데이터 과학 대 데이터 엔지니어링: 데이터 과학과 데이터 엔지니어링의 차이점

데이터가 21세기의 새로운 화폐가 된 이후로 빅데이터와 데이터 사이언스의 역할은 전례 없는 속도로 다양화되고 세분화되었습니다. 데이터 엔지니어와 데이터 과학자는 상향 경력 궤적을 가진 가장 유망한 직업 중 두 가지입니다.

데이터 과학자의 역할은 "21세기의 가장 섹시한 직업"으로 선언되었지만 데이터 엔지니어도 크게 뒤처지지 않습니다. 실제로 Glassdoor 는 데이터 엔지니어 프로필에 대한 채용 정보 수가 데이터 과학자보다 5배 많다고 말합니다. 데이터 과학자와 데이터 엔지니어는 원시 데이터를 실행 가능한 비즈니스 통찰력으로 변환하려는 동일한 팀의 일부입니다. 전문적인 데이터 과학 교육을 받고 싶다면 최고의 대학에서 제공하는 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

오늘의 게시물은 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자 직업 프로필의 렌즈에서 볼 수 있듯이 데이터 과학 대 데이터 엔지니어링의 격렬한 논쟁에 관한 것입니다.

데이터 과학 대 데이터 엔지니어링

데이터 과학은 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 과학 및 비즈니스 도메인 지식을 결합한 광범위하고 다학제적인 연구 분야입니다. 과학적 도구, 방법, 절차 및 알고리즘을 활용하여 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 패턴과 통찰력을 추출하는 데 중점을 둡니다. 데이터 과학의 핵심 구성 요소에는 빅 데이터, 머신 러닝 및 데이터 마이닝이 포함됩니다.

반대로 데이터 엔지니어링은 주로 데이터 수집 및 분석의 실제 적용과 관련된 데이터 과학의 한 분야입니다. 데이터(정형 및 비정형 모두)를 수집, 준비 및 변환하여 데이터 과학자가 읽을 수 있는 사용 가능한 형식으로 변환할 수 있는 데이터 파이프라인을 설계하고 구축하는 데 중점을 둡니다.

데이터 엔지니어링은 데이터를 실시간 또는 일괄적으로 축적, 저장, 정리 및 처리하고 추가 분석을 위해 데이터를 준비하는 데이터 프로세스 스택의 개발을 용이하게 합니다. 본질적으로 데이터 엔지니어는 데이터 과학자를 위한 지원 시스템을 만듭니다.

David Bianco가 말했듯이 "데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 구축하는 배관공이고 데이터 과학자는 화가이자 스토리텔러로서 정적인 실체에 의미를 부여합니다."

데이터 엔지니어 대 데이터 과학자: 자세한 비교

데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 차이점에 대해 알아보기 전에 먼저 이 두 프로필의 유사점을 해결해야 합니다. 데이터 엔지니어와 데이터 과학자 프로필의 가장 중요한 유사점은 학력입니다. 일반적으로 두 전문가 모두 수학, 물리학, 컴퓨터 과학, 정보 과학 또는 컴퓨터 공학 배경 출신입니다.

이 연구 영역은 데이터 과학 직업 프로필에 널리 선호됩니다. 데이터 엔지니어와 데이터 과학자 모두 Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL 및 Julia와 같은 언어에 정통한 숙련된 프로그래머입니다.

데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 핵심 차이점은 다음과 같습니다.

직업 프로필

데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 주요 차이점은 초점 중 하나입니다. 데이터 엔지니어는 데이터 생성을 위한 인프라 및 아키텍처 구축에 관여하지만 데이터 과학자는 주로 수집된 데이터에 대한 고급 수학 및 통계 분석을 수행하는 데 관심이 있습니다.

앞서 언급했듯이 데이터 엔지니어는 여러 소스에서 수집한 데이터를 설계, 구축, 테스트, 통합 및 최적화합니다. 그들은 빅 데이터 도구와 기술을 사용하여 복잡한 데이터에 대한 실시간 분석 애플리케이션을 용이하게 하는 자유롭게 흐르는 데이터 파이프라인을 구성합니다. 데이터 엔지니어는 또한 데이터 접근성을 개선하기 위해 복잡한 쿼리를 작성합니다.

그러나 데이터 과학자는 비즈니스 운영 최적화, 비용 절감, 고객 경험 개선 등과 같은 중요한 비즈니스 질문에 대한 답을 찾는 데 더 중점을 둡니다. 데이터 엔지니어가 제공하는 데이터 형식을 사용하여 데이터 과학자는 관련 질문을 하고 숨겨진 패턴을 찾고 가설을 세우고, 그런 다음 적절한 결론에 도달합니다.

기술

데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 기술은 상당히 다릅니다. 또한, 그들의 기술 수준은 다양합니다. 예를 들어, 데이터 과학자의 분석 기술은 데이터 엔지니어의 분석 지식보다 훨씬 더 심오합니다.

데이터 엔지니어 기술:

• 프로그램 작성
• 분산 시스템
• 시스템 구조
• 데이터베이스 설계 및 구성
• 인터페이스 및 센서 구성

원천

데이터 과학자 기술:

• 프로그램 작성
• 클라우드 컴퓨팅
• 데이터 랭글링
• 데이터베이스 관리
• 데이터 시각화
• 확률 및 통계
• 다변수 미적분 및 선형 대수학
• 머신 러닝 및 딥 러닝

원천

도구

데이터 엔지니어는 Python, Java, Scala 등과 같은 고급 프로그래밍 언어, 분산 시스템, 데이터 파이프라인 도구(IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka 등) 및 Hive, Hadoop, Spark, 등.

데이터 과학자는 Python 및 Java도 사용하지만 Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView 및 Splunk와 같은 고급 분석 및 BI 도구를 사용합니다. 이러한 도구 외에도 데이터 과학자는 TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe 및 Keras와 같은 ML 라이브러리에 크게 의존합니다.

급여 패키지

데이터 엔지니어와 데이터 과학자 모두 막대한 연간 보상 패키지와 함께 유망한 경력 궤적을 가지고 있습니다. 이 프로필의 최고 채용 담당자에는 Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook 및 Apple Inc.와 같은 유명 인사가 포함됩니다.

PayScale에 따르면 인도 의 데이터 엔지니어 평균 급여 는 INR 843,140 LPA인 반면 미국 의 경우 US$ 92,260입니다.

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인도 데이터 과학자의 평균 급여 는 INR 813,593 LPA이고 미국 의 경우 US$ 96,089입니다.

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데이터 엔지니어 및 데이터 과학자: 두 가지 상호 보완적인 역할

결론적으로 우리는 데이터 엔지니어와 데이터 과학자의 역할이 서로를 보완한다는 점을 인정해야 합니다. 빅 데이터를 활용하는 회사는 데이터의 진정한 잠재력을 활용하기 위해 두 가지 기술을 모두 갖춘 전문가를 보유해야 합니다. 데이터 과학자는 데이터 엔지니어에게 의존하여 데이터 생성 및 분석을 위한 적절한 파이프라인을 구축합니다. 마찬가지로 데이터 엔지니어가 준비한 데이터는 데이터 과학자의 분석 작업 없이는 실용적이지 않습니다.

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마무리

따라서 기업은 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 서로의 기술과 기능을 보완할 수 있는 데이터 과학 팀을 만들어야 합니다.

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