Data Scientist vs Data Engineer - 7 neverjetnih primerjav

Razlika med Data Scientist in Data Engineer-jem

Preden bomo skočili v razlike med Data Scientist in Data Engineer, bomo najprej vedeli, na kaj se dejansko nanašajo ti izrazi.

Data Scientist in Data Engineer sta v Bigdati dve skladbi. Na splošno Data Data Scientist analizira podatke z uporabo statistike, strojnim učenjem za reševanje kritičnih poslovnih vprašanj. Skratka, naredijo napredno raven analize podatkov, ki jo poganja in avtomatizira strojno učenje in računalništvo. Po drugi strani so podatki inženirji programske opreme, ki načrtujejo, gradijo, integrirajo podatke iz različnih virov in upravljajo velike podatke. In prav tako pripravljajo veliko podatkovno infrastrukturo, ki jo bodo analizirali podatki znanstveniki.

Primerjava med proizvajalci Data Scientist in Data Engineer (Infographics)

Spodaj je zgornjih 7 primerjav med Data Scientist in Data Engineerjem

Ključne razlike med Data Scientist in Data Engineer

Sledi razlika med Data Scientist in Data Engineerjem, kot sledi

Osnove za primerjavo	Data Scientist	Podatkovni inženir
Odgovornosti	Znanstveniki podatkov, ki bodo odgovorili na vprašanja industrije in podjetij, bodo izvajali raziskave. Prav tako izkoristijo ogromno količino podatkov iz zunanjih in notranjih virov, da bi odgovorili na to podjetje. Podatki znanstveniki uporabljajo tudi večino razvitih programov za strojno učenje in statistične metode za pripravo podatkov za uporabo pri predpisujočem in napovednem modeliranju. Raziščite in preučite podatke, da bi našli skrite vzorce. Avtomatizirajte delo z uporabo prediktivne in predpisovalne analitike. Zgodbe pripovedujte ključnim deležnikom na podlagi njihove analize.	Odkrijte priložnosti za pridobivanje podatkov. Inženirji podatkov razvijajo, preizkušajo, konstruirajo in vzdržujejo arhitekture Zagotovite, da bo arhitektura podpirala zahteve podjetja. Za modeliranje, rudarjenje in proizvodnjo podatkov razvijajo procese podatkovnih zbirk. Podatkovni inženirji uporabljajo tudi široko paleto jezikov in orodij (npr. Jezikov za skripte), da bi skupaj združili sisteme. Da bi izboljšali učinkovitost, zanesljivost in kakovost podatkov, predlagajo tudi nekaj načinov za to.
Delovni izgledi	Vloga Data Scientist je povpraševanje že od začetka hype-a Toda v teh dneh podjetja iščejo, da bi imele skupine za znanost podatkov, namesto, da bi raje poiskale samoroge, ki imajo kreativnost, komunikacijske veščine, radovednost, bistroumnost, tehnično znanje itd. Za najemnike je težko najti osebo, ki ima tiste lastnosti, ki jih podjetja iščejo in povpraševanje očitno presega ponudbo. Torej, lahko rečemo, da bo v bližnji prihodnosti mehurček Data Scientist počil.	V prihodnosti bo treba pretok podatkov nadomestiti in preusmeriti. Kot rezultat tega je središče zanimanja in število delovnih mest, ki jih najamejo inženirji podatkov, se je skozi leta postopoma povečevalo.
Potreba po razvoju znanja in strokovnega znanja	Znanstveniki podatkov morajo biti strokovnjaki za sporočanje in predstavitev rezultatov opravljene analize.	Inženirji podatkov morajo biti strokovno usposobljeni za nadzor sistema in čiščenje podatkov.

