Data Scientist vs. Data Engineer - 7 niesamowitych porównań

Różnica między Data Scientist a Data Engineerem

Zanim przejdziemy bezpośrednio do różnic między Data Scientist a Data Engineer, najpierw dowiemy się, do czego właściwie odnoszą się te terminy.

Data Scientist i Data Engineer to dwie ścieżki w Bigdata. Ogólnie rzecz biorąc, Data Scientist przeprowadza analizę danych, stosując statystyki, uczenie maszynowe w celu rozwiązania kluczowych problemów biznesowych. Krótko mówiąc, przeprowadzają zaawansowany poziom analizy danych, sterowany i automatyzowany przez uczenie maszynowe i informatykę. Z kolei inżynier danych to inżynierowie oprogramowania, którzy projektują, budują, integrują dane z różnych zasobów i zarządzają dużymi danymi. A także przygotowują infrastrukturę Big Data do analizy przez Data Scientists.

Bezpośrednie porównanie między Data Scientist a Data Engineerem (Infografika)

Poniżej znajduje się 7 najlepszych porównań między Data Scientist a Data Engineer

Kluczowe różnice między Data Scientist a Data Engineer

Poniżej przedstawiono różnicę między Data Scientist a Data Engineerem:

Podstawa porównania	Data Scientist	Inżynier danych
Obowiązki	Naukowcy danych, aby odpowiedzieć na pytania branżowe i biznesowe, przeprowadzą badania. Korzystają również z ogromnych ilości danych ze źródeł zewnętrznych i wewnętrznych, aby odpowiedzieć na ten biznes. Naukowcy korzystający z danych używają również najbardziej rozwiniętych programów analitycznych do uczenia maszynowego oraz metod statystycznych do przygotowania danych do wykorzystania w modelowaniu nakazowym i predykcyjnym. Przeglądaj i badaj dane, aby znaleźć ukryte wzorce. Zautomatyzuj pracę dzięki wykorzystaniu predykcyjnych i nakazowych analiz. Opowiadaj historie kluczowym interesariuszom na podstawie ich analizy.	Odkryj możliwości akwizycji danych. Inżynierowie danych również opracowują, testują, konstruują i utrzymują architektury Upewnij się, że architektura będzie obsługiwać wymagania firmy. Do modelowania, eksploracji i produkcji danych opracowują procesy zestawu danych. Inżynierowie danych wykorzystują także szeroki zakres języków i narzędzi (np. Języki skryptowe) w celu łączenia systemów. Aby poprawić wydajność, niezawodność i jakość danych, sugerują także kilka sposobów, aby to zrobić.
Perspektywy pracy	Rola Data Scientist jest pożądana od początku szumu Ale w tych dniach firmy chcą raczej mieć zespoły zajmujące się analizą danych niż preferować badaczy danych z jednorożcem, którzy posiadają kreatywność, umiejętności komunikacyjne, ciekawość, spryt, wiedzę techniczną itp. Dla rekruterów trudno jest znaleźć osobę, która ma cechy, których szukają firmy, a popyt wyraźnie przewyższa podaż. Możemy więc powiedzieć, że w najbliższej przyszłości pęknie bańka Data Scientist.	Przepływy danych będą musiały zostać zastąpione i przekierowane w przyszłości. W rezultacie centrum zainteresowania jest na swoim miejscu, a liczba ofert pracy dla inżynierów danych stopniowo rosła z biegiem lat.
Potrzebujesz rozwinąć wiedzę i doświadczenie	Naukowcy zajmujący się danymi muszą być ekspertami w zakresie komunikacji i prezentacji wyników przeprowadzonej przez nich analizy.	Inżynierowie danych muszą być specjalistami w zakresie monitorowania systemu i czyszczenia danych.

