Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger

Forskjell mellom dataforsker og dataingeniør

Før vi direkte hopper inn i forskjellene mellom Data Scientist og Data Engineer, først, vil vi vite hva faktisk disse begrepene refererer til.

Data Scientist og Data Engineer er to spor i Bigdata. Generelt utfører Data Scientist analyse av data ved å anvende statistikk, maskinlæring for å løse de kritiske forretningsproblemene. Kort sagt, de gjør et avansert nivå av dataanalyse som er drevet og automatisert av maskinlæring og informatikk. Data Engineer er derimot programvareingeniører som designer, bygger, integrerer data fra forskjellige ressurser og administrerer big data. Og også, de forbereder big data infrastruktur som skal analyseres av Data Scientists.

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

Nedenfor er topp 7-sammenligningen mellom Data Scientist vs Data Engineer

Viktige forskjeller mellom Data Scientist vs Data Engineer

Følgende er forskjellen mellom Data Scientist og Data Engineer er som følger

Grunnlag for sammenligning	Data Scientist	Data Engineer
Arbeidsoppgaver	Data forskere for å svare på bransjens og forretningsspørsmål, de vil drive forskning. De drar også nytte av store datamengder fra eksterne og interne kilder for å svare på den virksomheten. Data Scientists bruker også mest utviklede maskinlæringsanalytikaprogrammer og statistiske metoder for å klargjøre data for bruk i reseptiv og prediktiv modellering. Utforsk og undersøk data for å finne skjulte mønstre. Automatiser arbeidet gjennom bruk av prediktiv og reseptbelagte analyser. Fortell historier til sentrale interessenter basert på deres analyse.	Oppdag muligheter for datainnsamling. Data Engineers utvikler også, tester, konstruerer og vedlikeholder arkitekturer Sørg for at arkitektur vil støtte kravene til en virksomhet. For datamodellering, gruvedrift og produksjon utvikler de datasettprosesser. Data Engineers Ansette også et bredt spekter av språk og verktøy (f.eks. Skriptspråk) for å kombinere systemer sammen. For å forbedre effektiviteten, påliteligheten og kvaliteten foreslår de også noen måter å gjøre det på.
Jobbutsikter	Data Scientist-rollen har vært etterspurt siden begynnelsen av sprøytenarkoman Men i løpet av disse dagene er bedrifter ute etter å ha datavitenskapsteam fremfor å foretrekke fremfor enhjørningsdataforskere som besitter kreativitet, kommunikasjonsevner, nysgjerrighet, kløkt, teknisk ekspertise, etc. For rekrutterere er det vanskelig å finne den personen som har de egenskapene som selskapene ser etter og etterspørselen klart overstiger tilbudet. Så vi kan fortelle at Data Scientist-bobla i nær fremtid vil sprekke.	Datastrømmer må erstattes og omdirigeres i fremtiden. Som et resultat er interessesenteret på, og antallet stillinger som skal ansettes for Data Engineers har gradvis økt gjennom årene.
Trenger å utvikle kunnskap og kompetanse	Dataforskere må være eksperter på å formidle og presentere resultatene av en analyse de har gjort.	Data Engineers må være kompetanse innen systemovervåking og rengjøring av data.

Data Scientist vs Data Engineer Sammenligningstabell

Grunnlag for sammenligning	Data Scientist	Data Engineer
Verktøy	De bruker verktøy som Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	De bruker verktøy som Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
De jobber videre	De jobber med dataanalyse, statistikk, maskinlæring, datamining, forskning, statistisk modellering, algoritmer, programmering	De jobber med Data Warehousing, ETL, Databases, Business Intelligence
språk	De er godt kjent med språk R, Python, LaTeX osv	De er godt kjent med Java, Unix, JavaScript, Linux, SQL osv. Språk.
lønn	De i et middels marked vil de tjene minimum $ 43 000 og maksimalt $ 364 000	Data Engineer i et middels marked vil de tjene minimum $ 34 000 og maksimalt $ 341 000
Ansatt av	De blir ansatt av Dropbox, Microsoft, Walmart osv	De blir ansatt av Verizon, Bloomberg, Play station etc.
Oppgaver de utfører	Forstå data Genererer funksjoner Trekke ut mønstre fra data Modellering og visualisering av data for å få ny innsikt Kommunisere og forklare disse nye funnene	Data Forskere vil samle inn data fra forskjellige kilder Rydder data og lagrer i de beste formatene ETL-oppgaver Opprette datapipelines Overvåke datainnsamling, lagring og gjenfinning
Utdanningsbakgrunn	Datavitenskapsmenn er fra datavitenskapelig bakgrunn og studerte ofte økonometrikk, matematikk, statistikk og operasjonsforskning.	Data Engineers er også fra datavitenskapelig bakgrunn og også datateknikk.

Data Scientist og Data Engineer jobber sammen

Begge ferdighetssett (Forskjell mellom dataforsker og datatekniker) er avgjørende for at datateamet skal fungere ordentlig. Det er svært vanskelig at vi kan lande en enhjørning til et enkeltindivid som har ferdigheter som Data Scientist og Data Engineer. Derfor må vi bygge et team, der hvert medlem utfyller det andre medlems ferdigheter. Og det er kritisk at de fungerer godt ved å være sammen.

For å unngå denne situasjonen eller dilemmaet, er det viktig å anerkjenne de forskjellige utfyllende rollene som de begge spiller i vår virksomhet. Det er umulig å overdrive ikke bare hvor viktig kommunikasjonen mellom en datavitenskapsmann og en dataingeniør er, men også hvor viktig det er å sikre at både Data Scientist og Data Engineering roller og team er godt utstyrt og innbilt. Dette skyldes at data må optimaliseres til brukernes tilfelle av Data Scientist. Å ha en klar forståelse av hvordan dette fungerer er viktig for å redusere den menneskelige feilkomponenten i datapipeline.

Unnlatelse av å forberede seg tilstrekkelig til dette fra starten, kan gjøre virksomhetens innsats ugyldig. Vi må kvitte oss med situasjonen, der Data Scientists er ombord uten at en datapipeline er tilstrekkelig gjort. Dette lar dem være i den ubehagelige og dyre posisjonen av å enten bli tvunget til å grave seg inn i den nødvendige harddiskdataingeniøren eller forbli inaktiv. Ingen av alternativene er en god bruk av deres evner eller bedriftens ressurser.

Konklusjon - Data Scientist vs Data Engineer

Avslutningsvis jobber både Data Scientists og Data Engineers sammen om dataene. Og de er begge nødvendige, ettersom det er vanskelig å finne alle ferdigheter hos et bestemt individ, så dataforskere og dataingeniører må utfylle hverandre for å kunne arbeide effektivt for Business Enterprise. Fordi en datavitenskapelig bekymrer seg for datapipeline er mindre produktiv og Data Engineer bekymrer seg for forretningsinnsikt er mindre produktiv. Ved å kombinere både Data Scientist og Data Engineer, fungerer de definitivt bra.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data Scientist vs Data Engineer, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -