Data Science Vs Data Engineering: Unterschied zwischen Data Science und Data Engineering

Seitdem Daten zur neuen Währung des 21. Jahrhunderts geworden sind, haben sich die Berufsbilder von Big Data und Data Science in einem beispiellosen Tempo diversifiziert und verzweigt. Data Engineer und Data Scientist sind zwei der vielversprechendsten Berufsbilder mit einer aufwärts gerichteten Karriere.

Obwohl die Rolle eines Data Scientist als der „heißeste Job des 21. Jahrhunderts“ proklamiert wurde, liegt Data Engineer nicht weit dahinter. Tatsächlich gibt Glassdoor an, dass die Zahl der Stellenangebote für das Data Engineer-Profil fünfmal höher ist als die für Data Scientists. Wie dem auch sei, sowohl Data Scientist als auch Data Engineer sind Teil desselben Teams, das versucht, Rohdaten in umsetzbare Geschäftseinblicke umzuwandeln. Wenn Sie eine professionelle Data-Science-Schulung erhalten möchten, sehen Sie sich unsere Data-Science-Kurse von Top-Universitäten an.

Im heutigen Beitrag dreht sich alles um die heftige Debatte zwischen Data Science vs. Data Engineering, gesehen aus der Perspektive der Berufsprofile Data Engineer und Data Scientist.

Data Science vs. Data Engineering

Data Science ist ein breites und multidisziplinäres Studiengebiet, das Mathematik, Statistik, Informatik, Informationswissenschaft und betriebswirtschaftliches Wissen kombiniert. Es konzentriert sich auf das Extrahieren aussagekräftiger Muster und Erkenntnisse aus großen Datensätzen durch die Nutzung wissenschaftlicher Werkzeuge, Methoden, Verfahren und Algorithmen. Zu den Kernkomponenten von Data Science gehören Big Data, Machine Learning und Data Mining.

Im Gegenteil, Data Engineering ist ein Zweig der Datenwissenschaft, der sich hauptsächlich mit den praktischen Anwendungen der Datenerfassung und -analyse befasst. Es konzentriert sich auf das Entwerfen und Erstellen von Datenpipelines, die Daten (sowohl strukturierte als auch unstrukturierte) sammeln, aufbereiten und in verwendbare Formate umwandeln können, die von Data Scientists gelesen werden können.

Data Engineering erleichtert die Entwicklung des Datenprozessstapels, um Daten in Echtzeit oder in Stapeln zu sammeln, zu speichern, zu bereinigen und zu verarbeiten und die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten. Im Wesentlichen erstellen Dateningenieure Unterstützungssysteme für Datenwissenschaftler.

Wie David Bianco feststellt: „Data Engineers sind die Klempner, die eine Datenpipeline bauen, während Data Scientists die Maler und Geschichtenerzähler sind, die einer ansonsten statischen Einheit Bedeutung verleihen.“

Data Engineer vs. Data Scientist: Ein detaillierter Vergleich

Bevor wir uns mit den Unterschieden zwischen Data Engineers und Data Scientists befassen, müssen wir uns zunächst mit den Ähnlichkeiten dieser beiden Profile befassen. Der wichtigste Ähnlichkeitspunkt zwischen den Profilen von Data Engineers und Data Scientists ist ihr Bildungshintergrund. In der Regel kommen beide Fachleute aus den Bereichen Mathematik, Physik, Informatik, Informationswissenschaft oder Technische Informatik.

Diese Studienbereiche werden für Data Science-Berufsbilder weithin bevorzugt. Sowohl Data Engineers als auch Data Scientists sind erfahrene Programmierer, die sich mit Sprachen wie Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL und Julia auskennen.

Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Engineers und Data Scientists:

Berufsbild

Der Hauptunterschied zwischen Data Engineers und Data Scientists liegt im Fokus. Während Data Engineers am Aufbau der Infrastruktur und Architektur für die Datengenerierung beteiligt sind, befassen sich Data Scientists hauptsächlich mit der Durchführung fortgeschrittener mathematischer und statistischer Analysen der gesammelten Daten.

Wie bereits erwähnt, entwerfen, erstellen, testen, integrieren und optimieren Data Engineers Daten, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden. Sie verwenden Big-Data-Tools und -Technologien, um frei fließende Datenpipelines zu erstellen, die Echtzeit-Analyseanwendungen für komplexe Daten ermöglichen. Data Engineers schreiben auch komplexe Abfragen, um die Zugänglichkeit der Daten zu verbessern.

Data Scientists konzentrieren sich jedoch mehr darauf, Antworten auf entscheidende Geschäftsfragen zu finden, wie z. und dann passende Schlussfolgerungen ziehen.

Fähigkeiten

Die Fähigkeiten von Data Engineers und Data Scientists sind sehr unterschiedlich. Außerdem variieren ihre Fähigkeiten. Beispielsweise sind die analytischen Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers viel tiefgreifender als die analytischen Kenntnisse eines Dateningenieurs.

Dateningenieur-Fähigkeiten:

• Programmierung
• Verteilte Systeme
• Systemarchitektur
• Datenbankdesign und Konfiguration
• Schnittstellen- und Sensorkonfiguration

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Fähigkeiten von Data Scientists:

• Programmierung
• Cloud Computing
• Datengerangel
• Datenbankmanagement
• Datenvisualisierung
• Wahrscheinlichkeit & Statistik
• Multivariate Kalkül und lineare Algebra
• Maschinelles Lernen und Deep Learning

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Werkzeuge

Data Engineers arbeiten mit fortgeschrittenen Programmiersprachen wie Python, Java, Scala usw., verteilten Systemen, Datenpipeline-Tools (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka usw.) und Big-Data-Frameworks wie Hive, Hadoop, Spark, usw.

Während Data Scientists auch Python und Java verwenden, nutzen sie fortschrittliche Analyse- und BI-Tools wie Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView und Splunk. Abgesehen von diesen Tools verlassen sich Data Scientists stark auf ML-Bibliotheken wie TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe und Keras, um nur einige zu nennen.

Gehaltspaket

Sowohl Data Engineers als auch Data Scientists haben einen vielversprechenden Karriereweg mit hohen jährlichen Vergütungspaketen. Zu den Top-Personalvermittlern für diese Profile gehören große Namen wie Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook und Apple Inc.

Laut PayScale beträgt das Durchschnittsgehalt von Dateningenieuren in Indien 843.140 INR LPA, während es in den USA 92.260 US-Dollar beträgt.

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Das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers in Indien beträgt INR 813.593 LPA und in den USA 96.089 US-Dollar.

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Data Engineers & Data Scientists: Zwei sich ergänzende Rollen

Abschließend müssen wir anerkennen, dass sich die Rollen von Data Engineer und Data Scientist ergänzen. Ein Unternehmen, das Big Data nutzt, muss über Fachleute mit beiden Fähigkeiten verfügen, um das wahre Potenzial von Daten auszuschöpfen. Data Scientists verlassen sich auf Data Engineers, um geeignete Pipelines für die Datengenerierung und -analyse zu erstellen. Ebenso sind die Daten, die Data Engineers vorbereiten, ohne die analytischen Operationen der Data Scientists von keinem praktischen Nutzen.

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Einpacken

Daher müssen Unternehmen ein Data-Science-Team bilden, in dem Data Engineers und Data Scientists ihre Fähigkeiten und Funktionalitäten gegenseitig ergänzen können.

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