Data Scientist vs. Data Engineer Tabela porównawcza

Podstawa porównania	Data Scientist	Inżynier danych
Przybory	Używają narzędzi takich jak Mat Lab, SAS, Jupyter, RStudio	Używają narzędzi takich jak Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Pracują nad	Pracują nad analizą danych, statystykami, uczeniem maszynowym, eksploracją danych, badaniami, modelowaniem statystycznym, algorytmami, programowaniem	Pracują na hurtowni danych, ETL, bazach danych, Business Intelligence
Języki	Bardzo dobrze znają języki R, Python, LaTeX itp	Bardzo dobrze znają języki Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL itp.
Wynagrodzenia	Na średnim rynku zarobią co najmniej 43 000 $, a maksymalnie 364 000 $	Inżynier danych na rynku średnim zarobią co najmniej 34 000 $, a maksymalnie 341 000 $
Zatrudniony przez	Zatrudniają ich Dropbox, Microsoft, Walmart itp	Zatrudniają ich Verizon, Bloomberg, stacja Play itp.
Zadania, które wykonują	Zrozumieć dane Generowanie funkcji Wydobywanie wzorców z danych Modelowanie i wizualizacja danych w celu uzyskania nowych informacji Przekazywanie i wyjaśnianie tych nowych ustaleń	Dane Naukowcy będą gromadzić dane z różnych źródeł Porządkowanie danych i przechowywanie w najlepszych formatach Zadania ETL Tworzenie potoków danych Monitorowanie procesów gromadzenia, przechowywania i wyszukiwania danych
Wykształcenie	Naukowcy zajmujący się danymi pochodzą ze środowisk informatycznych, a także często studiowali ekonometrykę, matematykę, statystykę i badania operacyjne.	Inżynierowie danych pochodzą również z informatyki, a także z inżynierii komputerowej.

Naukowiec i inżynier danych pracujący razem

Oba zestawy umiejętności (Różnica między Data Scientist a Data Engineerem) są kluczowe dla prawidłowego funkcjonowania zespołu danych. Jest to bardzo trudne, abyśmy mogli wylądować jednorożca pojedynczej osobie, która ma umiejętności badacza i inżyniera danych. Dlatego musimy zbudować zespół, w którym każdy członek będzie uzupełniał umiejętności drugiego członka. Bardzo ważne jest, aby działali dobrze, będąc razem.

Aby uniknąć tej sytuacji lub dylematu, ważne jest, aby rozpoznać różne uzupełniające się role, które odgrywają w naszym przedsiębiorstwie. Nie można przecenić nie tylko tego, jak ważna jest komunikacja między Data Scientist a Data Engineerem, ale także, jak ważne jest zapewnienie, że zarówno role, jak i zespoły Data Scientist oraz Data Engineering są dobrze wyposażone i wyobrażone. Wynika to z faktu, że dane należy zoptymalizować pod kątem zastosowania Data Scientist. Jasne zrozumienie tego, jak to działa, jest ważne w zmniejszaniu elementu błędu ludzkiego w potoku danych.

Niezastosowanie się do tego od samego początku może skazać wysiłki naszego przedsiębiorstwa. Musimy pozbyć się sytuacji, w której naukowcy zajmujący się danymi są na pokładzie bez wystarczającego przygotowania potoku danych. To sprawia, że są w niewygodnej i kosztownej sytuacji, albo zmuszeni do wkopania się w wymagany kod Inżynierii danych, albo pozostają bezczynni. Żadna z tych opcji nie stanowi dobrego wykorzystania ich możliwości ani zasobów naszego przedsiębiorstwa.

Wniosek - Data Scientist vs. Data Engineer

Podsumowując, zarówno naukowcy, jak i inżynierowie danych współpracują nad danymi. Oba są potrzebne, ponieważ znalezienie wszystkich umiejętności u konkretnej osoby jest trudne, dlatego naukowcy i inżynierowie danych muszą się wzajemnie uzupełniać, aby skutecznie pracować dla przedsiębiorstwa. Ponieważ specjalista ds. Danych martwi się o przepływ danych, jest mniej produktywny, a inżynier danych martwi się o informacje biznesowe - mniej produktywne. Łącząc zarówno Data Scientist, jak i Data Engineera, zdecydowanie działają dobrze.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po Data Scientist vs. Data Engineer, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

3 Najlepsze kariery danych dla Data Scientist vs. Data Engineer vs. Statistician
8 ważnych cech, które musisz być naukowcem danych
3 Najlepsze kariery danych dla Data Scientist vs. Data Engineer vs. Statistician
Data Science kontra inżynieria danych - która z nich jest bardziej przydatna