دانشمندان داده برای موفقیت به چیزی بیش از مدل‌سازی نیاز دارند. برای استقرار راه‌حل‌های مؤثر علم داده، تسلط بر مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار، از جمله طراحی سیستم، تست کردن و رایانش ابری، حیاتی است. این مهارت‌ها به دانشمندان داده کمک می‌کند تا مدل‌های خود را به ابزارهای کاربردی و مقیاس‌پذیر تبدیل کنند.
نقش دانشمندان داده دیگر محدود به ایجاد مدل‌های اثبات مفهوم نیست و فراتر از آن رفته است. کسب‌وکارها اکنون خواستار راه‌حل‌های قابل استقرار هستند و از دانشمندان داده می‌خواهند که دانش مهندسی نرم‌افزار خود را توسعه دهند. این خلاصه، مهارت‌های ضروری مهندسی نرم‌افزار را برای دانشمندان داده بررسی می‌کند تا فاصله‌ی بین توسعه‌ی مدل و کاربرد آن در دنیای واقعی را از بین ببرد.
طراحی سیستم: فراتر از مدل اندیشیدن
ساخت برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ شامل چندین مولفه‌ی به هم پیوسته است. دانشمندان داده باید اصول طراحی سیستم را درک کنند تا مطمئن شوند مدل‌های آنها به طور یکپارچه با سیستم بزرگتر ادغام می‌شوند. مفاهیم کلیدی عبارتند از:
- Caching: ذخیره‌سازی داده‌هایی که مکرراً استفاده می‌شوند برای بازیابی سریع‌تر.
- Load Balancing: توزیع بار در چندین سرور برای جلوگیری از اشباع شدن سرور.
- CAP Theorem: درک بده‌بستان‌های بین سازگاری، در دسترس بودن و تحمل پارتیشن در سیستم‌های توزیع‌شده.
- Scalability: طراحی سیستم‌هایی که بتوانند حجم داده و ترافیک کاربران را مدیریت کنند.
همکاری با مهندسان نرم‌افزار باتجربه در طول فاز طراحی می‌تواند بینش‌های ارزشمندی و تجربه‌ی عملی را به ارمغان بیاورد.
Shell و Bash Scripting: کار با خط فرمان
تسلط بر خط فرمان برای هر متخصص فنی، به ویژه دانشمندان داده که با پلتفرم‌های ابری و ابزارهای استقرار کار می‌کنند، ضروری است. دستورات اولیه shell، پیمایش فایل و درک سیستم‌های مبتنی بر UNIX برای کارهایی مانند موارد زیر حیاتی است:
- استفاده از Docker و Kubernetes برای کانتینرسازی و هماهنگ‌سازی.
- مدیریت مخازن Git برای کنترل نسخه.
- تعامل با ارائه‌دهندگان ابری از طریق رابط‌های خط فرمان آنها.
در حالی که تسلط بر اسکریپت نویسی پیشرفته shell الزامی نیست، دانش پایه در این زمینه بسیار مفید خواهد بود.
تست کردن: تضمین پایداری کد
تست کردن اغلب در آموزش علم داده نادیده گرفته می‌شود، اما برای ساخت برنامه‌های کاربردی قوی و قابل اعتماد بسیار مهم است. انواع مختلف تست‌ها اهداف مختلفی را دنبال می‌کنند:
- Unit Tests: عملکرد واحدهای کد را به صورت جداگانه تأیید می‌کند.
- Integration Tests: تعامل بین اجزای مختلف را بررسی می‌کند.
- End-to-End Tests: کل جریان برنامه را از ابتدا تا انتها آزمایش می‌کند.
- CI/CD Pipelines: فرآیند تست و استقرار را خودکار می‌کند.
استفاده از توسعه مبتنی بر تست (TDD)، که در آن تست‌ها قبل از کد نوشته می‌شوند، می‌تواند کیفیت کد را بالا برده و از بروز خطاها جلوگیری کند.
سیستم‌های ابری: استقرار و مقیاس‌پذیر کردن راه‌حل‌ها
پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Azure و GCP در صنعت فناوری فراگیر شده‌اند. دانشمندان داده باید درک اولیه‌ای از سرویس‌های ابری مرتبط با کار خود داشته باشند، از جمله:
- Storage: سرویس‌هایی مانند S3 برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها.
- Compute: استفاده از ماشین‌های مجازی (EC2) یا توابع بدون سرور (Lambda) برای اجرای کد.
- Databases: استفاده از پایگاه‌های داده مبتنی بر ابر مانند Athena برای تحلیل داده‌ها.
- Workflow Management: استفاده از ابزارهایی مانند Step Functions برای هماهنگ‌سازی فرآیندهای پیچیده.
در حالی که تخصص عمیق در زمینه‌ی ابر لازم نیست، آشنایی با این سرویس‌های اصلی برای استقرار و مقیاس‌پذیر کردن راه‌حل‌های علم داده ضروری است.
تایپ، قالب‌بندی و Linting: نوشتن کد آماده برای محیط عملیاتی
نوشتن کد تمیز و قابل نگهداری برای همکاری و موفقیت پروژه در دراز مدت بسیار مهم است. ابزارها و شیوه‌هایی برای افزایش کیفیت کد عبارتند از:
- Typing: تعیین انواع داده برای متغیرها و مقادیر بازگشتی تابع برای بهبود خوانایی و تشخیص زودهنگام خطاها.
- Formatting: استفاده از ابزارهایی مانند Black برای قالب‌بندی خودکار کد طبق دستورالعمل‌های سبک.
- Linting: استفاده از ابزارهایی مانند Ruff برای شناسایی اشکالات احتمالی و ناسازگاری‌های سبکی.
این شیوه‌ها یکنواختی کد را تضمین می‌کنند، خطاها را کاهش می‌دهند و همکاری بین اعضای تیم را بهبود می‌بخشند.
با پذیرش این اصول مهندسی نرم‌افزار، دانشمندان داده می‌توانند کار خود را از مدل‌های نظری به راه‌حل‌های عملی و قابل استقرار که ارزش تجاری واقعی را ایجاد می‌کنند، تبدیل کنند. گذار از آزمایش‌های مبتنی بر نوت‌بوک به برنامه‌های کاربردی آماده برای محیط عملیاتی، نیازمند تغییر در طرز فکر و علاقه به یادگیری مهارت‌های جدید است. در نهایت، سرمایه‌گذاری در تخصص مهندسی نرم‌افزار، دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا تأثیر بیشتری در دنیای واقعی داشته باشند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium
