Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger

• Forskel mellem Data Scientist og Data Engineer

Forskel mellem Data Scientist og Data Engineer

Inden vi direkte springer ind i forskellene mellem Data Scientist og Data Engineer, vil vi først vide, hvad de faktiske udtryk henviser til.

Data Scientist og Data Engineer er to spor i Bigdata. Generelt udfører Data Scientist analyse af data ved at anvende statistik, maskinlæring for at løse de kritiske forretningsmæssige problemer. Kort sagt, de laver et avanceret dataanalyseniveau, der drives og automatiseres af maskinlæring og datalogi. Data Engineer er på den anden side softwareingeniører, der designer, bygger, integrerer data fra forskellige ressourcer og administrerer big data. Og de forbereder big data-infrastruktur, der skal analyseres af Data Scientists.

Head to Head-sammenligning mellem Data Scientist vs Data Engineer (Infographics)

Nedenfor er Top 7-sammenligningen mellem Data Scientist vs Data Engineer

Vigtige forskelle mellem Data Scientist vs Data Engineer

Følgende er forskellen mellem Data Scientist og Data Engineer er som følger

Grundlag for sammenligning	Data Scientist	Data Engineer
ansvar	Data-videnskabsmænd, der besvarer industri- og forretningsspørgsmål, de vil gennemføre forskning. De drager også fordel af store mængder data fra eksterne og interne kilder for at besvare denne forretning. Datavidenskabsmænd bruger også mest udviklede maskinlæringsanalyseprogrammer og statistiske metoder til at forberede data til brug i receptpligtig og forudsigelig modellering. Udforsk og undersøge data for at finde skjulte mønstre. Automatiser arbejde gennem brug af forudsigelig og receptpligtig analyse. Fortæl historier til de vigtigste interessenter baseret på deres analyse.	Oplev muligheder for dataindsamling. Data Engineers udvikler, tester, konstruerer og vedligeholder arkitekturer Sørg for, at arkitektur understøtter kravene i en virksomhed. Til datamodellering, minedrift og produktion udvikler de datasætprocesser. Data Engineers Anvender også en lang række sprog og værktøjer (f.eks. Scripting-sprog) for at kombinere systemer sammen. For at forbedre dataeffektivitet, pålidelighed og kvalitet foreslår de også nogle måder at gøre det på.
Jobudsigter	Data Scientist-rollen har været efterspurgt siden starten af ​​hype Men i disse dage er virksomhederne på udkig efter at have datavidenskabsteam frem for at foretrække frem for enhøredataforskere, der besidder kreativitet, kommunikationsevner, nysgerrighed, kløgt, teknisk ekspertise osv. For rekrutterere er det svært at finde den person, der har de kvaliteter, som virksomhederne leder efter, og efterspørgslen klart overstiger udbuddet. Så vi kan fortælle, at Data Scientist-boblen i den nærmeste fremtid vil briste.	Datastrømme skal udskiftes og omdirigeres i fremtiden. Som et resultat er interessecentret tændt, og antallet af stillinger, der skal ansættes Data Engineers, er gradvist steget gennem årene.
Behov for at udvikle viden og ekspertise	Datavidenskabsmænd skal være eksperter i at kommunikere og præsentere resultaterne af en analyse, de har foretaget.	Dataingeniører skal være ekspertise i systemovervågning og datarengøring.

Data Scientist vs Data Engineer Sammenligningstabel

Grundlag for sammenligning	Data Scientist	Data Engineer
Værktøj	De bruger værktøjer som Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	De bruger værktøjer som Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
De arbejder videre	De arbejder med dataanalyse, statistik, maskinlæring, datamining, forskning, statistisk modellering, algoritmer, programmering	De arbejder med datavarehousing, ETL, databaser, Business Intelligence
Sprog	De er meget fortrolige med sprog R, Python, LaTeX osv	De er meget fortrolige med sprog Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL osv.
Løn	De på et mellemlangt marked vil de tjene mindst $ 43k og højst $ 364k	Data Engineer på et mellemlangt marked vil de tjene mindst $ 34k og højst $ 341k
Ansat af	De bliver ansat af Dropbox, Microsoft, Walmart osv	De bliver ansat af Verizon, Bloomberg, Play station osv.
Opgaver, de udfører	Forståelse af data Genererer funktioner Udtræk mønstre fra data Modellering og visualisering af data for at få ny indsigt Kommunikation og forklaring af disse nye fund	Data Forskere vil indsamle data fra forskellige kilder Rydning af data og opbevaring i de bedste formater ETL-opgaver Oprettelse af datapipelines Overvågning af dataindsamling, lagring og hentningsprocesser
Uddannelsesmæssig baggrund	Datavidenskabsmænd er fra computervidenskabelig baggrund, og de studerede også ofte økonometrik, matematik, statistik og operationel forskning.	Dataingeniører er også fra computervidenskabelig baggrund og også computerteknologi.

Data Scientist og Data Engineer arbejder sammen

Begge kvalifikationssæt (forskel mellem datavidenskabsmand og dataingeniør) er kritiske for, at datateamet fungerer korrekt. Det er meget vanskeligt, at vi er i stand til at lande en enhjørning på et enkelt individ, der har færdigheder som Data Scientist og Data Engineer. Derfor bliver vi nødt til at opbygge et team, hvor hvert medlem supplerer det andet medlems færdigheder. Og det er kritisk, at de fungerer godt ved at være sammen.

For at undgå denne situation eller dilemma er det vigtigt at anerkende de forskellige komplementære roller, som de begge spiller i vores forretningsvirksomhed. Det er umuligt at overdrive ikke kun, hvor vigtig kommunikationen mellem en datavidenskabsmand og en dataingeniør er, men også hvor vigtig det er at sikre, at både datavidenskabsmand og datatekniske roller og teams er tilstrækkelige ressourcer og forestilles. Dette skyldes, at data skal optimeres til brugssagen for datavidenskabsmanden. At have en klar forståelse af, hvordan dette fungerer, er vigtigt for at reducere den menneskelige fejlkomponent i datapipeline.

Hvis vi ikke forbereder os tilstrækkeligt fra dette fra starten, kan det skade vores virksomheds indsats. Vi er nødt til at slippe af med situationen, hvor datavidenskabsmænd er ombord, uden at en datapipeline er tilstrækkeligt udført. Dette efterlader dem i den ubehagelige og dyre position ved enten at blive tvunget til at grave i den nødvendige harddisk-datateknik eller forblive inaktiv. Ingen af ​​mulighederne er en god udnyttelse af deres evner eller vores virksomheds ressourcer.

Konklusion - Data Scientist vs Data Engineer

Afslutningsvis arbejder både Data Scientists og Data Engineers sammen om dataene. Og de er begge nødvendige, da det er vanskeligt at finde alle færdigheder hos et bestemt individ, så dataforskere og dataingeniører skal supplere hinanden for at arbejde effektivt for Erhvervsvirksomheden. Fordi en datavidenskabsmand bekymrer sig om datapipeline er mindre produktiv, og Data Engineer bekymrer sig om forretningsindsigt er mindre produktiv. Ved at kombinere både Data Scientist og Data Engineer fungerer de bestemt godt.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data Scientist vs Data Engineer, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

1. 3 bedste datakarrierer for datavidenskabsmand vs datainingeniør vs statistiker
2. 8 vigtige kvaliteter, du har brug for for at være datavidenskabsmand
3. 3 bedste datakarrierer for datavidenskabsmand vs datainingeniør vs statistiker
4. Data Science Vs Data Engineering - hvilken der er mere nyttig