانشمند داده توانمند باید بداند که پایگاه‌های داده چگونه کار می‌کنند، چگونه آن‌ها را مدیریت کند و چگونه داده‌ها را از آن‌ها استخراج کند.

مقایسه علم داده و دانشمندان داده 

Data Science به عنوان یک رشته در نظر گرفته می‌شود، در حالی که دانشمندان داده متخصصان آن حوزه هستند. دانشمندان داده لزوما مسئول مستقیم تمام فرآیندهای درگیر در چرخه حیات علم داده نیستند. به عنوان مثال: خطوط لوله داده معمولا توسط مهندسان داده اداره می‌شود اما دانشمند داده ممکن است توصیه‌هایی در مورد نوع داده ارائه دهند. در حالی که دانشمندان داده می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین بسازند، که این تلاش‌ها در سطح بزرگ‌تر به مهارت‌های مهندسی نرم‌ افزار بیشتر و بهینه ‌سازی یک برنامه برای اجرای سریع‌تر نیاز دارد.

علم داده و محاسبات ابری

راه‌حل‌های ذخیره‌ سازی ابری، مانند دریاچه‌های داده و دسترسی به زیر ساخت‌های ذخیره ‌سازی را فراهم می‌کنند که می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به راحتی دریافت و پردازش کنند. این سیستم‌ها ذخیره ‌سازی و انعطاف ‌پذیری را برای کاربران نهایی فراهم می‌کنند. پلتفرم‌های ابری معمولا برای اشتراک‌های مورد نظر کاربر، مدل‌های قیمت‌ گذاری متفاوتی دارند، تا بتواند به راحتی نیازهای کاربر را برآورده کنند.

 از فناوری‌های open source به طور گسترده در مجموعه ابزارهای Data Science استفاده می‌شود. چندین ارائه ‌دهنده ابر، از جمله IBM Cloud، کیت‌های ابزار از پیش بسته‌ بندی شده‌ای را نیز ارائه می‌کنند. که دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا مدل‌هایی را بدون کدنویسی بسازند. و دسترسی بیشتر به نوآوری‌های فناوری و بینش داده داشته باشند.

نتیجه گیری

علم داده مفهومی برای یکسان سازی آمارها، تحلیل داده‌ها، انفورماتیک و روش‌های مرتبط با آن‌ها به منظور درک و تجزیه و تحلیل پدیده‌های واقعی با داده‌ها است. Data Science از تکنیک‌ها و نظریه‌هایی استفاده می‌کند که در بسیاری از زمینه‌ها مانند: ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، علم اطلاعات استخراج شده‌اند.

مانیتورینگ دسکتاپ؛ نظارت بی وقفه کامپیوترها در هر زمان

امروزه سیستم‌های کامپیوتری یکی از مهم‌ترین بخش‌های راه اندازی کسب و کار هستند. در عصر تکنولوژی، هیچ کسب و کاری نمی‌تواند بدون داشتن یک سیستم کامپیوتری مناسب دوام بیاورد. رایانه‌ها برای انجام وظایف مختلف در سازمان کاربرد دارند، از ذخیره داده‌های مهم گرفته تا برقراری ارتباطات سریع. در دنیای امروز که کل اعضای شرکت شما روی سیستم‌های رایانه‌ای خود کار می‌کنند، نمی‌توانید عملکرد آن‌ها را با استفاده از روش‌های سنتی نظارت کنید. برای کنترل و تجزیه و تحلیل فعالیت‌های کامپیوتری کارمندان خود باید از یک نرم افزار مانیتورینگ دسکتاپ مناسب استفاده کنید. در این مقاله با مفهوم و مزایای مانیتورینگ دسکتاپ بیشتر آشنا می‌شوید!

مانیتورینگ دسکتاپ چیست؟

مانیتورینگ دسکتاپ سیستمی است که برای نظارت و ثبت فعالیت کاربر در رایانه استفاده می‌شوند. کارفرمایان از مانیتورینگ کامپیوتر برای نظارت بر بهره وری و رفتار کارکنان در محل کار استفاده می‌کنند. این سیستم هم برای کارهای حضوری و هم برای دورکاری مناسب است.

برخی مواردی که شرکت‌ها در رایانه کارمندان خود نظارت می‌کنند عبارتند از:

 نام کاربری که کارمند برای ورود به لپ تاپ یا رایانه خود استفاده می‌کند

 فعالیت کاربر مانند ضربه زدن به کلید، استفاده از اینترنت، انتقال فایل و غیره

 زمان صرف شده برای کارهای مختلف در طول ساعات کاری

 برنامه‌ها و وب‌سایت‌های استفاده شده در ساعات کاری

 ارتباطات داخلی و خارجی (پیام های فوری، ایمیل و غیره) از طریق شبکه شرکت

 مکان و آدرس IP (برای یک کارمند از راه دور)

 سایر دستگاه‌های جانبی مانند هارد دیسک، درایو USB، چاپگر و غیره

شرکت‌ها معمولا گزارش‌های فعالیت کارکنان را به عنوان بخشی از برنامه‌های خود در سرورهای امن ذخیره می‌کنند. آن‌ها می‌توانند تجزیه و تحلیل‌هایی را روی این داده‌ها اجرا کنند تا الگوهای رفتار کارکنان را شناسایی و از نتایج آن برای افزایش بهره‌وری استفاده کنند. اما چگونه سازمان می‌تواند بر تمام کامپیوترهای موجود در فضای کاری نظارت کند؟

مانیتورینگ دسکتاپ چگونه کار می‌کند؟

بیشتر شرکت‌ها از نرم افزار مانیتورینگ برای نظارت تمام سیستم‌ها (در محل و از راه دور) متصل به شبکه استفاده می‌کنند. نرم افزار نظارت یا مانیتورینگ دسکتاپ ابزاری است که به کسب و کارها کمک می‌کند تا از کارمندان خود در محل کار یا از راه دور مراقبت کنند. این نرم افزار می‌تواند یک ردیاب ساده باشد یا یک مجموعه مدیریتی جامع با ویژگی‌های نظارتی پیشرفته مانند:

 ضبط صفحه: گرفتن اسکرین شات از صفحه نمایش رایانه در فواصل زمانی منظم

 احراز هویت چند مرحله ای برای جلوگیری از سرقت اطلاعات

 نظارت بر انتقال فایل‌ها

 نظارت بر مدارک و اسناد

 تجزیه و تحلیل رفتار کاربر برای نظارت بر فعالیت کارکنان و شناسایی تهدیدات بالقوه

 ردیابی GPS و geofencing برای نظارت کارمندان از راه دور

چرا مانیتورینگ دسکتاپ در محل کار مهم است؟

نظارت بر فعالیت رایانه‌ای کارکنان به شما کمک می‌کند:

1. بهبود بهره وری کارکنان

کارمندان ممکن است حواسشان پرت شود و در طول ساعات کاری خود درگیر فعالیت‌های دیگر شوند. این امر بر کارایی کلی شرکت تاثیر می‌گذارد. اما زمانی که کارمندان بدانند که فعالیتشان تحت نظارت است، ممکن است از دسترسی به وب سایت‌ها و برنامه های غیر مرتبط با کار خودداری کنند. در نهایت این امر بهره وری آن‌ها در طول روز کاری را دوچندان می‌کند. علاوه بر این، مدیران می‌توانند خطاها و مشکلات را در زمان واقعی با مانیتورینگ تشخیص دهند و کارکنان را بر اساس آن راهنمایی کنند.

همچنین، مدیران می‌توانند از این گزارش‌ها برای شناسایی الگوهای کاری ضعیف و اتلاف وقت در طول ساعات کاری استفاده کنند. همچنین به کارکنانی که عملکرد ضعیفی دارند کمک می‌کنند تا چنین مسائلی را به بهترین شکل حل نمایند و کارایی را بهبود بخشند. همچنین با این ابزار می‌توانید به راحتی فعالیت‌های کارکنان دورکار خود را نظارت کنید.

2. جلوگیری از اعمال غیراخلاقی

شرکت‌ها معمولا برای محافظت در برابر تهدیدات خارجی خوب عمل می‌کنند، اما اغلب در تشخیص خطرات و تهدیدات بالقوه داخلی شکست می‌خورند. ممکن است کارمندان طی اقداماتی داده‌های مهم شرکت را در معرض خطر قرار دهند و بر عملیات آن تاثیر منفی بگذارد. اینگونه مسائل امنیتی معمولا به عنوان یک تهدید داخلی شناخته می‌شود زمانی که کارکنان:

 مدارک محرمانه تجاری و یا اطلاعات شخصی مشتریان یا کارمندان را با منابع خارجی به اشتراک بگذارند

 از برنامه‌ها و وب‌سایت‌هایی که داده‌ها و امنیت شبکه کامپیوتری را به خطر می اندازند استفاده کنند

 تسهیل فرایند از دست دادن داده‌ها

مانیتورینگ موثر کارمندان می‌تواند به همراه بررسی مداوم رایانه‌ها چنین تهدیداتی را به حداقل برساند. نرم افزار مانیتورینگ پیشرفته از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل رفتار کارکنان استفاده می‌کند. به همین ترتیب شرکت‌ها می‌توانند تهدیدات بالقوه را پیش بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه را برای جلوگیری از آن‌ها انجام دهند.

3. دستورالعمل‌های امنیتی

بسته به ماهیت کار، مشاغل باید برخی از استانداردهای امنیتی را رعایت کنند. اما اطمینان از اینکه تمام کارمندان به دستورالعمل‌ها پایبند باشند به یک چلش برای مدیران تبدیل شده بود. خوشبختانه، بیشتر نرم افزارهای مانیتورینگ دسکتاپ مطابق نیازهای سازمان‌ سفارشی سازی می‌شوند تا مطابق با چنین قوانین و استانداردهایی عمل کنند. به عنوان مثال، سازمان مراقبت‌های بهداشتی‎ از ابزار مانیتورینگ استفاده می‌کند تا از اطلاعات شخصی بیماران سوء استفاده نشود. با این حال، برای بهره‌مندی کامل از مزایای مانیتورینگ دسکتاپ باید در پیاده سازی این راهکار دقت کنید.

چرا به سیستم مانیتورینگ دسکتاپ نیاز دارید؟

نرم افزار نظارت بر کارمندان می‌تواند یکپارچگی و کارایی را در عملیات کسب و کار شما به ارمغان بیاورد. با نرم افزار مانیتورینگ می‌توانید عملکرد سازمان خود را با روش‌های مختلف ارتقا دهید.

 مانیتورینگ کارایی کارکنان

 جریان روان ارتباطات

 بهینه سازی منابع شرکت

 ایمن سازی سیستم نرم افزاری شرکت

 ارزیابی عملکرد و غیره.

بهترین روش‌های مانیتورینگ دسکتاپ

در اینجا چند استراتژی وجود دارد که با استفاده از آن می‌توانید تیم‌های خود را به طور ایمن و موثر نظارت کنید:

 نرم افزار مانیتورینگ دسکتاپ مناسب را برای نیازهای کسب وکار خود شناسایی کنید.

 قوانین نظارت بر دسکتاپ خود را تعیین کنید و رضایت کارمندان را در این مورد جویا شوید.

 یک نرم افزار مانیتورینگ ایمن انتخاب کنید که از حریم خصوصی کارمندان محافظت می‌کند.

 اطلاعات شخصی و رمز عبور کارمند را ثبت نکنید.

 مانیتورینگ شبکه و سایر دستورالعمل‌های امنیتی را دنبال کنید.

 اگر تیم کاملا دورکار دارید، به دنبال نرم افزاری باشید که آن‌ها را بهتر درگیر کند.

مزایای مانیتورینگ دسکتاپ

بزرگ‌ترین مزیت راهکار نظارتی و نگهداری دسکتاپ این است که می‌توانید مشکلات را قبل از شدیدتر شدن شناسایی کنید. مشکلات حل نشده می‌توانند به مشکلاتی تبدیل شوند که باعث خرابی سخت افزار شود. شما می‌توانید بیشتر این مشکلات را به سادگی با تشخیص زودهنگام و حل به موقع آن‌ها از بین ببرید. راهکار مانیورینگ دسکتاپ می‌تواند استفاده از CPU، فضای دیسک و حافظه سیستم شما را بررسی کند. اگر چیزی غیرعادی به نظر می‌رسد، می‌توانید روی این نرم افزار حساب کنید تا مشکل را به سرعت حل کند.

