Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmastavat võrdlust

Erinevus andmeteadlase ja andmeinseneri vahel

Enne andmete teadlase ja andmeinseneri erinevuste otsest uurimist saame kõigepealt teada, millele need terminid tegelikult viitavad.

Andmeteadlane ja andmeinsener on Bigdatas kaks lugu. Üldiselt teostab Data Scientist andmete analüüsi, rakendades statistikat, masinõpet, et lahendada kriitilisi äriprobleeme. Lühidalt öeldes teevad nad kõrgtasemel andmeanalüüsi, mida juhivad ja automatiseerivad masinõpe ja arvutiteadus. Andmeinsener seevastu on tarkvarainsenerid, kes kavandavad, ehitavad, integreerivad erinevatest ressurssidest pärinevaid andmeid ja haldavad suurandmeid. Samuti valmistavad nad ette suurandmete infrastruktuuri, mida andmeteadlased saavad analüüsida.

Andmeteadlase ja andmeinseneri (infograafika) võrdlus ühest otsast teise

Allpool on seitse parimat andmeteadlase ja andmeinseneri võrdlust

Peamised erinevused andmeteadlase ja andmeinseneri vahel

Järgnevalt on erinevus Data Scientisti ja Data Engineeri vahel järgmine

Võrdluse alus	Andmeteadlane	Andmeinsener
Kohustused	Andmeteadlased vastavad tööstuse ja ettevõtluse küsimustele, nad viivad läbi uuringuid. Samuti kasutavad nad sellele ärile vastamiseks ära tohutul hulgal andmeid välistest ja sisemistest allikatest. Andmeteadlased kasutavad andmete väljatöötamiseks ettekirjutatava ja ennustava modelleerimise jaoks ka kõige arenenumaid masinõppe analüüsi programme ja statistilisi meetodeid. Varjatud mustrite leidmiseks uurige ja uurige andmeid. Automatiseerige töö ennustava ja ettekirjutava analüütika abil. Jutustage lugusid peamistele sidusrühmadele nende analüüsi põhjal.	Avastage andmete hankimise võimalused. Andmeinsenerid arendavad, testivad, konstrueerivad ja hooldavad ka arhitektuure Veenduge, et arhitektuur toetaks ettevõtte nõudeid. Andmete modelleerimiseks, kaevandamiseks ja tootmiseks töötavad nad välja andmestiku protsessid. Andmeinsenerid kasutavad süsteemide ühendamiseks ka suurt hulka keeli ja tööriistu (nt skriptikeeli). Andmete tõhususe, usaldusväärsuse ja kvaliteedi parandamiseks pakuvad nad välja ka mõned viisid selle saavutamiseks.
Tööväljavaated	Andmeteadlase roll on nõudnud hüpe algusest peale Kuid nendel päevadel otsivad ettevõtted pigem infotehnoloogia meeskondi kui eelistavad ükssarvaseid andmeteadlasi, kellel on loovus, suhtlemisoskus, uudishimu, nutikus, tehniline ekspertiis jne. Värbajate jaoks on raske leida inimest, kellel oleks sellised omadused, mida ettevõtted otsivad ja nõudlus ületab selgelt pakkumise. Nii võime öelda, et lähiajal lõhkeb Data Scientisti mull.	Andmevood tuleb tulevikus asendada ja ümber suunata. Selle tulemusel on huvikeskus peal ja andmeinseneride palkamiseks mõeldud töökuulutuste arv on aastate jooksul järk-järgult suurenenud.
Vajadus teadmiste ja asjatundlikkuse arendamiseks	Andmeteadlased peavad olema eksperdid nende tehtud analüüsi tulemustest teavitamisel ja tutvustamisel.	Andmeinsenerid peavad olema asjatundlikud süsteemi jälgimisel ja andmete puhastamisel.

Andmeteadlase ja andmeinseneri võrdlustabel

Võrdluse alus	Andmeteadlane	Andmeinsener
Tööriistad	Nad kasutavad selliseid tööriistu nagu Mat lab, SAS, Jupyter, RStudio	Nad kasutavad selliseid tööriistu nagu Oracle, Hadoop, MySQL, Hive, DashDB, MongoDB, Cassandra
Nad töötavad edasi	Nad töötavad andmeanalüüsi, statistika, masinõppe, andmete kaevandamise, teadusuuringute, statistilise modelleerimise, algoritmide, programmeerimise valdkonnas	Nad töötavad andmebaasides Data Warehousing, ETL, Databases, Business Intelligence
Keeled	Nad tunnevad väga hästi R, Python, LaTeX jne keeli	Nad tunnevad väga hästi Java, Unixi, JavaScripti, Linux, SQL jne keeli.
Palgad	Keskmisel turul teenivad nad minimaalselt 43 000 dollarit ja maksimaalselt 364 000 dollarit	Andmeinsener keskmisel turul teenivad nad minimaalselt 34 000 ja maksimaalselt 341 000 dollarit
Palgatud	Neid palkavad Dropbox, Microsoft, Walmart jne	Neid palkavad Verizon, Bloomberg, Play station jne.
Ülesanded, mida nad täidavad	Andmete mõistmine Funktsioonide genereerimine Mustrite ekstraheerimine andmetest Andmete modelleerimine ja visualiseerimine uue ülevaate saamiseks Nende uute leidude edastamine ja selgitamine	Andmeteadlased koguvad andmeid erinevatest allikatest Andmete korrastamine ja parimate vormingute säilitamine ETL-i ülesanded Andmejuhtmete loomine Andmete kogumise, säilitamise ja otsimise protsesside jälgimine
Hariduskäik	Andmeteadlased on arvutiteaduse taustast ning sageli õppisid nad ökonomeetriat, matemaatikat, statistikat ja operatiivuuringuid.	Andmeinsenerid on samuti arvutiteaduse taustast ja ka arvutitehnikast.

Andmeteadlane ja andmeinsener töötavad koos

Mõlemad oskused (erinevus andmeteadlase ja andmeinseneri vahel) on andmerühma õigeks toimimiseks kriitilise tähtsusega. On väga raske, kui suudame maale anda ükssarviku üksikisiku, kellel on andmeteadlase ja andmeinseneri oskused. Seetõttu peame moodustama meeskonna, kus iga liige täiendab teise liikme oskusi. Ja on ülioluline, et nad koos töötades hästi töötaksid.

Selle olukorra või dilemma vältimiseks on oluline ära tunda erinevad täiendavad rollid, mida nad mõlemad meie äriettevõttes mängivad. On võimatu üle tähtsustada mitte ainult seda, kui oluline on andmeteadlase ja andmeinseneri vaheline suhtlus, vaid ka seda, kui oluline on tagada, et nii andmeteadlase kui ka andmetöötluse rollid ja meeskonnad oleksid piisavalt ressurssidega ja ettekujutatud. Selle põhjuseks on see, et andmeid tuleb optimeerida vastavalt andmeteadlase kasutusjuhistele. Andmebaasi inimlike vigade komponendi vähendamisel on oluline omada selget arusaamist selle toimimisest.

Kui see pole algusest peale piisavalt ette valmistunud, võib meie ettevõtte pingutused hukka minna. Peame vabanema olukorrast, kus andmesideadlased on pardal ilma, et andmesüsteem oleks piisavalt valmis. See jätab nad ebamugavasse ja kalli olukorda, kus nad on sunnitud kas või kaevama vajaliku kõvakettaga Data Engineering või jäävad jõude. Kumbki võimalus ei ole nende võimete ega meie ettevõtte ressursside hea kasutamine.

Järeldus - andmeteadlane vs andmeinsener

Kokkuvõtteks: nii andmeteadlased kui ka andmeinsenerid töötavad andmete kallal koos. Ja neid mõlemaid on vaja, kuna konkreetse isiku kõigi oskuste leidmine on keeruline, seetõttu peavad andmeteadlased ja andmeinsenerid üksteist täiendama, et ettevõtluse heaks tõhusalt töötada. Kuna andmeteadlased muretsevad andmejuhtmete pärast on vähem produktiivsed ja Data Engineer muretseb ärialaste teadmiste pärast vähem produktiivseid. Kombineerides nii Data Scientist kui Data Engineer, töötavad nad kindlasti hästi.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend Data Scientist vs Data Engineer, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -