Differenza tra scienza dei dati e ingegneria dei dati
La scienza dei dati è una materia interdisciplinare che sfrutta i metodi e gli strumenti della statistica, del dominio delle applicazioni e dell'informatica per elaborare i dati, strutturati o non strutturati, al fine di acquisire approfondimenti e conoscenze significative. La scienza dei dati è il processo di estrazione dei dati utili sul business. Data Engineering progetta e crea lo stack di processo per la raccolta o la generazione, l'archiviazione, l'arricchimento e l'elaborazione dei dati in tempo reale. L'ingegneria dei dati è responsabile della costruzione della pipeline o del flusso di lavoro per lo spostamento continuo dei dati da un'istanza all'altra. Gli ingegneri coinvolti si occupano dei requisiti hardware e software insieme agli aspetti di sicurezza e protezione dell'IT e dei dati.
Confronto diretto tra Data Science vs Data Engineering (Infographics)
Di seguito è riportato il principale 6 confronto tra Data Science vs Data Engineering
Differenze chiave tra Data Science e Data Engineering
Di seguito è la differenza tra Data Science e Data Engineering
La scienza dei dati e l'ingegneria dei dati sono due discipline distinte, ma ci sono alcuni punti di vista in cui le persone li usano in modo intercambiabile. Ciò dipende anche dall'organizzazione o dal gruppo di progetto che intraprende tali compiti laddove questa distinzione non sia contrassegnata in modo specifico. Per stabilire le loro identità univoche, stiamo evidenziando le principali differenze tra i due campi:
- L'ingegneria dei dati è la disciplina che si occupa dello sviluppo del framework per l'elaborazione, l'archiviazione e il recupero di dati da diverse origini dati. D'altra parte, la scienza dei dati è la disciplina che sviluppa un modello per trarre spunti significativi e utili dai dati sottostanti.
- L'ingegneria dei dati è responsabile della scoperta dei metodi migliori e dell'identificazione di soluzioni e strumenti ottimizzati per l'acquisizione dei dati. Data Science è responsabile dello sviluppo di modelli e procedure per l'estrazione di utili approfondimenti aziendali dai dati.
- Data Engineer pone le basi o prepara i dati su cui un Data Scientist svilupperà l'apprendimento automatico e modelli statistici.
- L'ingegneria dei dati di solito impiega strumenti e linguaggi di programmazione per creare API per l'elaborazione dei dati su larga scala e l'ottimizzazione delle query. Al contrario, Data Science utilizza le conoscenze di statistica, matematica, informatica e conoscenza aziendale per sviluppare modelli di analisi e intelligence specifici del settore.
- Sebbene Data Engineering si occupi anche del corretto utilizzo dell'hardware per l'elaborazione, l'archiviazione e la distribuzione dei dati, la scienza dei dati potrebbe non essere molto interessata alla configurazione dell'hardware, ma sono richieste conoscenze informatiche distribuite.
- Dati Gli scienziati devono preparare una rappresentazione visiva o grafica dai dati sottostanti, l'ingegnere dei dati non è tenuto a fare gli stessi studi impostati.
Data Science Vs Tabella di confronto di ingegneria dei dati
Mentre entrambi i termini sono correlati ai dati, ma sono discipline totalmente distinte, in questa sezione faremo un confronto diretto tra Data Science e Data Engineering.
| Base per il confronto | Data Science | Ingegneria dei dati |
| Definizione | Data Science trae spunti dai dati grezzi per portare intuizioni e valore dai dati usando modelli statistici | Data Engineering crea API e framework per consumare i dati da diverse fonti |
| Area di competenza | Questa disciplina richiede una conoscenza a livello di esperti di matematica, statistica, informatica e dominio. Non è richiesta la conoscenza dell'hardware | L'ingegneria dei dati richiede conoscenze di programmazione, middleware e hardware. L'apprendimento automatico e la conoscenza statistica non sono obbligatori |
| Profilo di lavoro | Stabilisce il modello statistico e di apprendimento automatico per l'analisi e continua a migliorarli
Crea visualizzazioni e grafici per l'analisi dei dati | Aiuta il team di Data Science applicando le trasformazioni delle funzionalità per i modelli di apprendimento automatico sui set di dati
Non richiede di lavorare sulla visualizzazione dei dati |
| responsabilità | È responsabile per le prestazioni ottimizzate del modello ML / Statistico | È responsabile dell'ottimizzazione e delle prestazioni dell'intera pipeline di dati |
| Produzione | L'output di Data Science è un prodotto di dati | L'output dell'ingegneria dei dati è un sistema di flusso, archiviazione e recupero dei dati |
| Esempi | Ogni esempio di prodotto dati può essere un motore di raccomandazione come l'elenco di video consigliati da YouTube, i filtri e-mail per identificare le e-mail di spam e non spam. | Un esempio di ingegneria dei dati sarebbe quello di estrarre i tweet quotidiani da Twitter nel magazzino dati dell'alveare distribuito su più cluster. |
Conclusione
Data Science e Data Engineering sono due discipline totalmente diverse. Sia Data Science che Data Engineering affrontano aree problematiche distinte e richiedono set di competenze e approcci specializzati per affrontare i problemi quotidiani. Sebbene la Data Engineering non possa coinvolgere l'apprendimento automatico e il modello statistico, è necessario che trasformino i dati in modo che gli scienziati dei dati possano sviluppare su di essi modelli di apprendimento automatico. Sebbene i data scientist possano sviluppare un algoritmo di base per l'analisi e la visualizzazione dei dati, tuttavia dipendono completamente dai data engineer per i loro requisiti per i dati elaborati e arricchiti. Entrambi i campi hanno molte opportunità e portata del lavoro, con l'aumento dei dati e l'avvento delle tecnologie IoT e Big Data ci sarà un enorme requisito di data scientist e data engineer in quasi tutte le organizzazioni basate sull'IT. Per coloro che sono interessati a queste aree, non è troppo tardi per iniziare.
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