Data Scientist и Data Engineer - 7 удивительных сравнений

Разница между Data Scientist и Data Engineer

Прежде чем перейти непосредственно к различиям между Data Scientist и Data Engineer, сначала мы узнаем, что на самом деле означают эти термины.

Data Scientist и Data Engineer - это два трека в Bigdata. Как правило, Data Scientist выполняет анализ данных, применяя статистику, машинное обучение для решения критических бизнес-задач. Короче говоря, они выполняют продвинутый уровень анализа данных, который управляется и автоматизируется машинным обучением и информатикой. С другой стороны, Data Engineer - это разработчики программного обеспечения, которые проектируют, создают, интегрируют данные из различных ресурсов и управляют большими данными. Кроме того, они готовят инфраструктуру больших данных для анализа специалистами по данным.

Сравнение лицом к лицу между Data Scientist и Data Engineer (Инфографика)

Ниже приводится сравнение 7 лучших данных между Data Scientist и Data Engineer.

Ключевые различия между Data Scientist и Data Engineer

Ниже приведены различия между Data Scientist и Data Engineer в следующем.

Основа для сравнения	Data Scientist	Инженер данных
обязанности	Специалисты по данным ответят на вопросы отрасли и бизнеса, они проведут исследования. Они также используют огромные объемы данных из внешних и внутренних источников, чтобы ответить на этот бизнес. Ученые, работающие с данными, также используют большинство разработанных программ аналитики машинного обучения и статистические методы для подготовки данных для использования в предписывающем и прогнозирующем моделировании. Исследуйте и изучите данные, чтобы найти скрытые шаблоны. Автоматизируйте работу с помощью прогнозной и предписывающей аналитики. Расскажите истории ключевым заинтересованным сторонам на основе их анализа.	Откройте для себя возможности для сбора данных. Инженеры данных также разрабатывают, тестируют, конструируют и поддерживают архитектуры Убедитесь, что архитектура будет поддерживать требования бизнеса. Для моделирования данных, добычи и производства они разрабатывают процессы набора данных. Инженеры данных также используют широкий спектр языков и инструментов (например, языков сценариев) для объединения систем. Чтобы повысить эффективность, надежность и качество данных, они также предлагают несколько способов сделать это.
Перспективы работы	Роль Data Scientist была востребована с самого начала Но в эти дни компании ищут команды по науке о данных, а не предпочитают ученых-единорогов, обладающих креативностью, навыками общения, любознательностью, умом, техническим опытом и т. Д. Для рекрутеров трудно найти человека, обладающего теми качествами, которые ищут компании, и спрос явно превышает предложение. Итак, мы можем сказать, что в ближайшее время пузырь Data Scientist лопнет.	Потоки данных необходимо будет заменить и перенаправить в будущем. В результате центр интереса находится, и количество вакансий для найма инженеров данных постепенно увеличивалось на протяжении многих лет.
Нужно развивать знания и опыт	Специалисты по данным должны быть экспертами в общении и представлении результатов проведенного ими анализа.	Специалисты по обработке данных должны обладать знаниями в области мониторинга системы и очистки данных.

Data Scientist и Data Engineer Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Data Scientist	Инженер данных
инструменты	Они используют такие инструменты, как Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Они используют такие инструменты, как Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Они работают на	Они работают над анализом данных, статистикой, машинным обучением, интеллектуальным анализом данных, исследованиями, статистическим моделированием, алгоритмами, программированием.	Они работают в хранилищах данных, ETL, базах данных, бизнес-аналитике
Языки	Они очень хорошо знакомы с языками R, Python, LaTeX и т. Д.	Они очень хорошо знакомы с языками Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL и т. Д.
зарплата	Они на среднем рынке заработают минимум 43 тысячи долларов и максимум 364 тысячи долларов.	Инженер Data на Среднем рынке заработает минимум 34 000 долларов и максимум 341 000 долларов
Нанят	Их нанимают Dropbox, Microsoft, Walmart и т. Д.	Их нанимают Verizon, Bloomberg, Play station и т. Д.
Задачи, которые они выполняют	Понимание данных Генерация функций Извлечение шаблонов из данных Моделирование и визуализация данных для получения новых идей Общение и объяснение этих новых результатов	Ученые данных будут собирать данные из разных источников Приведение в порядок данных и хранение в лучших форматах Задачи ETL Создание конвейеров данных Мониторинг сбора, хранения и поиска данных
Образование	Специалисты по данным из области компьютерных наук, а также они часто изучали эконометрику, математику, статистику и операционные исследования.	Инженеры данных также являются специалистами в области компьютерных наук и компьютерной инженерии.

Data Scientist и Data Engineer работают вместе

Оба набора навыков (разница между Data Scientist и Data Engineer) имеют решающее значение для правильной работы группы данных. Очень трудно, что мы сможем найти единорога, который обладает навыками Data Scientist и Data Engineer. Поэтому нам нужно будет создать команду, в которой каждый участник дополняет навыки другого участника. И очень важно, чтобы они хорошо работали, будучи вместе.

Чтобы избежать этой ситуации или дилеммы, важно признать различные взаимодополняющие роли, которые они оба играют в нашем предприятии. Невозможно преувеличить не только то, насколько важна связь между Data Scientist и Data Engineer, но и насколько важно обеспечить, чтобы роли и команды Data Scientist и Data Engineering были хорошо обеспечены ресурсами и были хорошо продуманы. Это потому, что данные должны быть оптимизированы для случая использования Data Scientist. Наличие четкого понимания того, как это работает, важно для уменьшения человеческого фактора ошибок в конвейере данных.

Неспособность адекватно подготовиться к этому с самого начала может обернуть усилия нашего предприятия. Нам нужно избавиться от ситуации, когда специалисты по обработке данных находятся на борту без достаточной обработки конвейера данных. Это оставляет их в неудобном и дорогостоящем положении: они вынуждены копаться в жестком коде, необходимом для Data Engineering, или остаются без дела. Ни один из вариантов не является хорошим использованием их возможностей или ресурсов нашего предприятия.

Вывод - Data Scientist против Data Engineer

В заключение, как Data Scientists, так и Data Engineers работают вместе над данными. И оба они необходимы, так как найти все навыки у конкретного человека сложно, поэтому специалисты по данным и разработчики данных должны дополнять друг друга, чтобы эффективно работать в Business Enterprise. Потому что Data Scientists беспокоится о том, что конвейер данных менее продуктивен, а Data Engineer беспокоится о том, как бизнес-идеи менее продуктивны. Объединив и Data Scientist, и Data Engineer, они определенно работают хорошо.

Рекомендуемая статья

Это было руководство для Data Scientist против Data Engineer, их значения, сравнения между собой, ключевых отличий, сравнительной таблицы и заключения. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. 3 лучших карьеры данных для Data Scientist против Data Engineer против Statistician
2. 8 важных качеств, которые вы должны быть специалистом по данным
3. 3 лучших карьеры данных для Data Scientist против Data Engineer против Statistician
4. Data Science против Data Engineering - какая из них полезнее