Data Scientist vs Data Engineer - 7 nevjerojatnih usporedbi

Razlika između Data Scientist i Data Engineer-a

Prije nego što direktno uskočimo u razlike između Data Scientist i Data Engineer-a, prvo ćemo znati na što se ti pojmovi zapravo odnose.

Data Scientist i Data Engineer dva su zapisa u Bigdati. Općenito, Data Scientist provodi analizu podataka primjenom statistike, strojnim učenjem za rješavanje kritičnih poslovnih problema. Ukratko, oni rade naprednu razinu analize podataka koju pokreće i automatizira strojno učenje i informatika. S druge strane, Data Engineer su softverski inženjeri koji dizajniraju, grade, integriraju podatke iz različitih resursa i upravljaju velikim podacima. A također, pripremaju veliku podatkovnu infrastrukturu koju analiziraju znanstvenici podataka.

Usporedba između podataka Data Scientist i Data Engineer-a (Infographics)

Ispod je top 7 usporedbe podataka Data Scientist i Data Engineer-a

Ključne razlike između Data Scientist i Data Engineer-a

Slijedi razlika između Data Scientist i Data Engineer-a je kako slijedi

Osnove za usporedbu	Data Scientist	Inženjer podataka
odgovornosti	Znanstvenici podataka kako bi odgovorili na pitanja industrije i poslovanja, provest će istraživanje. Oni također koriste velike količine podataka iz vanjskih i unutarnjih izvora kako bi odgovorili na to poslovanje. Znanstvenici podataka također koriste većinu razvijenih programa analitike strojnog učenja i statističke metode za pripremu podataka za upotrebu u prediktivnom i prediktivnom modeliranju. Istražite i proučite podatke da biste pronašli skrivene obrasce. Automatizirajte rad koristeći prediktivnu i receptutivnu analitiku. Pričajte priče ključnim dionicima na temelju njihove analize.	Otkrijte mogućnosti za prikupljanje podataka. Inženjeri podataka također razvijaju, testiraju, konstruiraju i održavaju arhitekture Osigurajte da će arhitektura podržavati zahtjeve tvrtke. Za modeliranje podataka, rudarstvo i proizvodnju oni razvijaju procese podataka. Inženjeri podataka također koriste širok raspon jezika i alata (npr. Jezika skripta) kako bi kombinirali sustave. Da bi poboljšali učinkovitost, pouzdanost i kvalitetu podataka oni također predlažu neke načine da se to učini.
Izgledi za posao	Uloga Data Scientist tražena je od početka hipena Ali tijekom ovih dana tvrtke traže da imaju timove za znanost podataka, a ne radije da se jednorogi znanstvenici koji posjeduju kreativnost, komunikacijske vještine, znatiželju, pametnost, tehničku stručnost itd. Za regrutove je teško pronaći osobu koja posjeduje one kvalitete koje tvrtke traže i potražnja očito prelazi ponudu. Dakle, možemo reći da će se u bliskoj budućnosti mjehurić Data Scientist rasprsnuti.	Tokove podataka u budućnosti će trebati zamijeniti i preusmjeriti. Kao rezultat toga, centar interesa je uključen, a broj radnih mjesta za zapošljavanje Data Engineera postupno se povećavao tijekom godina.
Trebate razvijati znanje i stručnost	Znanstvenici s podacima moraju biti stručnjaci u komuniciranju i predstavljanju rezultata analize koju su napravili.	Inženjeri podataka moraju biti stručni u nadzoru sustava i čišćenju podataka.

Tablica usporedbe podataka Scientist i Data Engineer

Osnove za usporedbu	Data Scientist	Inženjer podataka
alat	Koriste alate kao što su Mat laboratorij, SAS, Jupyter, RStudio	Koriste alate poput Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Oni rade na	Rade na analizi podataka, statistici, strojnom učenju, vađenju podataka, istraživanju, statističkom modeliranju, algoritamima, programiranju	Rade na skladištenju podataka, ETL-u, bazama podataka, poslovnoj inteligenciji
Jezici	Vrlo dobro poznaju jezike R, Python, LaTeX itd	Vrlo su dobro upoznati sa jezicima Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL itd.
plaće	Oni će na srednjem tržištu zaraditi minimalno 43 tisuće dolara i maksimalno 364 tisuće dolara	Data Engineer na tržištu srednje tvrtke zaradit će najmanje 34 tisuće dolara i maksimalno 341 tisuću dolara
Unajmio	Zapošljavaju ih Dropbox, Microsoft, Walmart itd	Unajmljuju ih Verizon, Bloomberg, Play stanica itd.
Zadaci koje obavljaju	Razumijevanje podataka Generiranje značajki Izvlačenje obrazaca iz podataka Modeliranje i vizualizacija podataka radi dobivanja novih uvida Komuniciranje i objašnjenje ovih novih saznanja	Znanstvenici će prikupljati podatke iz različitih izvora Priprema podataka i pohranjivanje u najboljim formatima Zadaci ETL-a Izrada cjevovoda za podatke Nadgledanje procesa prikupljanja, pohranjivanja i preuzimanja podataka
Obrazovanje	Znanstvenici podataka dolaze iz podrijetla informatike, a često su proučavali i ekonometriju, matematiku, statistiku i operativna istraživanja.	Inženjeri podataka također su iz pozadine Computer Science i računalnog inženjerstva.

Data Scientist i Data Engineer rade zajedno

Obje skupine vještina (razlika između Data Scientist i Data Engineer-a) su ključne da bi tim podataka mogao pravilno funkcionirati. Izuzetno je teško da ćemo jednoroga uspjeti spustiti jednoroga koji ima vještine kao Data Scientist i Data Engineer. Stoga ćemo trebati uspostaviti tim u kojem svaki član nadopunjuje vještine drugog člana. I presudno je što dobro rade tako što su zajedno.

Da bi se izbjegla ta situacija ili dilema, važno je prepoznati različite komplementarne uloge koje oboje igraju u našem poslovnom poduzeću. Nemoguće je pretjerivati ne samo koliko je važna komunikacija između Data Scientist i Data Engineer-a, već i koliko je važno osigurati da se uloge i timovi Data Scientist i Data Engineering dobro financiraju i zamisle. To je zbog toga što podatke treba optimizirati u slučaju uporabe znanstvenika podataka. Jasno razumijevanje kako to funkcionira važno je za smanjenje ljudske komponente pogreške u cjevovodu podataka.

Ako se od početka ne pripremimo za to adekvatno, to može dovesti do napora našeg poduzeća. Moramo se riješiti situacije u kojoj su Data Science znanci bez podataka. To ih ostavlja u neugodnom i skupom položaju bilo da budu prisiljeni da kopaju u tvrdom kodu Data Engineering ili su potrebni. Nijedna od opcija nije dobra upotreba njihovih mogućnosti ili resursa našeg poduzeća.

Zaključak - Data Scientist vs Data Engineer

Zaključno, i podaci znanstvenici i inženjeri podataka rade zajedno na podacima. I obje su potrebne jer je pronalaženje svih vještina kod određenog pojedinca teško, tako da se znanstvenici i podatkovni inženjeri moraju međusobno nadopunjavati kako bi učinkovito djelovali na Business Enterpriseu. Budući da se Data Scientist brine oko cjevovoda za podatke, manje je produktivan, a Data Engineer se brine zbog poslovnih uvida manje produktivnim. Kombinirajući i Data Scientist i Data Engineer, oni definitivno dobro rade.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za Data Scientist vs Data Engineer, njihovo značenje, usporedba, uvod u glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -