Data Scientist vs Data Engineer - 7 incredibili confronti

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	I data scientist per rispondere alle domande del settore e del business, condurranno ricerche. Sfruttano anche enormi volumi di dati da fonti interne ed esterne per rispondere a tale attività. I data scientist utilizzano anche i programmi di analisi dell'apprendimento automatico più sviluppati e metodi statistici per preparare i dati da utilizzare nella modellazione prescrittiva e predittiva. Esplora ed esamina i dati per trovare schemi nascosti. Automatizza il lavoro attraverso l'uso di analisi predittive e prescrittive. Racconta storie agli stakeholder chiave in base alla loro analisi.	Scopri le opportunità per l'acquisizione dei dati. I Data Engineer sviluppano, testano, costruiscono e mantengono architetture Garantire che l'architettura supporterà i requisiti di un'azienda. Per la modellazione dei dati, il mining e la produzione, sviluppano processi di set di dati. Gli ingegneri dei dati impiegano anche una vasta gamma di lingue e strumenti (ad es. Linguaggi di scripting) al fine di combinare i sistemi. Per migliorare l'efficienza, l'affidabilità e la qualità dei dati, suggeriscono anche alcuni modi per farlo.
Prospettiva di lavoro	Il ruolo di Data Scientist è stato richiesto sin dall'inizio della campagna pubblicitaria Ma in questi giorni le aziende stanno cercando di avere team di data science piuttosto che preferire agli unicorn data scientist che possiedono creatività, capacità comunicative, curiosità, intelligenza, competenza tecnica, ecc. Per i recruiter, è difficile trovare la persona che sta avendo le qualità che le aziende cercano e la domanda supera chiaramente l'offerta. Quindi, possiamo dire che nel prossimo futuro scoppierà la bolla di Data Scientist.	I flussi di dati dovranno essere sostituiti e reindirizzati in futuro. Di conseguenza, il centro di interesse è attivo e il numero di offerte di lavoro da assumere per ingegneri di dati è aumentato gradualmente nel corso degli anni.
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	Comprensione dei dati Generazione di funzionalità Estrazione di schemi dai dati Modellazione e visualizzazione dei dati per ottenere nuove informazioni Comunicare e spiegare queste nuove scoperte	Dati Gli scienziati raccoglieranno dati da diverse fonti Riordinare i dati e archiviarli nei migliori formati Compiti ETL Creazione di pipeline di dati Monitoraggio dei processi di raccolta, archiviazione e recupero dei dati
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.

Articolo raccomandato

Questa è stata una guida per Data Scientist vs Data Engineer, il loro significato, confronto testa a testa, differenze chiave, tabella di confronto e conclusioni. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -

1. 3 migliori carriere di dati per Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
2. 8 qualità importanti che devi essere un data scientist
3. 3 migliori carriere di dati per Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
4. Data Science Vs Data Engineering - Quale è più utile