Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparații uimitoare

Diferența dintre Data Scientist și Data Engineer

Înainte de a sări direct în diferențele dintre Data Scientist și Data Engineer, mai întâi, vom ști la ce se referă de fapt acei termeni.

Data Scientist și Data Engineer sunt două piese din Bigdata. În general, Data Scientist efectuează o analiză a datelor, aplicând statistici, învățarea automată pentru a rezolva problemele critice ale afacerii. Pe scurt, realizează un nivel avansat de analiză a datelor care este condus și automatizat de învățarea mașinii și informatică. Data Engineer, pe de altă parte, sunt ingineri software care proiectează, construiește, integrează date din diverse resurse și gestionează date mari. Și, de asemenea, pregătesc infrastructuri mari de date pentru a fi analizate de oamenii de știință.

Comparație de la cap la cap între Data Scientist și Data Engineer (Infografie)

Mai jos este Top 7 Comparație între Data Scientist și Data Engineer

Diferențe cheie între Data Scientist și Data Engineer

Urmărește diferența dintre Data Scientist și Data Engineer sunt următoarele

Baza pentru comparare	Data științific	Inginer de date
responsabilităţi	Oamenii de știință de date pentru a răspunde la întrebări din industrie și afaceri, vor efectua cercetări. De asemenea, profită de volume uriașe de date din surse externe și interne pentru a răspunde acestei afaceri. Oamenii de știință de date folosesc, de asemenea, cele mai dezvoltate programe de analiză de învățare a mașinilor și metode statistice pentru a pregăti datele pentru utilizare în modelarea prescriptivă și predictivă. Explorați și examinați datele pentru a găsi modele ascunse. Automatizarea muncii prin utilizarea de analize predictive și prescriptive. Spuneți povești părților interesate cheie pe baza analizei lor.	Descoperiți oportunități de achiziție de date. Inginerii de date dezvoltă, testează, construiește și întreține arhitecturi Asigurați-vă că Arhitectura va suporta cerințele unei afaceri. Pentru modelarea, extragerea și producerea datelor, dezvoltă procese de set de date. Inginerii de date angajează, de asemenea, o gamă largă de limbi și instrumente (de exemplu, limbaje de script) pentru a combina sistemele împreună. Pentru a îmbunătăți eficiența, fiabilitatea și calitatea datelor, acestea sugerează, de asemenea, câteva modalități de a face acest lucru.
Perspectiva locurilor de munca	Rolul Data Scientist a fost solicitat încă de la începutul hype Însă, în aceste zile, companiile caută să aibă echipe de știință a datelor, mai degrabă decât să prefere oamenii de știință de unicorn care posedă creativitate, abilități de comunicare, curiozitate, istețime, expertiză tehnică etc. Pentru recrutori, este greu să găsești persoana, care are acele calități pe care companiile le caută, iar cererea depășește în mod clar oferta. Așadar, putem spune că, în viitorul apropiat, bulbul de date de știință va exploda.	Fluxurile de date vor trebui înlocuite și redirecționate în viitor. Ca urmare, centrul de interes este activ, iar numărul de posturi de angajare pentru angajarea inginerilor de date a crescut treptat de-a lungul anilor.
Nevoie de a dezvolta cunoștințe și expertiză	Datele de știință trebuie să fie experți în comunicarea și prezentarea rezultatelor unei analize pe care au făcut-o.	Inginerii de date trebuie să fie expertizați în monitorizarea sistemului și curățarea datelor.