به روز نگه داشتن همه رایانه‌ها با آخرین به روز رسانی‌های امنیتی بسیار دشوار است. راهکار مانیتورینگ دسکتاپ به روز رسانی‌ها را به محض انتشار آن‌ها اجرا می‌کند، به طوری که دیگر نیازی نیست نگران رفع مشکل یا باگ نرم افزاری باشید. در عوض، می‌توانید بر روی پیشبرد فعالیت‌های خود به صورت عادی تمرکز کنید. 

نتیجه گیری

سازمان‌ها باید سیستم‌های کامپیوتری خود را در شرایط کاری مناسب نگه دارند تا سرمایه گذاری‌های سخت افزاری قابل توجه خود را به حداکثر برسانند. علاوه بر این، شما به افرادی در میان کارمندان خود نیاز دارید که آموزش دیده باشند و از پس این مشکلات فناوری برآیند. مانیتورینگ دسکتاپ به سازمان‌ها در بهبود بهره وری، انطباق و امنیت داده‌ها کمک می‌کند. شما می‌توانید از ابزارهای مانیتورینگ و روش‌های ذکر شده در بالا برای ایجاد یک برنامه نظارتی و دستیابی به اهداف تجاری خود استفاده کنید. نرم افزار مانیتورینگ کامپیوتر مزایای زیادی را برای مشاغل فراهم می‌کند. با ردیابی فعالیت کارکنان، می‌توانید بهره‌وری را افزایش دهید، تهدیدات امنیتی بالقوه را شناسایی کنید و بر رعایت سیاست‌های شرکت نظارت کنید.

مهندس داده چه نقشی در کسب و کارهای امروزی دارد؟

مهندسان داده اغلب مسئول ساخت الگوریتم‌ها برای دسترسی به داده‌های خام هستند. اما برای انجام این کار، مهندسان داده باید اهداف یا نیازهای یک شرکت یا مشتری را کامل متوجه شوند، زیرا همراستایی استراتژی‌های داده با اهداف تجاری بسیار مهم است، به‌ ویژه زمانی که مهندسان داده درگیر مجموعه داده‌ها و پایگاه‌های داده بزرگ و پیچیده هستند. سازمان‌ها برای جمع آوری حجم عظیمی از داده‌ها به Data Engineer نیاز دارند. 

تعریف مهندس داده 

Data Engineer یک کارشناس فناوری اطلاعات است. وظیفه اصلی کارشناس مهندس داده تهیه داده‌ها برای استفاده‌های تحلیلی یا عملیاتی می‌باشد. مهندسان داده در ارتباط با تیم‌های علم داده کار می‌کنند و شفافیت داده‌ها را بهبود می‌بخشند و کسب ‌و کارها را قادر می‌سازند تا تصمیمات تجاری قابل اعتمادتری بگیرند. آن‌ها داده‌ها را ادغام و پاکسازی می‌کنند. 

هدف مهندسان داده دسترسی آسان به داده‌ها و بهینه سازی اکوسیستم کلان داده سازمان‌ها است. مهندسان داده علاوه بر دسترسی به داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌های خام را برای ارائه  پیش بینی و نشان دادن روندهای کوتاه مدت و بلند مدت ایجاد می‌کنند. بدون مهندسی داده، درک حجم عظیمی از داده‌هایی که در دسترس کسب و کارها هستند غیر ممکن خواهد بود.  

یک مهندس داده چه کارهایی را باید انجام ‌دهد؟

مهندسان داده برای ساختن سیستم‌هایی کار می‌کنند، که داده‌های خام را جمع آوری و مدیریت کنند تا بتوانند اطلاعات قابل استفاده را برای تفسیر دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری ارسال کنند. هدف نهایی یک Data Engineer این است که داده‌ها را در دسترس قرار دهد، تا سازمان‌ها بتوانند از آن برای ارزیابی و بهینه سازی عملکرد سازمان استفاده کنند. مهندسان داده سیستم‌هایی را برای جمع آوری، اعتبار سنجی، آماده سازی داده‌های با کیفیت بالا می‌سازند.  

