Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných srovnání

Rozdíl mezi datovým vědcem a datovým inženýrem

Před přímým skokem do rozdílů mezi vědci v oblasti dat a datovým inženýrem budeme nejprve vědět, na co se tyto pojmy skutečně vztahují.

Data Scientist a Data Engineer jsou dvě skladby v Bigdata. Data Scientist obecně provádí analýzu dat pomocí statistik, strojového učení k řešení důležitých obchodních problémů. Stručně řečeno, dělají pokročilou úroveň analýzy dat, která je řízena a automatizována strojovým učením a informatikou. Data Engineer, na druhé straně, jsou softwaroví inženýři, kteří navrhují, staví, integrují data z různých zdrojů a spravují velká data. A také připravují rozsáhlou datovou infrastrukturu, kterou budou analyzovat Data Scientists.

Srovnání Head to Head mezi Data Scientist vs Data Engineer (Infographics)

Níže je uvedeno Top 7 Srovnání mezi Data Scientist vs Data Engineer

Klíčové rozdíly mezi Data Scientist a Data Engineer

Následuje rozdíl mezi Data Scientist a Data Engineer

Základ pro srovnání	Data Scientist	Datový inženýr
Odpovědnosti	Vědci dat budou odpovídat na průmyslové a obchodní otázky, budou provádět výzkum. Rovněž využívají obrovské množství dat z externích a interních zdrojů, aby odpověděli na toto podnikání. Vědci dat také používají nejrozvinutější analytické programy strojového učení a statistické metody k přípravě dat pro použití v normativním a prediktivním modelování. Prozkoumejte a prozkoumejte data a vyhledejte skryté vzory. Automatizujte práci pomocí prediktivní a normativní analýzy. Vyprávět příběhy klíčovým zúčastněným stranám na základě jejich analýzy.	Objevte příležitosti pro sběr dat. Data Engineers také vyvíjejí, testují, konstruují a udržují architektury Zajistěte, aby architektura podporovala požadavky firmy. Pro modelování, těžbu a produkci dat vyvíjejí procesy sady dat. Data Engineers také zaměstnávají širokou škálu jazyků a nástrojů (např. Skriptovací jazyky) za účelem kombinace systémů dohromady. Pro zlepšení účinnosti, spolehlivosti a kvality dat také navrhují některé způsoby, jak toho dosáhnout.
Výhled práce	Role Data Scientist je požadována od začátku humbuk Ale v dnešní době společnosti hledají týmy pro vědeckou práci s daty, než aby upřednostňovaly jednorožce s datovými vědci, kteří mají kreativitu, komunikační dovednosti, zvědavost, chytrost, technickou odbornost atd. Pro náboráře je těžké najít osobu, která má ty vlastnosti, které společnosti hledají, a poptávka jednoznačně převyšuje nabídku. Můžeme tedy říci, že v blízké budoucnosti praskne bublina Data Scientist.	Datové toky bude muset být v budoucnu nahrazeny a přesměrovány. V důsledku toho je střed zájmu a počet pracovních pozic na pronájem datových inženýrů se v průběhu let postupně zvyšoval.
Potřeba rozvíjet znalosti a odborné znalosti	Vědci údajů musí být odborníky na komunikaci a prezentaci výsledků analýzy, kterou provedli.	Datoví inženýři musí být odborníci na monitorování systému a čištění dat.

Srovnávací tabulka Data Scientist vs. Data Engineer

Základ pro srovnání	Data Scientist	Datový inženýr
Nástroje	Používají nástroje jako Mat laboratoř, SAS, Jupyter, RStudio	Používají nástroje jako Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Pracují na tom	Pracují na analýze dat, statistice, strojovém učení, těžbě dat, výzkumu, statistickém modelování, algoritmech, programování	Pracují na datových skladech, ETL, databázích, Business Intelligence
Jazyky	Jsou velmi dobře obeznámeni s jazyky R, Python, LaTeX atd	Jsou velmi dobře obeznámeni s jazyky Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL atd.
Platy	Na středním trhu vydělají minimálně 43 000 dolarů a maximálně 364 000 dolarů	Data Engineer na středním trhu vydělají minimálně 34 tis. USD a maximálně 341 tis
Najal	Najímají je Dropbox, Microsoft, Walmart atd	Najímají je Verizon, Bloomberg, stanice Play atd.
Úkoly, které plní	Porozumění datům Generování funkcí Extrahování vzorů z dat Modelování a vizualizace dat pro získání nových poznatků Sdělování a vysvětlování těchto nových zjištění	Data Vědci budou shromažďovat data z různých zdrojů Uklízení dat a ukládání v nejlepších formátech ETL úkoly Vytváření datových potrubí Sledování procesů sběru, ukládání a vyhledávání dat
Úroveň vzdělání	Vědci dat pocházejí z počítačových věd a často také studovali ekonometriku, matematiku, statistiku a operační výzkum.	Data Engineers jsou také z oblasti informatiky a počítačového inženýrství.

Data Scientist and Data Engineer spolupracují

Obě sady dovedností (Rozdíl mezi vědci v oblasti dat a datovým inženýrem) jsou pro datový tým důležité, aby správně fungovaly. Je velmi obtížné, abychom mohli přistát jednorožce jedinému jedinci, který má dovednosti jako Data Scientist a Data Engineer. Proto budeme muset vybudovat tým, kde každý člen doplní dovednosti druhého člena. A je důležité, aby dobře spolupracovaly.

Abychom se vyhnuli této situaci nebo dilematu, je důležité si uvědomit různé doplňkové role, které obě hrají v našem obchodním podniku. Je nemožné zveličit nejen to, jak důležitá je komunikace mezi vědcem údajů a datovým inženýrem, ale také to, jak důležité je zajistit, aby role a týmy vědce údajů i datového inženýrství byly dobře zajištěny a představeny. Důvodem je, že data musí být optimalizována pro případ použití datového vědce. Jasné pochopení toho, jak to funguje, je důležité při snižování lidské chyby v datovém potrubí.

Pokud se na to od samého začátku dostatečně nepřipraví, může to zkrátit úsilí našeho podniku. Musíme se zbavit situace, kdy jsou na palubě vědci údajů na palubě, aniž by bylo dostatečně provedeno datové potrubí. To je nechává v nepohodlné a drahé poloze, kdy jsou nuceni kopat do potřebného datového inženýrství nebo zůstat nečinní. Ani jedna z možností není dobré využití jejich schopností nebo zdrojů našeho podniku.

Závěr - Data Scientist vs Data Engineer

Závěrem lze říci, že jak Data Scientists, tak Data Engineers spolupracují na datech. A oba jsou potřeba, protože nalezení všech dovedností u konkrétního jednotlivce je obtížné, takže vědci a datoví inženýři se musí navzájem doplňovat, aby mohli efektivně pracovat pro obchodní podnik. Protože se vědci v oblasti dat starají o datový kanál, jsou méně produktivní a obavy z podnikových statistik se obávají datového inženýra. Spojením Data Scientist a Data Engineer rozhodně dobře fungují.

Doporučený článek

Toto byl průvodce Data Scientist vs Data Engineer, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Differences, srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -