Scienza dei dati e ingegneria dei dati: differenza tra scienza dei dati e ingegneria dei dati

Da quando i dati sono diventati la nuova valuta del 21° secolo, i ruoli professionali in Big Data e Data Science si sono diversificati e si sono ramificati a un ritmo senza precedenti. Data Engineer e Data Scientist sono due dei ruoli di lavoro più promettenti con una traiettoria di carriera ascendente.

Sebbene il ruolo di un Data Scientist sia stato proclamato il "lavoro più sexy del 21° secolo", il Data Engineer non è da meno. Infatti, Glassdoor afferma che il numero di offerte di lavoro per il profilo di Data Engineer è cinque volte superiore a quello di Data Scientist. Comunque sia, sia Data Scientist che Data Engineer fanno parte dello stesso team che cerca di trasformare i dati grezzi in informazioni di business fruibili. Se desideri ottenere una formazione professionale sulla scienza dei dati, dai un'occhiata ai nostri corsi sulla scienza dei dati delle migliori università.

Il post di oggi riguarda il furioso dibattito tra Data Science e Data Engineering, visto dagli obiettivi dei profili professionali di Data Engineer e Data Scientist.

Scienza dei dati e ingegneria dei dati

La scienza dei dati è un campo di studio ampio e multidisciplinare che combina matematica, statistica, informatica, scienze dell'informazione e conoscenza del dominio aziendale. Si concentra sull'estrazione di modelli e approfondimenti significativi da set di dati di grandi dimensioni sfruttando strumenti, metodi, procedure e algoritmi scientifici. I componenti principali di Data Science includono Big Data, Machine Learning e Data Mining.

Al contrario, l'ingegneria dei dati è una branca della scienza dei dati che si occupa principalmente delle applicazioni pratiche dell'acquisizione e dell'analisi dei dati. Si concentra sulla progettazione e costruzione di pipeline di dati in grado di raccogliere, preparare e trasformare i dati (sia strutturati che non strutturati) in formati utilizzabili per la lettura dei data scientist.

Data Engineering facilita lo sviluppo dello stack di elaborazione dati per accumulare, archiviare, pulire ed elaborare i dati in tempo reale o in batch e preparare i dati per ulteriori analisi. In sostanza, i Data Engineer creano sistemi di supporto per i Data Scientist.

Come afferma David Bianco, "I data engineer sono gli idraulici che costruiscono una pipeline di dati, mentre i data scientist sono i pittori e i narratori, che danno significato a un'entità altrimenti statica".

Data Engineer vs Data Scientist: un confronto dettagliato

Prima di approfondire le differenze tra Data Engineer e Data Scientist, dobbiamo prima affrontare le somiglianze di questi due profili. Il punto più importante di somiglianza tra i profili di Data Engineer e Data Scientist è il loro background formativo. Di solito, entrambi i professionisti provengono da matematica, fisica, informatica, scienze dell'informazione o ingegneria informatica.

Queste aree di studio sono ampiamente preferite per i profili professionali di Data Science. Sia i Data Engineer che i Data Scientist sono programmatori esperti che conoscono bene linguaggi come Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL e Julia.

Ecco i punti principali di differenza tra Data Engineer e Data Scientist:

Profilo lavorativo

La principale differenza tra Data Engineer e Data Scientist è una focalizzazione. Mentre i Data Engineer sono coinvolti nella costruzione dell'infrastruttura e dell'architettura per la generazione dei dati, i Data Scientist si occupano principalmente dell'esecuzione di analisi matematiche e statistiche avanzate sui dati raccolti.

Come accennato in precedenza, i Data Engineer progettano, creano, testano, integrano e ottimizzano i dati raccolti da più origini. Usano strumenti e tecnologie Big Data per costruire pipeline di dati a flusso libero che facilitano applicazioni di analisi in tempo reale su dati complessi. I data engineer scrivono anche query complesse per migliorare l'accessibilità dei dati.

Tuttavia, i data scientist sono più concentrati sulla ricerca di risposte a domande aziendali cruciali come l'ottimizzazione delle operazioni aziendali, la riduzione dei costi, il miglioramento dell'esperienza del cliente, ecc. Utilizzando il formato dei dati offerto dai data engineer, i data scientist pongono domande pertinenti, trovano modelli nascosti, ipotizzano, e poi giungere a conclusioni adeguate.

Abilità

Il set di competenze di Data Engineer e Data Scientist è piuttosto diverso. Inoltre, i loro livelli di abilità variano. Ad esempio, le capacità analitiche di un Data Scientist saranno molto più profonde delle conoscenze analitiche di un Data Engineer.

Competenze di Data Engineer:

• Programmazione
• Sistemi distribuiti
• Architettura di sistema
• Progettazione e configurazione database
• Configurazione interfaccia e sensore

Fonte

Competenze dei data scientist:

• Programmazione
• Cloud computing
• Contrattazione di dati
• Gestione del database
• Visualizzazione dati
• Probabilità e statistica
• Calcolo multivariato e algebra lineare
• Apprendimento automatico e apprendimento profondo

Fonte

Utensili

I data engineer lavorano con linguaggi di programmazione avanzati come Python, Java, Scala, ecc., sistemi distribuiti, strumenti di pipeline di dati (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka, ecc.) e framework Big Data come Hive, Hadoop, Spark, eccetera.

Sebbene i data scientist utilizzino anche Python e Java, utilizzano strumenti di analisi e BI avanzati come Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView e Splunk. Oltre a questi strumenti, i data scientist fanno molto affidamento su librerie ML come TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe e Keras, solo per citarne alcuni.

Pacchetto stipendio

Sia i Data Engineer che i Data Scientist hanno una promettente traiettoria di carriera con ingenti pacchetti di compensi annuali. I migliori reclutatori per questi profili includono grandi nomi come Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook e Apple Inc.

Secondo PayScale, lo stipendio medio dei Data Engineer in India è di INR 843.140 LPA, mentre negli Stati Uniti è di US $ 92.260.

Fonte

Fonte

Lo stipendio medio di un Data Scientist in India è di INR 813.593 LPA e negli Stati Uniti è di US $ 96.089.

Fonte

Fonte

Data Engineer e Data Scientist: due ruoli complementari

Per concludere, dobbiamo riconoscere che i ruoli di Data Engineer e Data Scientist si completano a vicenda. Un'azienda che sfrutta i Big Data deve disporre di professionisti con entrambe le competenze per sfruttare il vero potenziale dei dati. I data scientist si affidano ai data engineer per costruire pipeline adeguate per la generazione e l'analisi dei dati. Allo stesso modo, i dati preparati dai data engineer non saranno di alcuna utilità pratica senza le operazioni analitiche dei data scientist.

Leggi anche: Data Science vs Data Analytics

Avvolgendo

Pertanto, le aziende devono creare un team di Data Science in cui Data Engineer e Data Scientist possono integrarsi reciprocamente le competenze e le funzionalità.

Se sei curioso di imparare la scienza dei dati per essere all'avanguardia nei rapidi progressi tecnologici, dai un'occhiata all'Executive PG Program in Data Science di upGrad & IIIT-B.