Data Science vs Data Engineering: Diferença entre Data Science e Data Engineering

Desde que os dados se tornaram a nova moeda do século 21, os cargos de Big Data e Data Science se diversificaram e se ramificaram em um ritmo sem precedentes. Engenheiro de Dados e Cientista de Dados são dois dos cargos mais promissores com uma trajetória de carreira ascendente.

Embora o papel de um Cientista de Dados tenha sido proclamado como o “trabalho mais sexy do século 21”, o Engenheiro de Dados não fica muito atrás. De fato, a Glassdoor afirma que o número de vagas para o perfil de Engenheiro de Dados é cinco vezes maior do que o de Cientistas de Dados. Seja como for, tanto o Cientista de Dados quanto o Engenheiro de Dados fazem parte da mesma equipe que busca transformar dados brutos em insights de negócios acionáveis. Se você deseja obter um treinamento profissional em ciência de dados, confira nossos cursos de ciência de dados das principais universidades.

O post de hoje é sobre o debate acalorado de Data Science vs. Data Engineering, visto pelas lentes dos perfis de trabalho de Data Engineer e Data Scientist.

Ciência de dados versus engenharia de dados

Data Science é um campo de estudo amplo e multidisciplinar que combina conhecimentos de matemática, estatística, ciência da computação, ciência da informação e domínio de negócios. Ele se concentra na extração de padrões e insights significativos de grandes conjuntos de dados, aproveitando ferramentas, métodos, procedimentos e algoritmos científicos. Os principais componentes da Data Science incluem Big Data, Machine Learning e Data Mining.

Pelo contrário, a Engenharia de Dados é um ramo da Ciência de Dados que se preocupa principalmente com as aplicações práticas de aquisição e análise de dados. Ele se concentra em projetar e construir pipelines de dados que podem coletar, preparar e transformar dados (estruturados e não estruturados) em formatos utilizáveis.

A Engenharia de Dados facilita o desenvolvimento da pilha de processos de dados para acumular, armazenar, limpar e processar dados em tempo real ou em lotes e preparar os dados para análise posterior. Em essência, os Engenheiros de Dados criam sistemas de suporte para Cientistas de Dados.

Como David Bianco afirma: “Os engenheiros de dados são os encanadores que constroem um pipeline de dados, enquanto os cientistas de dados são os pintores e contadores de histórias, dando significado a uma entidade estática”.

Engenheiro de dados x cientista de dados: uma comparação detalhada

Antes de mergulharmos nas diferenças entre engenheiros de dados e cientistas de dados, devemos primeiro abordar as semelhanças desses dois perfis. O ponto mais importante de semelhança entre os perfis de Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados é sua formação educacional. Normalmente, ambos os profissionais têm formação em Matemática, Física, Ciência da Computação, Ciência da Informação ou Engenharia da Computação.

Essas áreas de estudo são amplamente preferidas para perfis de trabalho de Ciência de Dados. Tanto os Engenheiros de Dados quanto os Cientistas de Dados são programadores habilidosos que são versados ​​em linguagens como Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL e Julia.

Aqui estão os principais pontos de diferença entre engenheiros de dados e cientistas de dados:

Perfil de trabalho

A principal diferença entre engenheiros de dados e cientistas de dados é o foco. Enquanto os Engenheiros de Dados estão envolvidos na construção da infraestrutura e arquitetura para geração de dados, os Cientistas de Dados estão principalmente preocupados em realizar matemática avançada e análise estatística dos dados coletados.

Conforme mencionado anteriormente, os engenheiros de dados projetam, constroem, testam, integram e otimizam dados coletados de várias fontes. Eles usam ferramentas e tecnologias de Big Data para construir pipelines de dados de fluxo livre que facilitam aplicativos de análise em tempo real em dados complexos. Os engenheiros de dados também escrevem consultas complexas para melhorar a acessibilidade dos dados.

No entanto, os Cientistas de Dados estão mais focados em encontrar respostas para questões cruciais de negócios, como otimizar operações de negócios, reduzir custos, melhorar a experiência do cliente etc. e então chegar a conclusões adequadas.

Habilidades

O conjunto de habilidades de Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados é bem diferente. Além disso, seus níveis de habilidade variam. Por exemplo, as habilidades analíticas de um Cientista de Dados serão muito mais profundas do que o conhecimento analítico de um Engenheiro de Dados.

Habilidades do engenheiro de dados:

• Programação
• Sistemas distribuídos
• Arquitetura do sistema
• Projeto e configuração de banco de dados
• Configuração de interface e sensor

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Habilidades dos cientistas de dados:

• Programação
• Computação em nuvem
• Disputa de dados
• Gerenciamento de banco de dados
• Visualização de dados
• Probabilidade e estatísticas
• Cálculo multivariado e álgebra linear
• Aprendizado de máquina e aprendizado profundo

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Ferramentas

Os engenheiros de dados trabalham com linguagens de programação avançadas como Python, Java, Scala, etc., sistemas distribuídos, ferramentas de pipelines de dados (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka, etc.) e estruturas de Big Data como Hive, Hadoop, Spark, etc.

Embora os cientistas de dados também usem Python e Java, eles usam ferramentas avançadas de análise e BI, como Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView e Splunk. Além dessas ferramentas, os cientistas de dados dependem muito de bibliotecas de ML como TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe e Keras, para citar algumas.

Pacote salarial

Tanto os Engenheiros de Dados quanto os Cientistas de Dados têm uma trajetória de carreira promissora com grandes pacotes de remuneração anual. Os principais recrutadores para esses perfis incluem grandes nomes como Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook e Apple Inc.

De acordo com a PayScale, o salário médio dos engenheiros de dados na Índia é de INR 843.140 LPA, enquanto nos EUA é de US$ 92.260.

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O salário médio de um Cientista de Dados na Índia é de INR 813.593 LPA e nos EUA é de US$ 96.089.

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Engenheiros de dados e cientistas de dados: dois papéis complementares

Para concluir, devemos reconhecer que os papéis de Engenheiro de Dados e Cientista de Dados se complementam. Uma empresa que aproveita o Big Data deve ter profissionais com ambas as habilidades para aproveitar o verdadeiro potencial dos dados. Os Cientistas de Dados contam com Engenheiros de Dados para construir pipelines adequados para geração e análise de dados. Da mesma forma, os dados que os engenheiros de dados preparam não terão uso prático sem as operações analíticas dos cientistas de dados.

Leia também: Data Science vs Data Analytics

Empacotando

Assim, as empresas devem criar uma equipe de Data Science em que Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados possam complementar as habilidades e funcionalidades uns dos outros.

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