مسیر شغلی مهندسان داده چگونه است؟   

Data Engineer برای همیشه نقش ثابتی ندارد بلکه بسیاری از مهندسان داده به عنوان مهندس نرم افزار  یا تحلیلگر هوش تجاری می‌توانند تغییری در مسیر شغلی خود داشته باشند. بنابراین هنگامی که در حال پیشرفت در رشته مهندس داده هستید، این احتمال وجود دارد که بتوانید به سمت نقش‌های مدیریتی نیز حرکت کنید یا یک معمار داده شوید.

مهارت‌هایی که برای تبدیل به یک مهندس داده باید بلد باشید 

کدنویسی: مهارت در زبان‌های برنامه نویسی برای نقش مهندس داده بسیار ضروری است، بنابراین برای یادگیری و تمرین مهارت‌های خود دوره‌هایی را در نظر بگیرید. زبان‌های برنامه نویسی رایج برای مهندسی داده عبارتند از: SQL، NoSQL، Python، Java، R و Scala.

سیستم‌های ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری): ETL فرآیندی است که توسط آن داده‌ها را از پایگاه‌های داده و سایر منابع به یک مخزن واحد مانند: یک انبار داده منتقل می‌کند. ابزارهای رایج ETL عبارتند از : Xplenty، Stitch، Alooma و Talend.

ذخیره سازی داده‌ها: تمام داده‌ها نباید به یک شکل ذخیره شوند، به خصوص وقتی صحبت از کلان داده می‌شود. همانطور که راه حل‌های داده را برای یک شرکت طراحی می‌کنید، باید بدانید که برای مثال: چه زمانی از یک دریاچه داده در مقابل یک انبار داده استفاده کنید.

اتوماسیون و اسکریپت نویسی: اتوماسیون بخشی ضروری از کار با کلان داده است، زیرا سازمان‌ها قادر به جمع آوری اطلاعات زیادی هستند. شما باید بتوانید اسکریپت‌هایی بنویسید که کارهای تکراری را به صورت خودکار انجام دهد.

ابزارهای کلان داده: مهندسان داده فقط با داده‌های معمولی کار نمی‌کنند. آن‌ها اغلب وظیفه مدیریت کلان داده را بر عهده دارند. امروزه ابزارها و فناوری‌ها در حال تکامل هستند و بسته به شرکت‌ها متفاوت می‌باشند، اما برخی از محبوب‌ترین آن‌ها عبارتند از: Hadoop، MongoDB و Kafka.

Hadoop یک چارچوب مهندسی داده محسوب می‌شود. که برای ذخیره و محاسبه مقادیر زیادی داده با استفاده از شبکه‌ای از رایانه‌ها استفاده می شود. 

آپاچی کافکا یک ابزار محبوب برای ساخت خطوط لوله استریم است و بیش از 80 درصد از شرکت‌ها از آن استفاده می‌کنند. به عنوان مثال: نتفلیکس از کافکا برای پردازش بیش از 500 میلیارد رویداد در روز استفاده می‌کند، از فعالیت‌های مشاهده کاربر گرفته تا گزارش‌های خطا.

Striim یک پلتفرم ادغام داده است. که توسط مهندسان داده برای ادغام داده‌ها استفاده می‌شود. 

رایانش ابری: شما باید فضای ذخیره سازی ابری و رایانش ابری را درک کنید زیرا شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای سرورهای فیزیکی را با خدمات ابری مبادله می‌کنند. مبتدیان بهتر است یک دوره آموزشی در زمینه خدمات وب آمازون (AWS) یا Google Cloud در نظر بگیرند.

امنیت داده‌ها: در حالی که برخی از شرکت‌ها ممکن است تیم‌های اختصاصی امنیت داده داشته باشند، اما بسیاری از مهندسان داده وظیفه دارند تا داده‌ها را به طور ایمن مدیریت و ذخیره کنند تا بتوانند از گم شدن یا سرقت داده‌ها محافظت کنند.

