Data Scientist vs Data Engineer - 7 дивовижних порівнянь

Різниця між Data Scientist та Data Engineer

Перш ніж безпосередньо перейти до відмінностей між Data Scientist та Data Engineer, спочатку ми дізнаємося, до чого насправді відносяться ці терміни.

Data Scientist та Data Engineer - це дві композиції у Bigdata. Як правило, Data Scientist проводить аналіз даних, застосовуючи статистику, машинне навчання для вирішення критичних бізнес-питань. Коротше кажучи, вони роблять просунутий рівень аналізу даних, який керується та автоматизується машинним навчанням та інформатикою. З іншого боку, Data Engineer - це інженери програмного забезпечення, які проектують, створюють, інтегрують дані з різних ресурсів та управляють великими даними. Крім того, вони готують інфраструктуру великих даних для аналізу даних вчених.

Порівняння «голова до голови» між Data Scientist та Data Engineer (Інфографіка)

Нижче наведено найкращі 7 порівнянь даних Data Scientist та Data Engineer

Основні відмінності між Data Scientist і Data Engineer

Далі різниця між Data Scientist та Data Engineer полягає в наступному

Основи порівняння	Data Scientist	Інженер даних
Обов’язки	Вчені даних, щоб відповісти на питання галузі та бізнесу, вони будуть проводити дослідження. Вони також користуються великими обсягами даних із зовнішніх та внутрішніх джерел, щоб відповісти на цю справу. Дані Вчені також використовують найбільш розроблені програми машинної аналітики та статистичні методи для підготовки даних для використання в методичному призначенні та прогнозуванні. Вивчіть і вивчіть дані, щоб знайти приховані шаблони. Автоматизувати роботу за допомогою використання прогнозної та приписної аналітики. Розповідайте історії ключовим зацікавленим особам на основі їх аналізу.	Відкрийте для себе можливості отримання даних. Інженери даних також розробляють, тестують, конструюють та підтримують архітектури Переконайтеся, що архітектура підтримуватиме вимоги бізнесу. Для моделювання, видобутку та видобутку даних вони розробляють процеси набору даних. Інженери даних також використовують широкий спектр мов та інструментів (наприклад, мови мов скриптів) для комбінування систем. Для підвищення ефективності, надійності та якості даних вони також пропонують деякі способи зробити це.
Прогноз роботи	Роль Data Scientist користується попитом з моменту появи шуму Але в ці дні компанії прагнуть створити команди наукових даних, а не віддають перевагу єдинорогам, які мають творчість, комунікативні навички, цікавість, кмітливість, технічну експертизу тощо. Для рекрутерів важко знайти людину, яка володіє тими якостями, які шукають компанії, а попит явно перевищує пропозицію. Отже, ми можемо сказати, що найближчим часом міхур Data Scientist лопне.	У майбутньому потоки даних потрібно буде замінити та перенаправити. Як результат, центр зацікавлень залишається, і кількість робочих місць для найму інженерів даних поступово збільшується протягом багатьох років.
Потрібно розвивати знання та експертизу	Вчені з даних повинні бути експертами у спілкуванні та представленні результатів аналізу, який вони зробили.	Інженерам даних необхідно мати досвід у моніторингу системи та очищенні даних.

Таблиця порівняння Data Scientist та Data Engineer

Основи порівняння	Data Scientist	Інженер даних
Інструменти	Вони використовують такі інструменти, як Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Вони використовують такі інструменти, як Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Вони працюють над	Вони працюють над аналізом даних, статистикою, машинним навчанням, обробкою даних, дослідженнями, статистичним моделюванням, алгоритмами, програмуванням	Вони працюють над зберіганням даних, ETL, базами даних, Business Intelligence
Мови	Вони дуже добре знайомі з мовами R, Python, LaTeX тощо	Вони дуже добре знайомі з мовами Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL тощо.
Зарплати	На середньому ринку вони зароблять мінімум $ 43 тис. І максимум $ 364 тис	Інженер даних на середньому ринку вони зароблять мінімум $ 34 000 і максимум $ 341 тис
Найнято	Їх наймають Dropbox, Microsoft, Walmart тощо	Їх наймають Verizon, Bloomberg, Play Station тощо.
Завдання, які вони виконують	Розуміння даних Створення функцій Вилучення шаблонів з даних Моделювання та візуалізація даних для отримання нових відомостей Спілкування та пояснення цих нових висновків	Дані Вчені збиратимуть дані з різних джерел Прибирання даних та зберігання у найкращих форматах Завдання ETL Створення трубопроводів даних Моніторинг процесів збору, зберігання та пошуку даних
Освіта	Вчені з даних походять з комп'ютерних наук, а також вони часто вивчали економетрику, математику, статистику та оперативні дослідження.	Інженери даних також є з інформатики, а також з комп'ютерної інженерії.

Вчений та інженер даних працюють разом

Обидва набори навичок (різниця між Data Scientist та Data Engineer) є критично важливими для належної роботи команди даних. Дуже важко, що ми зможемо висадити єдинорога єдиного індивіда, який має навички даних Data Scientist та Data Engineer. Тому нам буде потрібно створити команду, де кожен член доповнює навички іншого члена. І важливо, щоб вони працювали добре, будучи разом.

Щоб уникнути такої ситуації чи дилеми, важливо визнати різні взаємодоповнюючі ролі, які вони обидва відіграють у нашому бізнесі. Неможливо завищувати не лише те, наскільки важливим є зв’язок між Data Scientist та Інженером даних, але і наскільки важливим є забезпечення того, щоб як Data Scientist, так і команди Data Data були добре забезпечені ресурсами та уявляли їх. Це тому, що дані потрібно оптимізувати до випадку використання Data Scientist. Чітке розуміння того, як це працює, є важливим для зменшення складової помилки людини в трубопроводі даних.

Якщо не підготуватися до цього адекватно, це може принести зусилля нашому підприємству. Нам потрібно позбутися ситуації, коли науковці перебувають на борту без того, як буде зроблено достатній обсяг даних. Це залишає їх у незручному та дорогому становищі або змушеного копатись у потрібному інженері жорстких кодів, або залишатися без роботи. Жоден варіант не є корисним використання їх можливостей або ресурсів нашого підприємства.

Висновок - Data Scientist vs Data Engineer

На закінчення, і науковці даних, і інженери даних працюють разом над даними. І вони обоє потрібні, оскільки знайти всі навички у конкретної людини важко, тому науковці з даних та інженери даних повинні доповнювати одне одного, щоб ефективно працювати для Бізнес-підприємства. Оскільки Data Scientist стурбовані інформацією про обробку даних, вони менш продуктивні, а Data Engineer переживає про бізнес-ідеї менш продуктивними. Поєднуючи і Data Scientist, і Data Engineer, вони безумовно добре працюють.