Data Scientist срещу Data Engineer - 7 невероятни сравнения

Разлика между Data Scientist и Data Engineer

Преди директно да скочим в разликите между Data Scientist и Data Engineer, първо ще разберем за какво всъщност се отнасят тези термини.

Data Scientist и Data Engineer са две песни в Bigdata. Като цяло Data Scientist извършва анализ на данни, като прилага статистически данни, машинно обучение за решаване на критичните бизнес проблеми. Накратко, те правят напреднало ниво на анализ на данни, което се задвижва и автоматизира от машинно обучение и компютърни науки. Data Engineer, от друга страна, са софтуерни инженери, които проектират, изграждат, интегрират данни от различни ресурси и управляват големи данни. Освен това те подготвят инфраструктура за големи данни, която да бъде анализирана от Data Scientist.

Сравнение между главата на Data Scientist срещу Data Engineer (Инфографика)

По-долу е топ 7 сравнението между Data Scientist и Data Engineer

Ключови разлики между Data Scientist срещу Data Engineer

Следва разликата между Data Scientist и Data Engineer е следната

Основа за сравнението	Data Scientist	Data Engineer
Отговорности	Учени по данни, за да отговорят на въпросите на индустрията и бизнеса, те ще провеждат изследвания. Те също се възползват от огромни обеми от данни от външни и вътрешни източници, за да отговорят на този бизнес. Данните учени използват и най-развитите програми за машинно обучение за анализи и статистически методи за подготовка на данни за използване в предсказуемо и прогнозно моделиране. Проучете и проучете данните, за да намерите скрити модели. Автоматизирайте работата чрез използването на прогнозна и предписваща анализа. Разкажете истории на основните заинтересовани страни въз основа на техния анализ.	Открийте възможности за събиране на данни. Инженерите на данни също разработват, тестват, конструират и поддържат архитектури Гарантирайте, че архитектурата ще поддържа изискванията на бизнеса. За моделиране на данни, добив и производство, те разработват процеси на база данни. Инженерите на данни също използват широк спектър от езици и инструменти (напр. Езици за скриптове), за да комбинират системите заедно. За да подобрят ефективността, надеждността и качеството на данните, те също предлагат някои начини за това.
Прогноза за работа	Ролята на Data Scientist е търсена от началото на Hype Но през тези дни компаниите искат да разполагат с екипи за научни данни, вместо да предпочитат да се занимават с еднородни учени с данни, които притежават креативност, комуникационни умения, любопитство, хитрост, техническа експертиза и т.н. За набиращите персонал е трудно да се намери човек, който притежава тези качества, които компаниите търсят и търсенето очевидно надвишава предлагането. Така че, можем да кажем, че в близко бъдеще балонът Data Scientist ще се спука.	Потоците данни ще трябва да бъдат заменени и пренасочени в бъдеще. В резултат на това центърът на интереси е включен и броят на обявите за работа, които да наемат Data Engineers, постепенно се увеличава през годините.
Необходимост от развиване на знания и експертиза	Учените по данни трябва да бъдат експерти в комуникацията и представянето на резултатите от направения анализ.	Инженерите на данни трябва да имат опит в мониторинга на системата и почистването на данни.

Таблица за сравнение на Data Scientist срещу Data Engineer

Основа за сравнението	Data Scientist	Data Engineer
Инструменти	Те използват инструменти като Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Те използват инструменти като Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Те работят по	Те работят върху анализ на данни, статистика, машинно обучение, извличане на данни, изследвания, статистическо моделиране, алгоритми, програмиране	Те работят по съхранение на данни, ETL, бази данни, бизнес анализ
Езици	Те са много добре запознати с R, Python, LaTeX и т.н. езици	Те са много добре запознати с езиците на Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL и т.н.
Заплатите	Те на среден пазар ще спечелят минимум $ 43k и максимум $ 364k	Data Engineer на среден пазар те ще спечелят минимум $ 34k и максимум $ 341k
Нает от	Те се наемат от Dropbox, Microsoft, Walmart и т.н.	Те се наемат от Verizon, Bloomberg, Play Station и т.н.
Задачи, които изпълняват	Разбиране на данни Генериране на функции Извличане на модели от данни Моделиране и визуализиране на данни за получаване на нова информация Комуникация и обяснение на тези нови открития	Учените по данни ще събират данни от различни източници Обреждане на данни и съхраняване в най-добрите формати ETL задачи Създаване на тръбопроводи за данни Мониторинг на процеси за събиране, съхранение и извличане на данни
Образование	Учените за данни са от произход на компютърните науки, а също така те често изучават иконометрия, математика, статистика и оперативни изследвания.	Инженерите на данни също са от произход компютърни науки, а също и компютърно инженерство.

Data Scientist и Data Engineer работят заедно

И двата набора от умения (Разлика между Data Scientist и Data Engineer) са критични за функционирането на екипа от данни. Много е трудно да успеем да приземяваме еднорог един-единствен човек, който има умения като Data Scientist и Data Engineer. Следователно ще трябва да изградим екип, в който всеки член допълва уменията на другия член. И от решаващо значение е те да работят добре, като са заедно.

За да се избегне тази ситуация или дилема, е важно да се разпознаят различните допълващи се роли, които двамата играят в нашето бизнес предприятие. Невъзможно е да се преувеличи не само колко важна е комуникацията между Data Scientist и Data Engineer, но и колко е важно да се гарантира, че както ролите и екипите на Data Scientist, така и екипите от данни ще бъдат добре ресурсни и въображаеми. Това е така, защото данните трябва да бъдат оптимизирани спрямо случая на използване на Data Scientist. Ясното разбиране за това как работи е важно за намаляване на компонента на човешката грешка в тръбопровода за данни.

Ако не се подготвим адекватно за това от самото начало, това може да обрече усилията на нашето предприятие. Трябва да се освободим от ситуацията, в която Data Scientist са на борда, без да е направено достатъчно тръбопровод за данни. Това ги оставя в неудобно и скъпо положение, или да бъдат принудени да копаят в твърдия код, необходим за инженеринг на данни, или да останат бездействащи. Нито един вариант не е добро използване на техните възможности или ресурси на нашето предприятие.

Заключение - Data Scientist срещу Data Engineer

В заключение, както учените по данни, така и инженерите на данни работят заедно върху данните. И двамата са необходими, тъй като намирането на всички умения в конкретен индивид е трудно, така че учените по данни и инженерите на данни трябва да се допълват взаимно, за да работят ефективно за Business Enterprise. Тъй като Data Scientist се тревожи за тръбопровода с данни, е по-малко продуктивен, а Data Engineer се притеснява за бизнес прозрения, не са толкова продуктивни. Съчетавайки както Data Scientist, така и Data Dataer, те определено работят добре.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Data Scientist срещу Data Engineer, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

1. 3 най-добри кариери на данни за Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician
2. 8 важни качества, които трябва да бъдете учен
3. 3 най-добри кариери на данни за Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician
4. Data Science Vs Data Engineering - кой е по-полезен