Data Scientist vs Data Engineer Tabelul de comparare

Baza pentru comparare	Data științific	Inginer de date
Unelte	Folosesc instrumente precum Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Folosesc instrumente precum Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Ei lucrează mai departe	Lucrează la analiza datelor, statistică, învățare automată, minerit de date, cercetare, modelare statistică, algoritmi, programare	Lucrează la depozitare de date, ETL, baze de date, Business Intelligence
Limbile	Ele sunt foarte familiare cu limbile R, Python, LaTeX etc.	Ele sunt foarte familiare cu limbajele Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL etc.
salarii	Aceștia vor câștiga pe o piață medie cel puțin 43 de dolari și maxim 364 de dolari	Inginer de date pe o piață medie, vor câștiga un minimum de 34 de dolari și un maxim de 341 de dolari
Angajat de	Ei sunt angajați de către Dropbox, Microsoft, Walmart etc	Ei sunt angajați de Verizon, Bloomberg, Play Station etc.
Sarcini pe care le îndeplinesc	Înțelegerea datelor Generarea caracteristicilor Extragerea tiparelor din date Modelarea și vizualizarea datelor pentru a obține informații noi Comunicarea și explicarea acestor noi descoperiri	Oamenii de știință de date vor strânge date din diferite surse Legarea datelor și stocarea în cele mai bune formate Sarcini ETL Crearea conductelor de date Monitorizarea proceselor de colectare, stocare și regăsire a datelor
Trecut educational	Oamenii de știință de date sunt din mediul informatic și, de asemenea, au studiat deseori Econometrie, Matematică, Statistică și Cercetări operaționale.	Inginerii de date sunt, de asemenea, de informatică și, de asemenea, Inginerie computerizată.

Data scientist și Data Engineer care lucrează împreună

Ambele competențe (diferența dintre Data Scientist și Data Engineer) sunt esențiale pentru ca echipa de date să funcționeze corect. Este extrem de dificil să reușim să debarcăm un unicorn pe o singură persoană care are abilități ca științist de date și inginer de date. Prin urmare, va trebui să construim o echipă, în care fiecare membru să completeze abilitățile celuilalt membru. Și este esențial că lucrează bine, fiind împreună.

Pentru a evita această situație sau dilemă, este important să recunoaștem diferitele roluri complementare pe care le îndeplinesc amândoi în întreprinderea noastră de afaceri. Este imposibil să exagerați nu numai cât de importantă este comunicarea dintre un om de știință de date și un inginer de date, ci și cât de important este să vă asigurați că atât rolurile cât și echipele de date de știință de date și de inginerie de date sunt bine resursate și imaginate. Acest lucru se datorează faptului că datele trebuie să fie optimizate în funcție de cazul de utilizare al Data Scientist. Înțelegerea clară a modului de funcționare este importantă în reducerea componentei de eroare umană a conductei de date.

Dacă nu ne pregătim în mod adecvat pentru aceasta, de la bun început, ne putem împiedica eforturile întreprinderii noastre. Trebuie să scăpăm de situația în care oamenii de știință ai datelor sunt la bord fără ca o conductă de date să fie îndeplinită suficient. Acest lucru îi lasă în poziția inconfortabilă și scumpă, fie că sunt nevoiți să sape în codul hard Data Engineering necesar sau să rămână inactiv. Nici o opțiune nu este o bună utilizare a capacităților lor sau a resurselor întreprinderii noastre.

Concluzie - Data Scientist vs Data Engineer

În concluzie, atât oamenii de știință de date, cât și inginerii de date lucrează împreună la date. Și amândoi sunt necesari, deoarece găsirea tuturor abilităților într-un anumit individ este dificilă, așa că oamenii de știință și inginerii de date trebuie să se completeze reciproc pentru a lucra eficient pentru Business Enterprise. Deoarece un om de știință de date îngrijorări cu privire la conducta de date este mai puțin productiv, iar inginerul de date îngrijorări cu privire la perspectivele de afaceri sunt mai puțin productive. Combinând atât Data Scientist, cât și Data Engineer, acestea funcționează bine.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru Data Scientist vs Data Engineer, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -

3 cele mai bune cariere de date pentru Data Scientist vs Data Engineer vs Statisticist
8 calități importante de care trebuie să fii om de știință a datelor
3 cele mai bune cariere de date pentru Data Scientist vs Data Engineer vs Statisticist
Data Science Vs Engineering Engineering - Care este mai util