Data Science vs Data Engineering: Diferența dintre Data Science și Data Engineering

De când datele au devenit noua monedă a secolului 21, funcțiile Big Data și Data Science s-au diversificat și s-au ramificat într-un ritm fără precedent. Data Engineer și Data Scientist sunt două dintre cele mai promițătoare roluri de muncă, cu o traiectorie ascendentă în carieră.

Deși rolul unui Data Scientist a fost proclamat a fi „cea mai sexy slujbă a secolului 21”, Data Engineer nu este departe. De fapt, Glassdoor afirmă că numărul de locuri de muncă deschise pentru profilul Data Engineer este de cinci ori mai mare decât cel al Data Scientists. Oricum ar fi, atât Data Scientist, cât și Data Engineer fac parte din aceeași echipă care încearcă să transforme datele brute în perspective de afaceri acționabile. Dacă doriți să urmați o formare profesională în domeniul științei datelor, consultați cursurile noastre de știință a datelor de la universități de top.

Postarea de astăzi se referă la dezbaterea aprinsă dintre Data Science vs. Data Engineering, așa cum se vede din lentilele profilurilor de locuri de muncă Data Engineer și Data Scientist.

Știința datelor vs. Ingineria datelor

Știința datelor este un domeniu larg și multidisciplinar de studiu care combină matematica, statistica, informatica, știința informației și cunoștințele din domeniul afacerilor. Se concentrează pe extragerea de modele și perspective semnificative din seturi mari de date prin valorificarea instrumentelor, metodelor, procedurilor și algoritmilor științifici. Componentele de bază ale Data Science includ Big Data, Machine Learning și Data Mining.

Dimpotrivă, Data Engineering este o ramură a Data Science care se preocupă în primul rând de aplicațiile practice ale achiziției și analizei datelor. Se concentrează pe proiectarea și construirea conductelor de date care pot colecta, pregăti și transforma date (atât structurate, cât și nestructurate) în formate utilizabile.

Data Engineering facilitează dezvoltarea stivei de procese de date pentru a acumula, stoca, curăța și procesa date în timp real sau în loturi și pregăti datele pentru analize ulterioare. În esență, inginerii de date creează sisteme de suport pentru oamenii de știință de date.

După cum afirmă David Bianco, „Inginerii de date sunt instalatorii care construiesc o conductă de date, în timp ce oamenii de știință de date sunt pictorii și povestitorii, dând sens unei entități altfel statice”.

Data Engineer vs. Data Scientist: O comparație detaliată

Înainte de a aborda diferențele dintre inginerii de date și oamenii de știință ai datelor, trebuie să abordăm mai întâi asemănările acestor două profiluri. Cel mai important punct de asemănare între profilurile inginerilor de date și ale cercetătorilor de date este pregătirea lor. De obicei, ambii profesioniști provin din matematică, sau fizică, sau informatică, sau știința informației sau inginerie informatică.

Aceste domenii de studiu sunt preferate pe scară largă pentru profilurile de locuri de muncă Data Science. Atât inginerii de date, cât și oamenii de știință ai datelor sunt programatori calificați, care cunosc limbaje precum Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL și Julia.

Iată principalele diferențe dintre inginerii de date și cercetătorii de date:

Profilul postului

Principala diferență dintre inginerii de date și oamenii de știință ai datelor este aceea de concentrare. În timp ce inginerii de date sunt implicați în construirea infrastructurii și arhitecturii pentru generarea datelor, oamenii de știință în date sunt preocupați în principal de efectuarea de matematică avansată și analiză statistică a datelor colectate.

După cum am menționat mai devreme, inginerii de date proiectează, construiesc, testează, integrează și optimizează datele colectate din mai multe surse. Ei folosesc instrumente și tehnologii Big Data pentru a construi conducte de date cu flux liber care facilitează aplicații de analiză în timp real pe date complexe. Inginerii de date scriu, de asemenea, interogări complexe pentru a îmbunătăți accesibilitatea datelor.

Cu toate acestea, oamenii de știință de date sunt mai concentrați pe găsirea de răspunsuri la întrebări cruciale de afaceri, cum ar fi optimizarea operațiunilor de afaceri, reducerea costurilor, îmbunătățirea experienței clienților etc. Folosind formatul de date oferit de inginerii de date, oamenii de știință pun întrebări relevante, găsesc tipare ascunse, emit ipoteze, și apoi ajunge la concluzii potrivite.

Aptitudini

Setul de abilități al inginerilor de date și al cercetătorilor de date este destul de diferit. În plus, nivelurile lor de calificare variază. De exemplu, abilitățile analitice ale unui Data Scientist vor fi mult mai profunde decât cunoștințele analitice ale unui Data Engineer.

Abilități de inginer de date:

• Programare
• Sisteme distribuite
• Arhitectura sistemului
• Proiectare si configurare baze de date
• Configurare interfață și senzor

Sursă

Abilități Data Scientists:

• Programare
• Cloud computing
• Cearta de date
• Managementul bazei de date
• Vizualizarea datelor
• Probabilitate și statistică
• Calcul multivariat și algebră liniară
• Învățare automată și învățare profundă

Sursă

Instrumente

Inginerii de date lucrează cu limbaje de programare avansate precum Python, Java, Scala etc., sisteme distribuite, instrumente de conducte de date (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka etc.) și cadre de date mari precum Hive, Hadoop, Spark, etc.

În timp ce oamenii de știință din date folosesc și Python și Java, ei folosesc instrumente avansate de analiză și BI precum Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView și Splunk. Pe lângă aceste instrumente, oamenii de știință se bazează foarte mult pe biblioteci ML precum TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe și Keras, pentru a numi câteva.

Pachet salarial

Atât inginerii de date, cât și oamenii de știință de date au o traiectorie de carieră promițătoare, cu pachete consistente de compensare anuală. Printre cei mai buni recrutori pentru aceste profiluri se numără nume mari precum Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook și Apple Inc.

Potrivit PayScale, salariul mediu al inginerilor de date din India este de 843.140 INR LPA, în timp ce, în SUA , este de 92.260 USD.

Sursă

Sursă

Salariul mediu al unui Data Scientist în India este de 813.593 INR LPA, iar în SUA este de 96.089 USD.

Sursă

Sursă

Ingineri de date și oameni de știință ai datelor: două roluri complementare

În concluzie, trebuie să recunoaștem că rolurile de Data Engineer și Data Scientist se completează reciproc. O companie care folosește Big Data trebuie să aibă profesioniști cu ambele seturi de abilități pentru a valorifica adevăratul potențial al datelor. Oamenii de știință se bazează pe inginerii de date pentru a construi conducte adecvate pentru generarea și analiza datelor. În mod similar, datele pe care inginerii de date le pregătesc nu vor fi de nici un folos practic fără operațiunile analitice ale cercetătorilor de date.

Citiți și: Data Science vs Data Analytics

Încheierea

Astfel, companiile trebuie să creeze o echipă de știință a datelor în care inginerii de date și oamenii de știință ai datelor să se poată completa reciproc abilitățile și funcționalitățile.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.