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

پاورشل برای برنامه‌نویسان 📟

درسنامه 28: نصب و ایمپورت ماژول‌ها

#powershell
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

😂💔

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

📚 کتاب «Python for Bioinformatics: Using Machine Learning for Drug Discovery, Cluster Analysis, and Phylogenetics» نوشته دکتر پارول ورما و دکتر شهناز فاطمه، راهنمایی جامع برای ادغام برنامه‌نویسی پایتون با تحلیل داده‌های زیستی است.

💊 این اثر به‌ویژه برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصان در حوزه‌های زیست‌شناسی، علوم کامپیوتر و بیوتکنولوژی طراحی شده است که به دنبال درک و به‌کارگیری روش‌های نوین در تحلیل داده‌های زیستی هستند.


#book #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips