Differenza tra data scientist e data engineer
Prima di saltare direttamente alle differenze tra Data Scientist e Data Engineer, sapremo innanzitutto a cosa si riferiscono effettivamente quei termini.
Data Scientist e Data Engineer sono due tracce di Bigdata. In generale, Data Scientist esegue analisi sui dati applicando statistiche, apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali critici. In breve, svolgono un livello avanzato di analisi dei dati che è guidato e automatizzato dall'apprendimento automatico e dall'informatica. Ingegnere dei dati, d'altra parte, sono ingegneri del software che progettano, costruiscono, integrano dati da varie risorse e gestiscono i big data. Inoltre, preparano l'infrastruttura dei big data per essere analizzata dagli scienziati dei dati.
Confronto testa a testa tra Data Scientist vs Data Engineer (Infographics)
Di seguito è riportato il confronto tra i 7 principali tra Data Scientist e Data Engineer
Differenze chiave tra Data Scientist e Data Engineer
Di seguito è riportata la differenza tra Data Scientist e Data Engineer:
Base per il confronto | Data Scientist | Ingegnere dei dati |
responsabilità |
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Prospettiva di lavoro |
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Necessità di sviluppare conoscenze e competenze | I data scientist devono essere esperti nel comunicare e presentare i risultati di un'analisi che hanno effettuato. | Gli ingegneri di dati devono essere esperti nel monitoraggio del sistema e nella pulizia dei dati. |
Tabella di confronto tra data scientist e data engineer
Base per il confronto | Data Scientist | Ingegnere dei dati |
Utensili | Usano strumenti come Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio | Usano strumenti come Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra |
Lavorano su | Lavorano su analisi dei dati, statistiche, apprendimento automatico, data mining, ricerca, modellistica statistica, algoritmi, programmazione | Lavorano su Data Warehousing, ETL, Database, Business Intelligence |
Le lingue | Conoscono molto bene i linguaggi R, Python, LaTeX ecc | Conoscono molto bene i linguaggi Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL ecc. |
stipendi | In un mercato medio guadagneranno un minimo di $ 43k e un massimo di $ 364k | Ingegnere dei dati in un mercato medio guadagneranno un minimo di $ 34k e un massimo di $ 341k |
Assunto da | Vengono assunti da Dropbox, Microsoft, Walmart ecc | Vengono assunti da Verizon, Bloomberg, Play Station ecc. |
Compiti che svolgono |
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Sfondo educativo | I data scientist provengono da ambienti informatici e hanno anche studiato spesso econometria, matematica, statistica e ricerca operativa. | Gli ingegneri dei dati provengono anche da informatica e anche ingegneria informatica. |
Data Scientist e Data Engineer che lavorano insieme
Entrambi gli skillset (differenza tra Data Scientist e Data Engineer) sono fondamentali per il corretto funzionamento del team di dati. È molto difficile riuscire a far atterrare un unicorno a un singolo individuo che ha competenze come Data Scientist e Data Engineer. Pertanto, dovremo costituire un team, in cui ciascun membro integri le competenze dell'altro membro. Ed è fondamentale che funzionino bene stando insieme.
Al fine di evitare questa situazione o dilemma, è importante riconoscere i diversi ruoli complementari che entrambi svolgono nella nostra impresa. È impossibile sopravvalutare non solo quanto sia importante la comunicazione tra un Data Scientist e un Data Engineer, ma anche quanto sia importante garantire che i ruoli e i team di Data Scientist e Data Engineering siano ben forniti e immaginati. Questo perché i dati devono essere ottimizzati per il caso d'uso di Data Scientist. Comprendere chiaramente come funziona è importante nel ridurre la componente di errore umano della pipeline di dati.
Non riuscire a prepararsi adeguatamente per questo fin dall'inizio, può condannare gli sforzi della nostra impresa Dobbiamo sbarazzarci della situazione, in cui i Data Scientists sono a bordo senza una pipeline di dati sufficientemente condotta. Questo li lascia nella scomoda e costosa posizione di essere costretti a scavare nel hardcode Data Engineering necessario o di rimanere inattivi. Nessuna opzione è un buon uso delle loro capacità o delle risorse della nostra azienda.
Conclusione - Data Scientist vs Data Engineer
In conclusione, sia i data scientist che i data engineer lavorano insieme sui dati. Ed entrambi sono necessari in quanto è difficile trovare tutte le competenze in un particolare individuo, quindi i data scientist e i data engineer devono integrarsi a vicenda per lavorare efficacemente per l'impresa. Poiché un Data Scientists si preoccupa della pipeline di dati è meno produttivo e le preoccupazioni dell'Ingegnere dei dati sugli approfondimenti aziendali sono meno produttive. Combinando Data Scientist e Data Engineer, funzionano sicuramente bene.
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