Nauka o danych a inżynieria danych: różnica między nauką o danych a inżynierią danych

Odkąd dane stały się nową walutą XXI wieku, stanowiska pracy w Big Data i Data Science uległy dywersyfikacji i rozgałęzieniu w niespotykanym dotąd tempie. Inżynier danych i Data Scientist to dwie z najbardziej obiecujących ról zawodowych o rosnącej trajektorii kariery.

Chociaż rola analityka danych została uznana za „najseksowniejszą pracę XXI wieku”, inżynier danych nie pozostaje daleko w tyle. W rzeczywistości Glassdoor twierdzi, że liczba wakatów dla profilu Inżyniera Danych jest pięciokrotnie wyższa niż w przypadku Data Scientists. Tak czy inaczej, zarówno Data Scientist, jak i Data Engineer są częścią tego samego zespołu, który stara się przekształcić surowe dane w praktyczne spostrzeżenia biznesowe. Jeśli chcesz wziąć udział w profesjonalnym szkoleniu z nauki o danych, sprawdź nasze kursy nauki o danych prowadzone przez najlepsze uniwersytety.

Dzisiejszy post dotyczy wściekłej debaty między nauką o danych a inżynierią danych, widzianą przez pryzmat profili zawodowych inżyniera danych i naukowca danych.

Nauka o danych a inżynieria danych

Data Science to szeroki i multidyscyplinarny kierunek studiów, który łączy wiedzę z dziedziny matematyki, statystyki, informatyki, informatyki i biznesu. Koncentruje się na wydobywaniu znaczących wzorców i spostrzeżeń z dużych zbiorów danych poprzez wykorzystanie narzędzi naukowych, metod, procedur i algorytmów. Podstawowe komponenty Data Science obejmują Big Data, Machine Learning i Data Mining.

Wręcz przeciwnie, inżynieria danych jest gałęzią Data Science, która zajmuje się przede wszystkim praktycznymi zastosowaniami pozyskiwania i analizy danych. Koncentruje się na projektowaniu i budowaniu potoków danych, które mogą zbierać, przygotowywać i przekształcać dane (zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane) do użytecznych formatów, które są analizowane przez naukowców zajmujących się danymi.

Inżynieria danych ułatwia rozwój stosu przetwarzania danych w celu gromadzenia, przechowywania, czyszczenia i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym lub w partiach oraz przygotowania danych do dalszej analizy. Zasadniczo inżynierowie danych tworzą systemy wsparcia dla naukowców zajmujących się danymi.

Jak twierdzi David Bianco: „Inżynierowie danych to hydraulicy budujący potok danych, podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi to malarze i gawędziarze, nadając znaczenie statycznemu bytowi”.

Inżynier danych kontra analityk danych: szczegółowe porównanie

Zanim zagłębimy się w różnice między inżynierami danych a naukowcami danych, musimy najpierw zająć się podobieństwami tych dwóch profili. Najważniejszym punktem podobieństwa profili inżynierów danych i naukowców zajmujących się danymi jest ich wykształcenie. Zwykle obaj profesjonaliści wywodzą się z matematyki, fizyki, informatyki, informatyki lub inżynierii komputerowej.

Te obszary studiów są powszechnie preferowane w profilach zawodowych Data Science. Zarówno inżynierowie danych, jak i naukowcy zajmujący się danymi to wykwalifikowani programiści, którzy dobrze znają się na językach takich jak Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL i Julia.

Oto podstawowe punkty różnicy między inżynierami danych a naukowcami danych:

Profil pracy

Główną różnicą między inżynierami danych a naukowcami danych jest skupienie. Podczas gdy inżynierowie danych zajmują się budowaniem infrastruktury i architektury do generowania danych, naukowcy zajmujący się danymi zajmują się głównie wykonywaniem zaawansowanych analiz matematycznych i statystycznych zebranych danych.

Jak wspomniano wcześniej, inżynierowie danych projektują, budują, testują, integrują i optymalizują dane zebrane z wielu źródeł. Wykorzystują narzędzia i technologie Big Data do konstruowania płynnych potoków danych, które ułatwiają aplikacje analityczne w czasie rzeczywistym na złożonych danych. Inżynierowie danych piszą również złożone zapytania, aby poprawić dostępność danych.

Jednak naukowcy zajmujący się danymi są bardziej skoncentrowani na znalezieniu odpowiedzi na kluczowe pytania biznesowe, takie jak optymalizacja operacji biznesowych, redukcja kosztów, poprawa obsługi klienta itp. Korzystając z formatu danych oferowanego przez inżynierów danych, naukowcy zajmujący się danymi zadają odpowiednie pytania, znajdują ukryte wzorce, stawiają hipotezy, a następnie wyciągać trafne wnioski.

Umiejętności

Zestaw umiejętności inżynierów danych i naukowców zajmujących się danymi jest zupełnie inny. Ponadto ich poziomy umiejętności są różne. Na przykład umiejętności analityczne Data Scientist będą znacznie głębsze niż wiedza analityczna Data Engineer.

Umiejętności inżyniera danych:

• Programowanie
• Systemy rozproszone
• Architektura systemu
• Projektowanie i konfiguracja bazy danych
• Konfiguracja interfejsu i czujnika

Źródło

Umiejętności Data Scientist:

• Programowanie
• Chmura obliczeniowa
• Przekształcanie danych
• Zarządzania bazami danych
• Wizualizacja danych
• Prawdopodobieństwo i statystyki
• Rachunek różniczkowy i algebra liniowa
• Uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Źródło

Narzędzia

Inżynierowie danych pracują z zaawansowanymi językami programowania, takimi jak Python, Java, Scala itp., systemami rozproszonymi, narzędziami do potoków danych (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka itp.) oraz frameworkami Big Data, takimi jak Hive, Hadoop, Spark, itp.

Chociaż Data Scientists również używają Pythona i Javy, używają zaawansowanych narzędzi analitycznych i BI, takich jak Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView i Splunk. Oprócz tych narzędzi, Data Scientists w dużym stopniu polegają na bibliotekach ML, takich jak TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe i Keras, żeby wymienić tylko kilka.

Pakiet wynagrodzenia

Zarówno inżynierowie danych, jak i naukowcy zajmujący się danymi mają obiecującą trajektorię kariery z potężnymi rocznymi pakietami wynagrodzeń. Najlepsi rekruterzy dla tych profili to wielkie nazwiska, takie jak Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook i Apple Inc.

Według PayScale średnia pensja inżynierów danych w Indiach wynosi 843 140 INR LPA, podczas gdy w USA 92 260 USD.

Źródło

Źródło

Średnia pensja analityka danych w Indiach wynosi 813 593 INR LPA, a w USA 96 089 USD.

Źródło

Źródło

Inżynierowie danych i naukowcy zajmujący się danymi: dwie uzupełniające się role

Podsumowując, musimy przyznać, że role inżyniera danych i naukowca danych wzajemnie się uzupełniają. Aby wykorzystać prawdziwy potencjał danych, firma, która wykorzystuje Big Data, musi mieć profesjonalistów z obydwoma umiejętnościami. Naukowcy zajmujący się danymi polegają na inżynierach danych, aby zbudować odpowiednie potoki do generowania i analizy danych. Podobnie dane przygotowane przez inżynierów danych nie będą miały praktycznego zastosowania bez operacji analitycznych analityków danych.

Przeczytaj także: Nauka o danych a analiza danych

Zawijanie

W związku z tym firmy muszą stworzyć zespół Data Science, w którym inżynierowie danych i naukowcy zajmujący się danymi mogą wzajemnie uzupełniać swoje umiejętności i funkcje.

Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych w ramach programu upGrad i IIIT-B.