Data-практика в EPAM представлена разными направлениями: Data Science, Business Intelligence, Data Quality, Big Data, Business Analysis, DevOps. Мы попросили ведущего разработчика Дмитрия Ципина объяснить, в чём разница этих направлений и чем занимаются специалисты в каждом из них.
Big Data
Инженеры Big Data разрабатывают распределённые программные решения по обработке и анализу информации. Используемые технологии Big Data гарантируют специалистам больших данных постоянное развитие и востребованность в самых разных сферах разработки ПО.
DevOps in Data
Системные инженеры в Data интегрируют новый функционал в реализованные проекты, настраивают и автоматизируют релизный цикл, проектируют и создают дата-платформы. Стоит отметить, что DevOps в Data, в отличие от Cloud & DevOps, кроме стандартных облаков и Ansible, Jenkins, Bash работают с Hadoop, NoSQL и миграциями.
Data Science
Data Science специалисты проектируют математические модели и алгоритмы, позволяющие извлекать бизнес-инсайты из данных и автоматизировать когнитивные бизнес-процессы. В проектах применяются как классические методы машинного обучения, так и нейронные сети и обучение с подкреплением. 
Data Quality
Data Quality Engineering. Относительно молодое, но очень перспективное направление в EPAM. По механике работы очень близко к автоматизированному тестированию. В задачи «тестировщиков данных» входит проверка информации на предмет её соответствия бизнес-требованиям, удобства использования и установленным метрикам качества. Инженеры Data Quality также выстраивают процессы автоматических проверок данных на разных уровнях и этапах их обработки.
Business Intelligence
BI-инженеры помогают клиентам построить систему, позволяющую анализировать важные для бизнеса параметры и KPI. Процесс включает в себя три части.
- ETL (Extract, Transform, Load) — настройка процессов сбора информации из множества источников, её очистка и приведение к необходимому формату.
- Warehousing — организация аналитического хранилища данных.
- Reporting — подготовка визуализаций и представление табличных данных в графиках.
Business Analysis
Задачи аналитиков могут быть бизнес- или системно-ориентированными и меняться в зависимости от масштаба и специфики проекта. Бизнес-ориентированные задачи помогают выяснить потребности заказчика. Тогда как системно-ориентированные требуют проанализировать информацию, создать модель данных или верхнеуровнево спроектировать систему.
Откройте для себя вселенную возможностей в Data Science с образовательными программами от EPAM. Не пропустите — регистрируйтесь сейчас и начните свое карьерное путешествие!
