Os bancos de dados de aprendizado de máquina agora estão amadurecendo. Isso apresenta grandes oportunidades para profissionais de banco de dados que podem evoluir para aproveitar essa mudança.
Atualmente, os profissionais de banco de dados, por exemplo, administradores de banco de dados (DBA) e desenvolvedores de banco de dados são alguns dos cargos mais importantes em qualquer organização de TI. Um profissional de banco de dados é responsável por criar, gerenciar e fornecer acesso controlado a um banco de dados. Ter a pessoa certa como DBA pode ajudar as empresas a economizar tempo e reduzir o tempo de desenvolvimento de aplicativos. No entanto, com o acesso crescente a uma enorme quantidade de dados, as responsabilidades de um profissional de banco de dados estão evoluindo rapidamente.
Várias tecnologias foram desenvolvidas que podem ser usadas não apenas para gerenciar e explorar dados, mas também para ajudar a tomar decisões bem informadas com base em dados. O aprendizado de máquina é uma dessas tecnologias que teve um grande aumento na última década Este artigo fornece uma breve visão geral de como o aprendizado de máquina pode afetar as profissões de banco de dados e quais são as vantagens de ter o aprendizado de máquina como um conjunto de habilidades.
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um processo de compreensão e extração de padrões úteis de dados com a ajuda de vários algoritmos estatísticos. O aprendizado de máquina é dividido em técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado. O aprendizado de máquina está sendo usado atualmente para resolver muitos problemas complexos, como classificação de e-mails de ham e spam, previsão de preços de casas, geração de poesia, classificação de imagens e assim por diante.
O aprendizado de máquina substituirá as profissões de banco de dados?
Um dos equívocos mais comuns sobre o aprendizado de máquina é que ele substituirá os humanos em muitos empregos. Embora isso possa ser verdade para algumas tarefas repetitivas, a IA e o aprendizado de máquina basicamente complementarão o cérebro humano, não o substituirão. Para profissionais de banco de dados, os bancos de dados de aprendizado de máquina não os substituirão, mas os ajudarão enormemente.
Ele permitirá que os profissionais de banco de dados se concentrem muito mais no planejamento e nas tarefas estratégicas, pois automatizará tarefas mais chatas e autônomas, como instalação, configuração e atualizações regulares do banco de dados. Portanto, em vez de temer o impacto do aprendizado de máquina em seus trabalhos, os profissionais de banco de dados devem adotá-lo como uma forma de concluir tarefas menos desafiadoras com muito mais rapidez e eficiência. .
Manusear Big Data é um desafio
Devido à ascensão da rede mundial nas últimas duas décadas, os dados estão disponíveis em todas as formas e tamanhos. Na verdade, o termo big data é frequentemente usado para o conjunto de dados que é enorme em volume, vem em alta velocidade e contém uma variedade de conteúdo.
O manuseio de grandes quantidades desses dados não estruturados tornou-se um desafio para o DBA. Algoritmos executados em bancos de dados de aprendizado de máquina também funcionam bem com dados não estruturados. Uma enorme quantidade de dados pode ser facilmente dividida em informações significativas por meio de técnicas de aprendizado de máquina que destacam a necessidade de profissionais de banco de dados adquirirem habilidades de aprendizado de máquina.
Bancos de dados de aprendizado de máquina estão aqui
Empresas como Microsoft e Oracle já começaram a incorporar diferentes recursos de aprendizado de máquina em bancos de dados. Por exemplo, o Banco de Dados SQL do Microsoft Azure possui um módulo que sugere e recomenda diferentes estratégias de melhoria de desempenho que podem ser aplicadas automaticamente. Da mesma forma, o SQL Server Query Store fornece um plano para identificar consultas que causam gargalos de desempenho. O banco de dados Oracle 18c contém recursos de autorrecuperação e pode aplicar autocorreções e atualizar sempre que ocorrer um problema de banco de dados. Um bom conhecimento de aprendizado de máquina realmente ajuda os desenvolvedores de banco de dados a entender a lógica por trás das diferentes recomendações feitas por ferramentas de banco de dados de aprendizado de máquina.
O advento de bancos de dados totalmente autônomos
Os bancos de dados de aprendizado de máquina atuais têm recursos limitados. O foco da pesquisa atual é desenvolver bancos de dados totalmente automatizados. Não seria bom ter um banco de dados capaz de antecipar os problemas que vão ocorrer e ser proativo o suficiente para tomar medidas preventivas com antecedência? Ou não tornaria a vida de um profissional de banco de dados muito mais fácil se o banco de dados fizesse backup automaticamente sempre que ocorresse uma transação crucial? Existem muitos cenários em que os bancos de dados de aprendizado de máquina são extremamente úteis.
Por exemplo, bancos de dados existentes executam backups automáticos em um horário específico, mas nem todas as transações de banco de dados valem a pena. Nesse tipo de cenário, os bancos de dados de aprendizado de máquina podem se tornar inteligentes o suficiente para saber quando fazer backup e quando não fazer backup.
Além disso, muitos problemas de banco de dados podem ser antecipados. Por exemplo, nos cenários em que vários usuários estão acessando diferentes recursos de banco de dados, a probabilidade de um impasse aumenta muito. Se isso estivesse acontecendo, um banco de dados de aprendizado de máquina poderia passar a fornecer acesso controlado a recursos e evitar um impasse.
Existem vários grupos de pesquisa acadêmica que tentaram desenvolver bancos de dados totalmente autônomos.
O Carnegie Mellon Database Research Group desenvolveu o projeto OtterTune que usa técnicas de aprendizado de máquina e dados de carga de trabalho de um grande número de bancos de dados antigos para criar modelos capazes de ajustar automaticamente novas cargas de trabalho. O banco de dados de aprendizado de máquina OtterTune também recomenda automaticamente as configurações ideais para uma taxa de transferência aprimorada e latência reduzida para novos aplicativos de banco de dados.
O MIT também desenvolveu uma estrutura de gerenciamento de banco de dados de código aberto chamada DBSee r que prevê o desempenho de um determinado conjunto de recursos de banco de dados e também identifica gargalos de desempenho.
Curva de aprendizado
O aprendizado de máquina é frequentemente definido como a interseção da ciência da computação e da estatística. Qualquer pessoa com conhecimento de ciência da computação pode desenvolver de forma relativamente rápida suas habilidades de aprendizado de máquina para um nível intermediário se desenvolver uma compreensão razoável de estatística.
Muitas ferramentas de GUI e plataformas de nuvem, como Google AI, IBM Watson, Amazon Sagemaker, Azure ML, simplificaram o processo de implementação de técnicas de aprendizado de máquina, fornecendo interfaces de arrastar e soltar baseadas em GUI para bancos de dados de aprendizado de máquina. Os usuários só precisam saber como usar a ferramenta, pois a maior parte do trabalho (adicionar conjuntos de dados, selecionar técnicas de pré-processamento, treinar o modelo e, finalmente, avaliar o modelo) pode ser feito com alguns cliques do mouse.
Se um profissional de banco de dados realmente deseja construir uma carreira em aprendizado de máquina avançado, no entanto, ele precisará construir uma compreensão completa das estatísticas. A formação em ciência da computação de um profissional de banco de dados será mais do que suficiente para compreender rapidamente os conceitos de aprendizado de máquina relacionados ao CS.
No entanto, como dissemos acima, se um profissional de banco de dados estiver interessado apenas em usar aprendizado de máquina para automatizar tarefas repetitivas, um conhecimento de ferramentas de aprendizado de máquina baseadas em GUI será mais que suficiente.
Várias carreiras
O sucesso do aprendizado de máquina e da inteligência artificial levou as organizações a desenvolver equipes dedicadas de ciência de dados contendo especialistas qualificados em aprendizado de máquina.
Atualmente, especialistas em aprendizado de máquina e profissionais de banco de dados têm planos de carreira diferentes, no entanto, cada vez mais organizações esperam que especialistas em aprendizado de máquina ou ciência de dados tenham algum nível de conhecimento em banco de dados e vice-versa.
Dado que isso está atualmente em fluxo, os profissionais de banco de dados com conhecimento de habilidades de aprendizado de máquina são preferidos e têm melhores chances de serem contratados como profissional de banco de dados, especialista em aprendizado de máquina ou alguém com as duas responsabilidades do trabalho.
Veredicto Final
O advento do big data e das técnicas de aprendizado de máquina relacionadas provavelmente trará mudanças substanciais nas responsabilidades do trabalho dos profissionais de banco de dados, pois com o tempo extra, seu foco mudará para os dados do banco de dados, à medida que os bancos de dados de aprendizado de máquina se gerenciam cada vez mais.
O aprendizado de máquina ajudará os profissionais de banco de dados a automatizar muitas tarefas manuais e trabalhosas e os liberará para investir tempo e esforço para adotar as habilidades de aprendizado de máquina e colocá-las em uso.
Aprender as estatísticas necessárias para desenvolver de um profissional de banco de dados em um banco de dados mais amplo e aprendizado de máquina não é simples, mas pagará grandes dividendos em termos de crescimento de carreira e oportunidades.
