Wat doet een (Cloud) Data Engineer versus een Machine Learning Engineer?
Ontdek de verschillen, verantwoordelijkheden, tools en toepassingen
- Artikel
- Data Engineering
- Werken bij
- Machine learning operations
In de wereld van data en technologie zijn Data Engineers en Machine Learning Engineers cruciale spelers. Beide rollen zijn essentieel voor het ontwerpen, bouwen en onderhouden van moderne data-infrastructuren en geavanceerde machine learning (ML) toepassingen. In deze blog focussen we specifiek op de taken en verantwoordelijkheden van een Data Engineer en Machine Learning Engineer.
Data Engineers en Machine Learning Engineers maken data beschikbaar om in te zetten voor:
- Analyses - lees hier meer over hoe we met behulp van analyse inzichten de concurrentiepositie van FrieslandCampina hebben versterkt.
- Dashboarding – lees hier meer over hoe we met behulp van dashboards datagedreven werken in crisisorganisaties stimuleerden.
- Machine Learning en AI-toepassingen – lees hier meer over hoepredictive maintenance zorgden voor verminderde klachten.
Van oorsprong bestaande IT-rollen, zoals Architect, Cloud Engineer, Platform Engineer en DevopsEngineer, worden nu ook in de wereld van Data Engineering gebruikt. Hoewel we in deze blog niet verder ingaan op al deze rollen, is het belangrijk om te erkennen dat er verschillende niches bestaan in het werkveld. Soms is er veel overlap tussen de rollen, en de werkzaamheden kunnen binnen een tijdsperiode van zwaartepunt wisselen. Aan het begin van een project ligt de focus bijvoorbeeld op de architectuur, terwijl dat later een kleinere rol kan worden.
De rol van een Data Engineer
Een Data Engineer richt zich op het ontwerpen, bouwen en onderhouden van schaalbare data-infrastructuren en pipelines. Ze integreren, verwerken en slaan grote hoeveelheden data uit diverse bronnen op. Dit doen ze doorgaans opcloudplatformen, en ze gebruiken ETL/ELT-processen om ervoor te zorgen dat data toegankelijk en bruikbaar is.
ETL (Extract-Transform-Load)
ETL is een proces waarbij data eerst wordt geëxtraheerd uit bronnen, vervolgens getransformeerd naar een geschikt formaat, en ten slotte geladen in een data warehouse.
ELT (Extract-Load-Transform)
ELT is een proces waarbij data wordt geëxtraheerd en direct geladen in een opslagplaats, waarna de transformaties worden uitgevoerd binnen de data-opslagomgeving.
Traditionele vs. moderne data verwerkingsmethoden
Traditioneel werkten Data Engineers met ETL-tools waarbij data eerst werd getransformeerd voordat het werd opgeslagen. Tegenwoordig, door goedkopere cloudopslag, wordt data eerst opgeslagen en daarna getransformeerd (ELT), wat zorgt voor snellere en efficiëntere dataverwerking.
Cloud Platformen
In Nederland zijn de meeste gebruikte cloud platformen van Microsoft (Azure), Google (Google Cloud Platform) en Amazon (Amazon Web Services). In dit artikel lees je de voordelen van een cloud data-infrastructuur en hoe een cloud migratie er in de praktijk uit ziet.
De Rol van een Machine Learning Engineer
De afgelopen jaren is een nieuwe rol ontstaan: de Machine Learning Engineer. Deze rol richt zich specifiek op het implementeren en onderhouden van machine learning modellen binnen een productieomgeving.
Verantwoordelijkheden:
- Model implementatie en onderhoud (MLOps): Het implementeren en operationeel maken van ML-modellen zodat ze beschikbaar zijn voor gebruik in productieomgevingen. Lees hier meer over MLOps.
- Tools en frameworks: Gebruik van tools zoals Databricks, Azure ML Studio, AWS SageMaker in combinatie met MLflow.
- Python packages: Gebruik van TensorFlow, PyTorch, scikit-learn en SparkMLlib voor de ontwikkeling van modellen.
- Testing: Niet alleen de code testen middels unit en integratietests, maar ook de output van ML-modellen om ervoor te zorgen dat voorspellingen in productie accuraat zijn.
Verschillen tussen een Data Engineer en een Machine Learning Engineer
Een Data Engineer houdt zich voornamelijk bezig met het opzetten van infrastructuur en het beschikbaar maken van data. Een Machine Learning Engineer is afnemer en bewerker van data, en richt zich op het trainen, valideren en optimaliseren van ML modellen in productieomgevingen.
Interesse om bij ons te werken?
Ben je geïnteresseerd in een dynamische rol binnen data engineering? We nodigen je uit om te solliciteren op onze vacature voor Data Engineer, ook als je interesse hebt in de rol van Machine Learning Engineer. Samen kunnen we de kracht van data benutten om waardevolle inzichten te genereren en innovatieve oplossingen te ontwikkelen.
Dit is een artikel van Joachim, Business Manager bij Digital Power
Joachim heeft meer dan 15 jaar ervaring met data en begon zijn carrière als Data Scientist. Hij helpt onze klanten nu bij het opzetten van robuuste dataplatforms voor analytics, machine learning en AI. Zijn kracht ligt in het overbruggen van technische en zakelijke doelstellingen, wat zorgt voor succesvolle en impactvolle projecten.
Commercial Manager Data Engineering020 308 43 9006 23 59 83 71joachim.vanbiemen@digital-power.com
1x per maand data insights, praktijkcases en een kijkje achter de schermen ontvangen?
Meld je aan voor onze maillijst en blijf 'up to data':