Data Scientist vs Data Engineer - 7 csodálatos összehasonlítás

Különbség az adattudós és az adatmérnök között

Mielőtt közvetlenül belemerülnénk az Data Scientist és az Data Engineer közötti különbségekbe, először megismerjük, hogy ezekre a kifejezésekre utalnak valójában.

A Data Scientist és az Data Engineer két útvonal a Bigdata-ban. Az Data Scientist általában elemzi az adatokat statisztikák alkalmazásával, gépi tanulással a kritikus üzleti kérdések megoldása céljából. Röviden: fejlett szintű adatelemzést végeznek, amelyet a gépi tanulás és a számítógépes tudomány hajt és automatizál. Az Data Engineer ezzel szemben olyan szoftvermérnökök, akik különféle forrásokból származó adatokat terveznek, építenek, integrálnak és nagy adatmenedzsmentet kezelnek. Ezenkívül nagy adat-infrastruktúrát készítenek az adattudósok általi elemzésre.

Összehasonlítás az adattudós és az adatmérnök között (Infographics)

Az alábbiakban a 7 legjobban összehasonlítható adattudós és adatmérnök találkozik

Főbb különbségek az Data Scientist vs Data Engineer között

Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget az Data Scientist és az Data Engineer között

Az összehasonlítás alapja	Adattudós	Adatmérnök
feladatai	Adattudósok, hogy válaszolhassanak az ipari és üzleti kérdésekre, kutatásokat folytatnak. Emellett a külső és belső forrásokból származó hatalmas mennyiségű adatot is kihasználják annak érdekében, hogy megválaszolják ezt az üzletet. Az adattudósok a legfejlettebb gépi tanulási elemző programokat és statisztikai módszereket is felhasználják az adatok előírásához és prediktív modellezéséhez való felhasználásához. Fedezze fel és vizsgálja meg az adatokat rejtett minták megtalálásához. Automatizálja a munkát prediktív és előíró elemzések alkalmazásával. Meséljen történeteket a legfontosabb érdekelt feleknek elemzéseik alapján.	Fedezze fel az adatgyűjtés lehetőségeit. Az adatmérnökök architektúrákat is fejlesztnek, tesztelnek, építenek és karbantartanak Gondoskodjon arról, hogy az építészet támogassa egy vállalkozás követelményeit. Az adatok modellezéséhez, bányászatához és előállításához kidolgozzák az adatkészlet folyamatait. Az adatmérnökök sokféle nyelvet és eszközt (pl. Szkriptnyelv) alkalmaznak a rendszerek kombinálása érdekében. Az adatok hatékonyságának, megbízhatóságának és minőségének javítása érdekében javaslatokat tesznek erre is.
Munka kilátások	Az adattudós szerepe a hype kezdete óta igényes De ezekben a napokban a cégek inkább adattudományi csoportokkal várják ahelyett, hogy inkább az egyszarvú adattudósokat részesítik előnyben, mint kreativitás, kommunikációs készség, kíváncsiság, okosság, műszaki hozzáértés stb. A toborzók számára nehéz megtalálni azt a személyt, akinek vannak olyan tulajdonságai, amelyeket a vállalatok keresnek, és a kereslet egyértelműen meghaladja a kínálatot. Tehát mondhatjuk, hogy a közeljövőben az Data Scientist buborék robbant fel.	Az adatfolyamokat a jövőben ki kell cserélni és átirányítani. Ennek eredményeként az érdeklődés középpontjában áll, és az adatmérnökök felvételére irányuló álláshirdetések száma az évek során fokozatosan nőtt.
Fejleszteni kell az ismereteket és a szakértelmet	Az adattudósoknak szakértőknek kell lenniük az elvégzett elemzés eredményeinek kommunikációjában és bemutatásában.	Az adatmérnököknek szaktudással kell rendelkezniük a rendszerfigyelés és az adatok tisztítása területén.

Data Scientist vs Data Engineer összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	Adattudós	Adatmérnök
Eszközök	Olyan eszközöket használnak, mint a Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Olyan eszközöket használnak, mint az Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Dolgoznak	Az adatok elemzése, statisztika, gépi tanulás, adatbányászat, kutatás, statisztikai modellezés, algoritmusok, programozás területén dolgoznak	Dolgoznak az Adattárolás, az ETL, az adatbázisok, az üzleti intelligencia területén
Nyelvek	Nagyon ismerik az R, Python, LaTeX stb. Nyelveket	Nagyon ismerik a Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL stb. Nyelveket.
Bérek	Középpiacon minimálisan 43 ezer dollárt, legfeljebb 364 ezer dollárt keresnek	A Data Engineer közepes piacon minimálisan 34 és legfeljebb 341 ezer dollárt fog keresni
Bérelt	A Dropbox, a Microsoft, a Walmart stb. Felveszi őket	Verizon, Bloomberg, Play station stb. Felveszik őket.
Az általuk elvégzett feladatok	Az adatok megértése Funkciók generálása Minta kivonása az adatokból Az adatok modellezése és megjelenítése új betekintés érdekében Kommunikáció és magyarázat ezekről az új eredményekről	Az adattudósok adatokat gyűjtnek különböző forrásokból Adatok rendezése és tárolása a legjobb formátumokban ETL feladatok Adatvezetékek létrehozása Az adatgyűjtési, tárolási és visszakeresési folyamatok figyelése
Végzettség	Az adattudósok informatikai háttérrel rendelkeznek, és gyakran ökonometrikát, matematikát, statisztikát és operatív kutatásokat tanultak.	Az adatmérnökök szintén informatikai háttérrel és számítógépes mérnökökkel rendelkeznek.

Adattudós és az adatmérnök együtt dolgoznak

Mindkét készség (különbség az adattudós és az adatmérnök között) kritikus jelentőségű az adatcsoport megfelelő működéséhez. Nagyon nehéz, hogy képes leszünk egyszarvú egyedet kirakodni, aki rendelkezik adattudós és adatmérnök képességekkel. Ezért olyan csapatot kell felépíteni, ahol minden tag kiegészíti a másik tag készségeit. És kritikus fontosságú, hogy együtt működve jól működjenek.

Ennek a helyzetnek vagy a dilemmának elkerülése érdekében fontos felismerni a különféle kiegészítő szerepeket, amelyeket mindkettő üzleti vállalkozásunkban betölt. Lehetetlen túlbecsülni nemcsak azt, hogy mennyire fontos az adattudós és az adatmérnök közötti kommunikáció, hanem annak fontosságát is, hogy biztosítsuk mind az adattudós, mind az adatmérnöki szerepek és a csapatok megfelelő erőforrásait és elképzelését. Ennek oka az, hogy az adatokat optimalizálni kell az Data Scientist használati esetéhez. Fontos annak tisztázása, hogy ez hogyan működik, az adatvezeték emberi hibás összetevőjének csökkentése érdekében.

Ha erre a kezdetektől nem készülünk fel megfelelő módon, akkor végzetes vállalkozásunk erőfeszítéseit megsemmisíthetjük. Meg kell szabadulnunk annak a helyzetnek, amelyben az adattudósok fedélzetén vannak, anélkül, hogy az adatvezeték kellően elkészült volna. Ez kényelmetlen és költséges helyzetbe hozza őket, vagy arra kényszerülve, hogy belemerüljenek a szükséges adatkódhoz, vagy a készenléti állapotba maradjanak. Egyik lehetőség sem a képességeik, sem a vállalati erőforrások megfelelő felhasználása.

Következtetés - Data Scientist vs Data Engineer

Összefoglalva: mind az adattudósok, mind az adatmérnökök együtt dolgoznak az adatokkal kapcsolatban. És mindkettőre szükség van, mivel nehéz egy adott személyben minden készség megtalálása, tehát az adattudósoknak és az adatmérnököknek ki kell egészíteniük egymást, hogy hatékonyan működhessenek az üzleti vállalkozás számára. Mivel az adattudósok az adatcsatornával kapcsolatos aggodalmak kevésbé eredményesek, az adatmérnök pedig az üzleti betekintés miatt kevésbé eredményes. A Data Scientist és az Data Engineer kombinálásával feltétlenül jól működnek.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató az Data Scientist vs Data Engineer, jelentésük, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés számára. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -