データサイエンスとデータエンジニアリング：データサイエンスとデータエンジニアリングの違い

データが21世紀の新しい通貨になって以来、ビッグデータとデータサイエンスの職務は前例のないペースで多様化し、分岐してきました。 データエンジニアとデータサイエンティストは、キャリアの軌道が上向きである最も有望な2つの職務です。

データサイエンティストの役割は「21世紀で最もセクシーな仕事」であると宣言されましたが、データエンジニアはそれほど遅れをとっていません。 実際、 Glassdoorは、データエンジニアプロファイルの求人数はデータサイエンティストの5倍であると述べています。 とはいえ、データサイエンティストとデータエンジニアはどちらも、生データを実用的なビジネスインサイトに変換しようとする同じチームの一員です。 専門的なデータサイエンストレーニングをご希望の場合は、一流大学のデータサイエンスコースをご覧ください。

今日の投稿は、データエンジニアとデータサイエンティストの仕事のプロファイルのレンズから見た、データサイエンスとデータエンジニアリングの激しい議論に関するものです。

データサイエンスとデータエンジニアリング

データサイエンスは、数学、統計学、コンピュータサイエンス、情報科学、およびビジネスドメインの知識を組み合わせた、幅広く学際的な研究分野です。 科学的なツール、方法、手順、およびアルゴリズムを活用して、大規模なデータセットから意味のあるパターンと洞察を抽出することに焦点を当てています。 データサイエンスのコアコンポーネントには、ビッグデータ、機械学習、データマイニングが含まれます。

それどころか、データエンジニアリングは、主にデータの取得と分析の実際のアプリケーションに関係するデータサイエンスの分野です。 これは、データ（構造化および非構造化の両方）を収集、準備、および使用可能な形式に変換できるデータパイプラインの設計と構築に焦点を当てています。データサイエンティストによる閲覧。

データエンジニアリングは、データをリアルタイムまたはバッチで蓄積、保存、クリーンアップ、および処理し、さらに分析するためにデータを準備するためのデータプロセススタックの開発を容易にします。 本質的に、データエンジニアは、データサイエンティスト向けのサポートシステムを作成します。

David Biancoが述べているように、「データエンジニアはデータパイプラインを構築する配管工であり、データサイエンティストは画家とストーリーテラーであり、それ以外の場合は静的なエンティティに意味を与えます。」

データエンジニアとデータサイエンティスト：詳細な比較

データエンジニアとデータサイエンティストの違いに飛び込む前に、まずこれら2つのプロファイルの類似点に対処する必要があります。 データエンジニアとデータサイエンティストのプロファイルの類似点の最も重要な点は、彼らの学歴です。 通常、両方の専門家は、数学、物理学、コンピューターサイエンス、情報科学、またはコンピューターエンジニアリングのバックグラウンドを持っています。

これらの研究分野は、データサイエンスの仕事のプロファイルに広く好まれています。 データエンジニアとデータサイエンティストはどちらも、Java、Scala、Python、R、C ++、JavaScript、SQL、Juliaなどの言語に精通した熟練したプログラマーです。

データエンジニアとデータサイエンティストの違いの核となるポイントは次のとおりです。

仕事内容

データエンジニアとデータサイエンティストの主な違いは、焦点の1つです。 データエンジニアはデータ生成のためのインフラストラクチャとアーキテクチャの構築に関与していますが、データサイエンティストは主に、収集されたデータの高度な数学と統計分析の実行に関与しています。

前述のように、データエンジニアは、複数のソースから収集されたデータを設計、構築、テスト、統合、および最適化します。 ビッグデータのツールとテクノロジーを使用して、複雑なデータのリアルタイム分析アプリケーションを容易にする自由に流れるデータパイプラインを構築します。 データエンジニアは、データのアクセシビリティを向上させるために複雑なクエリも作成します。

ただし、データサイエンティストは、業務の最適化、コストの削減、顧客体験の向上など、重要なビジネス上の質問に対する回答を見つけることに重点を置いています。データエンジニアが提供するデータ形式を使用して、データサイエンティストは関連する質問をし、隠れたパターンを見つけ、仮説を立てます。そして、適切な結論に達します。

スキル

データエンジニアとデータサイエンティストのスキルセットはまったく異なります。 さらに、彼らのスキルレベルはさまざまです。 たとえば、データサイエンティストの分析スキルは、データエンジニアの分析知識よりもはるかに深いものになります。

データエンジニアのスキル：

• プログラミング
• 分散システム
• システムアーキテクチャー
• データベースの設計と構成
• インターフェースとセンサーの構成

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データサイエンティストのスキル：

• プログラミング
• クラウドコンピューティング
• データラングリング
• データベース管理
• データの視覚化
• 確率と統計
• 多変量微積分と線形代数
• 機械学習とディープラーニング

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ツール

データエンジニアは、Python、Java、Scalaなどの高度なプログラミング言語、分散システム、データパイプラインツール（IBM InfoSphere DataStage、Talend、Pentaho、Apache Kafkaなど）、およびHive、Hadoop、Sparkなどのビッグデータフレームワークを使用します。等

データサイエンティストもPythonとJavaを使用していますが、Tableau Public、Rapidminer、KNIME、QlikView、Splunkなどの高度な分析とBIツールを使用しています。 これらのツールとは別に、データサイエンティストは、TensorFlow、Theano、PyTorch、Apache Spark、DLib、Caffe、KerasなどのMLライブラリに大きく依存しています。

給与パッケージ

データエンジニアとデータサイエンティストはどちらも、多額の年間報酬パッケージを備えた有望なキャリア軌道を持っています。 これらのプロファイルのトップリクルーターには、Amazon、IBM、TCS、Infosys、Accenture、Capgemini、General Electric、Ernst＆Young、Microsoft、Facebook、AppleIncなどの有名企業が含まれます。

PayScaleによると、インドのデータエンジニアの平均給与は843,140インドルピーですが、米国では92,260ドルです。

ソース

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インドのデータサイエンティストの平均給与は813,593インドルピーで、米国では96,089ドルです。

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データエンジニアとデータサイエンティスト：2つの補完的な役割

結論として、データエンジニアとデータサイエンティストの役割は互いに補完し合うことを認めなければなりません。 ビッグデータを活用する企業には、データの真の可能性を活用するために、両方のスキルセットを備えた専門家が必要です。 データサイエンティストは、データ生成と分析のための適切なパイプラインを構築するためにデータエンジニアに依存しています。 同様に、データエンジニアが準備するデータは、データサイエンティストの分析操作なしでは実用的ではありません。

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まとめ

したがって、企業は、データエンジニアとデータサイエンティストが互いのスキルと機能を補完できるデータサイエンスチームを作成する必要があります。

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