مهندسان داده از چه ابزارهایی استفاده می‌کنند؟ 

هیچ ابزار یکسانی وجود ندارد که مهندسان داده از آن استفاده کنند. در عوض، هر سازمانی بر اساس نیازهای تجاری که دارد از ابزارهایی متفاوت استفاده می‌کند. با این حال، در متن زیر برخی از ابزارهای محبوبی که مهندسان داده استفاده می‌کنند آورده شده است. احتیاج نیست در اینجا بر همه ابزارها تسلط داشته باشید، اما توصیه می‌کنیم اصول هر ابزار اصلی را بیاموزید.

پایگاه داده: در دنیای امروز ابزارها و فناوری‌ها دائما در حال تکامل هستند، SQL ابزاری اساسی برای مهندسان داده است. SQL زبان برنامه نویسی استاندارد برای ایجاد و مدیریت سیستم‌های پایگاه داده رابطه‌ای (مجموعه‌ای از جداول که از سطر و ستون تشکیل شده) است.

پایگاه‌های داده NoSQL غیر جدولی هستند و بسته به مدل داده‌هایشان می‌توانند به شکل یک نمودار یا یک سند باشند. پایگاه داده‌های معروف SQL شامل: MYSQL، PostgreSQL و Oracle می‌باشند. MongoDB، Cassandra و Redis نمونه‌هایی از پایگاه‌های داده محبوب NoSQL هستند.

پردازش داده‌ها: یکی از وظایف مهندسان داده اهمیت پردازش داده‌ها، برای کسب و کارهای امروزی در زمان مناسب برای ارتقای تصمیمات تجاری است. در اصل مهندسان داده مسئول ساخت خطوط لوله انتقال داده و پردازش داده‌ها در زمان مناسب هستند. آپاچی اسپارک یک موتور تحلیلی است که برای پردازش‌هایی با سرعت بالا استفاده می‌شود. 

زبان‌های برنامه نویسی: مهندسان داده حداقل باید به یک زبان برنامه نویسی، برای ایجاد راه حل‌های نرم افزاری برای چالش‌های داده، مسلط باشند. پایتون به عنوان محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان برنامه نویسی در جامعه مهندسی داده در نظر گرفته می‌شود. 

مسئولیت‌های مهندس داده 

• ساخت و نگهداری زیر ساخت داده برای استخراج، تبدیل و بارگذاری بهینه داده‌ها از منابع متنوعی مانند: خدمات وب آمازون (AWS) و پلتفرم‎های کلان داده ابری گوگل.

• اطمینان از دسترسی به داده‌ها در هر زمان و اجرای سیاست‌ها، حفظ داده‌های شرکت با توجه به حریم خصوصی و محرمانه بودن داده‌ها.

• بهبود قابلیت اطمینان، سرعت و عملکرد سیستم‌های داده.

• ایجاد انبارهای داده، خطوط لوله (اصلی‌ترین وظیفه یک مهندس داده ساخت کانال‌های انتقال اطلاعات است که به آن خطوط لوله می‌گویند) و سیستم‌های گزارش دهی بهینه برای حل مشکلات تجاری.      

نتیجه گیری

مهندسان داده مسئول طراحی، نگهداری و بهینه سازی زیر ساخت داده برای جمع آوری و مدیریت داده‌ها هستند. آن‌ها مسئول ایجاد خطوط لوله هستند که داده‌های خام را به فرمت‌های قابل استفاده برای دانشمندان داده و سایر مصرف کنندگان داده تبدیل می‌کنند. نقش مهندس داده برای رسیدگی به جنبه‌های داده‌ اصلی، با مهندسی نرم افزار و علم داده تکامل یافته است.

مهندسان داده از اصول مهندسی نرم افزار برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که فرآیند جریان داده‌ها را به صورت خودکار انجام می‌دهد. مهندسان داده همچنین با دانشمندان داده همکاری می‌کنند تا زیر ساخت یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده را از آزمایش کنند.