Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných porovnaní

Rozdiel medzi vedcom údajov a technikom údajov

Pred priamym skokom do rozdielov medzi Data Scientist a Data Engineer, najprv budeme vedieť, na čo sa tieto pojmy vlastne vzťahujú.

Data Scientist a Data Engineer sú dve Bigdata. Všeobecne platí, že Data Scientist vykonáva analýzu údajov pomocou štatistík, strojového učenia na riešenie kritických obchodných problémov. Stručne povedané, robia pokročilú úroveň analýzy údajov, ktorá je riadená a automatizovaná strojovým vzdelávaním a počítačovou vedou. Na druhej strane Data Engineer sú softvéroví inžinieri, ktorí navrhujú, stavajú, integrujú údaje z rôznych zdrojov a spravujú veľké údaje. A tiež pripravujú veľkú dátovú infraštruktúru, ktorú majú analyzovať vedci údajov.

Porovnanie Head to Head medzi Data Scientist vs Data Engineer (Infographics)

Nasleduje Top 7 Porovnanie medzi Data Scientist vs Data Engineer

Kľúčové rozdiely medzi Data Scientist a Data Engineer

Nasleduje rozdiel medzi Data Scientist a Data Engineer

Základ pre porovnávanie	Vedec dát	Dátový inžinier
zodpovednosť	Vedci údajov budú odpovedať na priemyselné a obchodné otázky a budú vykonávať výskum. Využívajú tiež obrovské množstvo údajov z externých a interných zdrojov, aby odpovedali na túto firmu. Vedci údajov tiež používajú najrozvinutejšie analytické programy strojového učenia a štatistické metódy na prípravu údajov na použitie pri predpisovaní a prediktívnom modelovaní. Preskúmajte a preskúmajte údaje a nájdite skryté vzory. Automatizujte prácu pomocou prediktívnej a normatívnej analýzy. Rozprávajte príbehy kľúčovým zainteresovaným stranám na základe ich analýzy.	Objavte príležitosti na získavanie údajov. Data Engineers taktiež vyvíjajú, testujú, konštruujú a udržiavajú architektúry Zaistite, aby architektúra podporovala požiadavky podnikania. Pre modelovanie údajov, ťažbu a výrobu vyvíjajú procesy sady údajov. Dátoví inžinieri tiež zamestnávajú širokú škálu jazykov a nástrojov (napr. Skriptovacie jazyky), aby kombinovali systémy dohromady. Na zlepšenie efektívnosti, spoľahlivosti a kvality údajov tiež navrhujú niekoľko spôsobov, ako to dosiahnuť.
Výhľad práce	Úloha Data Scientist sa požaduje od začiatku humbuku V týchto dňoch však spoločnosti hľadajú tímy pre vedu o údajoch, namiesto toho, aby dávali prednosť jednorázovým dátovým vedcom, ktorí majú tvorivosť, komunikačné schopnosti, zvedavosť, múdrosť, technické znalosti atď. Pre náborových pracovníkov je ťažké nájsť osobu, ktorá má tie vlastnosti, ktoré spoločnosti hľadajú, a dopyt jednoznačne prevyšuje ponuku. Môžeme teda povedať, že v blízkej budúcnosti praskne bublina Data Scientist.	V budúcnosti bude potrebné údaje vymeniť a presmerovať. Výsledkom je, že stredobod záujmu je a počet pracovných miest na prenájom dátových inžinierov sa v priebehu rokov postupne zvyšoval.
Potreba rozvíjať vedomosti a odborné znalosti	Vedci údajov musia byť odborníkmi na komunikáciu a prezentáciu výsledkov analýzy, ktorú vykonali.	Dátoví inžinieri musia byť odborníkmi v oblasti monitorovania systému a čistenia údajov.

