10 ابزار خط فرمان که هر دانشمند دادهای باید با آنها آشنا باشد ✨
1. curl
2. jq
3. csvkit
4. qwk / sed
5. parallel
6. ripgrep (rg)
7. datamash
8. htop
9. git
10. tmux / screen
🔗 توضیحات و اطلاعات بیشتر اینجا...
#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
1. curl
2. jq
3. csvkit
4. qwk / sed
5. parallel
6. ripgrep (rg)
7. datamash
8. htop
9. git
10. tmux / screen
🔗 توضیحات و اطلاعات بیشتر اینجا...
#data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍1
مقایسه Data Engineer vs Data Scientist – دو دنیای متفاوت دادهها 💻
👩🔧مهندس داده:
تمرکز اصلی: ساخت و نگهداری پایپلاینها و زیرساخت داده
طرز فکر: ثبات اولویت داره، تفکر سیستمی
خروجی معمول: پلتفرمهای داده مقیاسپذیر، ETL pipelines
دردسرها: بازنویسی سیستمهای قدیمی، تغییرات ناگهانی اسکیمای داده، مشکلات کیفیت داده
سبک همکاری: ساختاریافته، تحویل محور
👨⚕️دانشمند داده:
تمرکز اصلی: استخراج بینش و ساخت مدلها
طرز فکر: محور اکتشاف و آزمایش
خروجی معمول: داشبوردها، مدلهای ML، پیشبینیها
دردسرها: دسترسی کند به دادههای آماده تولید، ویژگیهای شکننده، مسیر نامشخص برای استقرار مدل
سبک همکاری: تکراری، مبتنی بر فرضیه
💡 جمعبندی ساده:
مهندیسن داده «راه و زیرساخت» را میسازند.
دانشمندان داده «مسیر و مقصد» را کشف میکنند.
#data_science #data_engineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👩🔧مهندس داده:
تمرکز اصلی: ساخت و نگهداری پایپلاینها و زیرساخت داده
طرز فکر: ثبات اولویت داره، تفکر سیستمی
خروجی معمول: پلتفرمهای داده مقیاسپذیر، ETL pipelines
دردسرها: بازنویسی سیستمهای قدیمی، تغییرات ناگهانی اسکیمای داده، مشکلات کیفیت داده
سبک همکاری: ساختاریافته، تحویل محور
👨⚕️دانشمند داده:
تمرکز اصلی: استخراج بینش و ساخت مدلها
طرز فکر: محور اکتشاف و آزمایش
خروجی معمول: داشبوردها، مدلهای ML، پیشبینیها
دردسرها: دسترسی کند به دادههای آماده تولید، ویژگیهای شکننده، مسیر نامشخص برای استقرار مدل
سبک همکاری: تکراری، مبتنی بر فرضیه
💡 جمعبندی ساده:
مهندیسن داده «راه و زیرساخت» را میسازند.
دانشمندان داده «مسیر و مقصد» را کشف میکنند.
#data_science #data_engineer
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍3