Сборник научных статей научно-практической конференции «Байтанаевские чтения-Х»

350 
түсініктерді, машиналық оқытуды және Python немесе R сияқты бағдарламалау 
тілін білуі керек деректерді жалпы және нақты талаптар бойынша сұрыптауда 
өзінің шеберлігін айқындап отыр, себебі, деректерді жинау, деректерді тазалау 
және өңдеу қазіргі уақытта өте кең таралған, өйткені компанияларға нарық пен 
тұтынушылар туралы ақпаратты жинау үшін деректердің маңыздылығы артып
келеді. 
Деректер ғалымдарының міндеттеріне деректердің үлкен көлемін жинау 
және оларды әрекет етуші түсініктерге түрлендіру, ең маңызды әлеуетке ие 
деректер-аналитикалық шешімдерді анықтау және деректердің дәлдігі мен 
тиімділігін оңтайландыру үшін деректерді тазалау және тексеру, деректерді 
визуализациялау арқылы компанияның мүдделі тараптарына барлық нәтижелі 
бақылаулар мен қорытындыларды хабарлауды айта аламыз 
Деректер инженерінің негізгі жұмысы деректерді зерттеушілер пайдалана 
алатындай форматтарға түрлендіру үшін сенімді инфрақұрылымды жобалау 
және құрастыру болып табылады. Қолданылатын пішімдерге жасырын 
жартылай құрылымды және құрылымдалмаған деректерге масштабталатын 
құбыр желілерін құрудан басқа, деректер инженерлері үлкен деректер 
жиынындағы маңызды үрдістерді анықтауы керек. Негізінде, деректер 
инженерлері шикі деректерді аналитикалық немесе операциялық пайдалану 
үшін пайдалырақ ету үшін жұмыс істейді. Деректер инженерлері туралы 
көптеген аңыздар бар және олардың көпшілігі шындықтан алыс[1]. 
Ұйымда деректер инженерінің лауазымы деректер ғалымы сияқты 
маңызды. Деректер инженерлерінің назардан тыс қалуының жалғыз себебі – 
олардың талдаудың соңғы өнімімен тікелей байланысы жоқ. 
Деректер инженерлерінің міндеттері 

Бірнеше көздерден жиналған деректерді біріктіріп, талдау 

Деректерді зерттеушілер манипуляциялау және болжамды/тапсырмалық 
модельдеу үшін бастапқы деректерді дайындау. 

SQL, AWS және басқа да үлкен деректер технологияларын пайдалана 
отырып, әртүрлі көздерден деректерді оңтайлы алу, түрлендіру және жүктеу 
үшін қажетті инфрақұрылымды дамыту. 

Күрделі 
аналитикалық 
бағдарламаларды, 
машиналық 
оқыту 
алгоритмдерін және деректер құбырларын құру үшін статистикалық әдістерді 
қолдану. 

Функционалды 
және 
функционалды 
емес 
бизнес 
талаптарын 
қанағаттандыру үшін ауқымды және күрделі деректер жиынын жинау болып 
табылады. 

Деректер 
сенімділігін, 
тиімділігін 
және 
сапасын 
арттырудың 
инновациялық жолдарын анықтау және дамыту. 

Деректер архитектурасын әзірлеу, құрастыру, сынау және қолдау. 
Деректер талдаушылары – сандарды, статистиканы, сандарды барлығына 
түсінікті болуы үшін қарапайым ағылшын тіліне аударатын мамандар. 
Деректер талдаушылары үшін әрқашан кеңеюде болады және бұл 
математика, статистика, информатика немесе бизнес саласында берік орны бар 

351 
адамдар үшін тамаша таңдау болып отыр. Бұл позиция деректер жинағынан 
сәйкес түсініктерді алу үшін деректерді іздеуді, SQL, Python және т.б. шет 
тілдерде еркін сөйлеуді, сондай-ақ сол идеяларды визуализациялар мен есептер 
арқылы бағыттауды қамтиды. 
Деректер талдаушысына біршама жауапкершілік артылған: 

Корреляцияларды анықтау және әртүрлі деректер нүктелерінен құнды 
үлгілерді табу үшін бизнес деректерін талдау және өндіру.Тұтынушыға 
бағытталған алгоритм үлгілерімен жұмыс істеу және оларды тұтынушының 
жеке талаптарына сәйкестендіру үшін. 

Маркетингтік стратегиялар және олардың өнімділігі, тұтынушы талғамы 
және қалау үлгілері, т.б. сияқты бизнес сұрақтарына жауаптарды ашу үшін 
теңшелетін үлгілерді жасау және қолдану.Белгілі бір бизнес мәселелерін шешу 
үшін бірнеше жүйелерден деректерді салыстыру және қадағалау. 

Деректер қоймасынан деректерді алу және күрделі бизнес мәселелеріне 
жауаптарды анықтау үшін SQL сұрауларын жазу.Тұтынушы деректерін зерттеу 
және аналитика жүргізу үшін статистикалық талдау әдістерін қолдану[2]. 
Деректер ғалымы болудың негізгі себептері: 
1. Сұраныс жоғары сала. Data Science 2021 жылға арналған ең сұранысқа 
ие жұмыс орындарының бірі болып табылады. 2026 жылға қарай деректер 
ғылымы мен аналитикада 11 миллионнан астам жұмыс орны болады деп 
болжануда.
2. Жоғары ақы төленетін және әртүрлі рөлдер. Деректер ғалымдарына 
сұраныс өсіп қана қоймайды, сонымен қатар жұмыс орындарының түрлері де 
мол. 
3. Дамушы жұмыс орнындағы орталар. Деректер ғылымы болашақтың 
жұмыс орнын қалыптастырады. Жасанды интеллект пен робототехниканың 
пайда болуымен күнделікті және қолмен орындалатын тапсырмалар көбірек 
автоматтандырылады. Деректер туралы ғылым технологиялары қайталанатын 
тапсырмаларды орындауға машиналарды үйретуге мүмкіндік берді, өйткені 
адамдар сыни тұрғыдан ойлау және проблемаларды шешу рөлдерін алады. 
4. Өнім стандарттарын жетілдіру. Машиналық оқытуды пайдалану 
компанияларға өз ұсыныстарын реттеуге және тұтынушылар тәжірибесін 
жақсартуға мүмкіндік берді. 
5. Әлемге көмектесу. Болжалды аналитика және машиналық оқыту 
денсаулық сақтау саласында төңкеріс жасады . Деректер ғылымы ісіктерді, 
мүшелердің аномалияларын және т.б. ерте анықтауға мүмкіндік беру арқылы 
өмірді сақтайды[3]. 
Деректер ғалымдарының жалақысына көптеген факторлар әсер етуі 
мүмкін. Негізгі жалақыға әсер ететін факторларды қарастырайық: 

Орналасқан жері 

Тәжірибе 

Дағдылар 

Компания 

352 
Мақаланы қорыта келгенде, мынадай тұжырымға келуге болады IT-
фирмалары теріс тенденцияны көрсеткенімен, компанияларда деректер 
инженериясы мамандарына сұраныс артты, нәтижесінде олардың жалақы 
құрылымында айтарлықтай серпіліс болды. Ал аналитика дағдылары бойынша 
жалақыға қатысты аналитиканың озық рөлдері мен болжамды модельдеу 
мамандары басқа рөлдерге қарағанда назар аударды. Сол себептен де қазіргі 
таңда деректер ғалымы мамандығын дамыту, мамандардың көбеюі үлкен 
маңызға ие болады.

жүктеу/скачать 8,82 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: