Инженерия данных (Data Engineering) — это процесс обработки, преобразования и хранения данных в эффективной, безопасной и удобной форме для использования в различных приложениях и аналитических задачах. В этом процессе используются различные технологии и инструменты, такие как базы данных, ETL (Extract, Transform, Load) процессы, хранилища данных и облачные технологии.
В Data Science, инженерия данных играет ключевую роль, так как исходные данные, на которых строятся модели и анализируются данные, должны быть обработаны, очищены и готовы к использованию в различных аналитических задачах. Некоторые задачи инженерии данных включают в себя:
- Сбор данных: это процесс получения данных из различных источников, таких как базы данных, API, файлы и т.д.
- Очистка данных: это процесс обнаружения и исправления ошибок, опечаток и других несоответствий в данных, чтобы гарантировать их точность и целостность.
- Преобразование данных: это процесс изменения формата или структуры данных для использования в различных аналитических задачах. Например, данные могут быть преобразованы из формата CSV в формат JSON для использования в веб-приложениях.
- Хранение данных: это процесс выбора и настройки системы хранения данных, такой как реляционные базы данных, NoSQL базы данных или облачные хранилища.
- Обеспечение безопасности данных: это процесс защиты данных от несанкционированного доступа, кражи или других угроз.
- Масштабирование данных: это процесс увеличения объема данных для обработки большого количества данных с высокой скоростью.
Python предоставляет множество инструментов и библиотек для инженерии данных. Например, библиотека Pandas используется для обработки и анализа данных, библиотека NumPy — для работы с массивами и матрицами, библиотека PySpark — для обработки больших объемов данных на кластерах и т.д. Кроме того, существует множество инструментов и технологий, таких как Apache Hadoop, Apache Hive, Apache Cassandra, которые широко используются в инженерии данных.