Porovnávacia tabuľka Data Scientist vs Data Engineer

Základ pre porovnávanie	Vedec dát	Dátový inžinier
náradie	Používajú nástroje ako Mat laboratórium, SAS, Jupyter, RStudio	Používajú nástroje ako Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Pracujú na tom	Pracujú na analýze dát, štatistike, strojovom učení, ťažbe dát, výskume, štatistickom modelovaní, algoritmoch, programovaní	Pracujú na skladovaní dát, ETL, databázach, Business Intelligence
jazyky	Sú veľmi dobre oboznámení s jazykmi R, Python, LaTeX atď	Sú veľmi dobre oboznámení s jazykmi Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL atď.
platy	Na strednom trhu zarobia minimálne 43 000 dolárov a maximálne 364 000 dolárov	Data Engineer na strednom trhu zarobia minimálne 34 tis. Dolárov a maximálne 341 tis. Dolárov
Najal	Najímajú ich Dropbox, Microsoft, Walmart atď	Najali si ich Verizon, Bloomberg, stanica Play atď.
Úlohy, ktoré vykonávajú	Pochopenie údajov Generovanie funkcií Získavanie vzorov z údajov Modelovanie a vizualizácia údajov na získanie nových poznatkov Oznámenie a vysvetlenie týchto nových zistení	Vedci údajov budú zhromažďovať údaje z rôznych zdrojov Upratovanie a ukladanie údajov v najlepších formátoch Úlohy ETL Vytváranie dátových potrubí Monitorovanie procesov zberu, ukladania a získavania údajov
Vzdelanie	Vedci údajov pochádzajú z počítačovej vedy a často študovali aj ekonometriu, matematiku, štatistiku a operačný výskum.	Data Engineers pochádzajú aj z oblasti informatiky a počítačového inžinierstva.

Vedec údajov a dátový inžinier spolupracujú

Obe zručnosti (Rozdiel medzi Data Scientist a Data Engineer) sú rozhodujúce pre správny chod dátového tímu. Je veľmi ťažké, aby sme mohli pristáť jednorožca jediného jednotlivca, ktorý má zručnosti ako vedec údajov a dátový inžinier. Preto budeme musieť vytvoriť tím, kde každý člen doplní zručnosti druhého člena. A je dôležité, aby dobre spolupracovali.

Aby sa predišlo tejto situácii alebo dilemu, je dôležité uvedomiť si rôzne doplnkové úlohy, ktoré v našom obchodnom podniku zohrávajú. Je nemožné zveličiť nielen dôležitosť komunikácie medzi vedcom údajov a technikom údajov, ale aj to, aké dôležité je zabezpečiť, aby boli úlohy a tímy vedcov údajov a dátového inžinierstva dobre zabezpečené a predstavené. Dôvodom je, že údaje sa musia optimalizovať podľa prípadu použitia vedca údajov. Jasné pochopenie toho, ako to funguje, je dôležité pri znižovaní súčasti ľudských chýb v dátovom potrubí.

Ak sa na to od začiatku primerane nepripraví, môže to odsúdiť úsilie nášho podniku. Musíme sa zbaviť situácie, keď sú vedci údajov na palube bez toho, aby bol dátový tok dostatočne urobený. To ich necháva v nepohodlnej a nákladnej polohe, keď sú buď nútení kopať do potrebného dátového inžinierstva alebo zostať nečinní. Ani jedna z možností nie je dobrým využitím ich schopností alebo zdrojov nášho podniku.

Záver - Data Scientist vs Data Engineer

Záverom možno povedať, že vedci a vedci údajov pracujú na údajoch spoločne. Obe sú potrebné, pretože nájsť všetky zručnosti u konkrétneho jednotlivca je ťažké, takže vedci údajov a dátoví inžinieri sa musia navzájom dopĺňať, aby mohli efektívne pracovať pre podnikanie v podniku. Pretože sa vedci v oblasti dát starajú o dátový rozvod, sú menej produktívni a Data Engineer sa obávajú podnikových štatistík menej produktívni. Kombináciou Data Scientist a Data Engineer určite fungujú dobre.

Odporúčaný článok

Toto bol návod pre Data Scientist vs Data Engineer, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

1. 3 najlepšia kariéra v oblasti údajov pre vedcov údajov vs technik údajov a štatistik
2. 8 Dôležité vlastnosti, ktoré musíte byť vedcom údajov
3. 3 najlepšia kariéra v oblasti údajov pre vedcov údajov vs technik údajov a štatistik
4. Data Science Vs Data Engineering - ktorý z nich je užitočnejší