Tabela primerjave podatkov Scientist in Data Engineer

Osnove za primerjavo	Data Scientist	Podatkovni inženir
Orodja	Uporabljajo orodja, kot so Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Uporabljajo orodja, kot so Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Delajo naprej	Delajo na analizi podatkov, statistiki, strojnem učenju, rudarjenju podatkov, raziskavah, statističnem modeliranju, algoritmih, programiranju	Delajo na področju skladiščenja podatkov, ETL, baz podatkov, poslovne inteligence
Jeziki	Zelo dobro poznajo jezike R, Python, LaTeX itd	Zelo dobro poznajo jezike Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL itd.
Plače	Na srednjem trgu bodo zaslužili najmanj 43 tisoč dolarjev in največ 364 tisoč dolarjev	Podatkovni inženir na srednjem trgu bodo zaslužili najmanj 34 tisoč dolarjev in največ 341 dolarjev
Najel	Najemi jih bodo Dropbox, Microsoft, Walmart itd	Najemi jih bodo Verizon, Bloomberg, Play station itd.
Naloge, ki jih opravljajo	Razumevanje podatkov Ustvarjanje funkcij Pridobivanje vzorcev iz podatkov Modeliranje in vizualizacija podatkov za pridobitev novih spoznanj Sporočanje in razlaga teh novih dognanj	Podatki znanstveniki bodo zbirali podatke iz različnih virov Priprava podatkov in shranjevanje v najboljših formatih Naloge ETL Ustvarjanje podatkovnih cevovodov Spremljanje postopkov zbiranja, shranjevanja in iskanja podatkov
Izobraževalno ozadje	Znanstveniki podatkov so iz računalniške narave, poleg tega pa so pogosto študirali ekonometrijo, matematiko, statistiko in operativne raziskave.	Podatkovni inženirji so tudi iz računalništva in računalniškega inženiringa.

Data Scientist in Data Engineer delujeta skupaj

Obe skupini spretnosti (razlika med Data Scientist in Data Engineer) sta ključni za pravilno delovanje podatkovne skupine. Zelo težko je, da bomo lahko samoroga izkrcali enemu posamezniku, ki je znan kot Data Scientist in Data Engineer. Zato bomo morali sestaviti ekipo, kjer vsak član dopolnjuje veščine drugega člana. Ključno pa je, da dobro sodelujeta, ker sta skupaj.

Da bi se izognili tej situaciji ali dilemi, je pomembno prepoznati različne komplementarne vloge, ki jih oba igrata v našem poslovnem podjetju. Nemogoče je pretiravati ne le o tem, kako pomembna je komunikacija med Data Scientist in Data Engineerom, ampak tudi, kako pomembno je zagotoviti, da se vloge in ekipe Data Scientist in Data Engineering dobro financirajo in zamislijo. To je zato, ker je treba podatke optimizirati v primeru uporabe Data Scientist. Jasno razumevanje, kako to deluje, je pomembno pri zmanjševanju človeške napake v podatkovnem sklopu.

Če se že od samega začetka ne bomo ustrezno pripravili na to, nas lahko ogrožajo prizadevanja našega podjetja. Moramo se rešiti situacije, kjer so znanstveniki na krovu, ne da bi bilo za to dovolj podatkov. To jih pušča v neprijetnem in dragem položaju, bodisi da se bodo prisiljeni vdreti v trdi koder podatkovnega inženiringa ali ostati v prostem teku. Nobena od možnosti ni dobra uporaba njihovih zmogljivosti ali virov našega podjetja.

Zaključek - Data Scientist vs Data Engineer

Za zaključek tako podatki znanstveniki kot inženirji podatkov sodelujejo pri podatkih. In oba sta potrebna, saj je iskanje vseh znanj pri določenem posamezniku težko, zato se morata podatkovni znanstveniki in inženirji podatkov medsebojno dopolnjevati, da bi lahko učinkovito poslovali v podjetju Business. Ker Data Science znanstveniki skrbijo za podatkovno zbirko, so manj produktivni in Data Engineer skrbi za vpogled v podjetja manj produktivno. Z združevanjem podatkov Data Scientist in Data Engineer-ja zagotovo dobro delujejo.

Priporočeni članek

To je vodnik za Data Scientist vs Data Engineer, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

1. 3 najboljše podatkovne kariere za Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
2. 8 pomembnih kakovostnih lastnosti, ki jih morate imeti
3. 3 najboljše podatkovne kariere za Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
4. Data Science Vs inženiring podatkov - kateri je bolj uporaben